2022-04-01 18:52发布
1.对对象元素中的关键字(对象中的特有数据),进行哈希算法的运算,并得出一个具体的算法值,这个值 称为哈希值。
2.哈希值就是这个元素的位置。
3.如果哈希值出现冲突,再次判断这个关键字对应的对象是否相同。如果对象相同,就不存储,因为元素重复。如果对象不同,就存储,在原来对象的哈希值基础 +1顺延。
4.存储哈希值的结构,我们称为哈希表。
就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里。(或者:把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射
1、对对象元素中的关键字(对象中的特有数据)，进行哈希算法的运算，并得出一个具体的算法值，这个值 称为哈希值。
2、哈希值就是这个元素的位置。
3、如果哈希值出现冲突，再次判断这个关键字对应的对象是否相同。如果对象相同，就不存储，因为元素重复。如果对象不同，就存储，在原来对象的哈希值基础 +1顺延。
4，存储哈希值的结构，我们称为哈希表。
5，既然哈希表是根据哈希值存储的，为了提高效率，最好保证对象的关键字是唯一的。
这样可以尽量少的判断关键字对应的对象是否相同，提高了哈希表的操作效率。
对于ArrayList集合，判断元素是否存在，或者删元素底层依据都是equals方法。
对于HashSet集合，判断元素是否存在，或者删除元素，底层依据的是hashCode方法和equals方法。
TreeSet:
用于对Set集合进行元素的指定顺序排序，排序需要依据元素自身具备的比较性。
如果元素不具备比较性，在运行时会发生ClassCastException异常。
所以需要元素实现Comparable接口，强制让元素具备比较性，复写compareTo方法。
依据compareTo方法的返回值，确定元素在TreeSet数据结构中的位置。
TreeSet方法保证元素唯一性的方式：就是参考比较方法的结果是否为0，如果return 0，视为两个对象重复，不存。
注意：在进行比较时，如果判断元素不唯一，比如，同姓名，同年龄，才视为同一个人。
在判断时，需要分主要条件和次要条件，当主要条件相同时，再判断次要条件，按照次要条件排序。
TreeSet集合排序有两种方式，Comparable和Comparator区别：
1：让元素自身具备比较性，需要元素对象实现Comparable接口，覆盖compareTo方法。
2：让集合自身具备比较性，需要定义一个实现了Comparator接口的比较器，并覆盖compare方法，并将该类对象作为实际参数传递给TreeSet集合的构造函数。
第二种方式较为灵活。
1.
α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；
2.
α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里。
这个主要是看你数组的长度是多少， 比如之前写过的一个程序有个数组存的是各个客户端的ip地址：string clientIp[4]={XXX, xxx, xxx, xxx};这个时候如果想把hash值对应到上面四个地址的话，就应该对4取余，这个时候p就应该为4...
哈希表的大小 · 关键字的分布情况 · 记录的查找频率 1.直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）。...
哈希表的大小取决于一组质数,原因是在hash函数中,你要用这些质数来做模运算(%)。而分析发现,如果不是用质数来做模运算的话,很多生活中的数据分布,会集中在某些点上。所以这里最后采用了质数做模的除数。 因为用质数做了模的除数,自然存储空间的大小也用质数了...
是啊，哈希函数的设计至关重要,好的哈希函数会尽可能地保证计算简单和散列地址分布均匀,但是,我们需要清楚的是,数组是一块连续的固定长度的内存空间
解码查表优化算法，seo优化
一般情况确实不应该用地址来作为删除的参数，但如果你已经事先搜索到了一个元素但之后不用了不就可以
哈希表是散列的一种。散列是一种用以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。 为了得到更快的执行速度,当查询某个元素多于遍历时可使用。但是数组无法确定准确的位置
跟加载因子设置的大小有关
虽然哈希表和数组在 lua 里都表示为一个 table，但是其底层实现还是有所区别的，理想情况下哈希表的内存占用是数组的两倍，主要区别在于哈希节点比数组节点多了一个 TKey 的内存占用。在数据量大的情况下考虑使用数组可以有效减少内存...
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数...
哈希表可以理解为一维数组。因为只是单一的坐标。当然如果考虑到哈希碰撞，理解为二维数组也无不可。至于下标1跟10001，这个问题很好。你观察到了，这样的数组会有大量的空洞。这是一种常见的现象。一维的这种数组叫做稀疏数组，二维的这种数组叫做稀疏矩阵。...
在数据结构哈希表中不成功平均查找长度和成功平均查找长度之间并没有什么直接的关系。他们都是对于特定的哈希表和特定的查找序列，才有意义的。
查找不成功的次数表如下表所示 Key 7 8 30 11 18 9 14 Count 3 2 1 2 1 5 所以ASLunsuccess= （3+2+1+2+1+5+4）/ 7 = 18/7。 下面看下2010年2010年全国硕士研究生入学统一考试计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合试题中一个考...
A--->function()---> B源数据A经过function()的运算得到B.这里的function()就是哈希函数，它是某一种hash算法的实现。得到的数据B就是hashCode,它是源数据A的哈希体现。如果我们将A->B这样的的关系保存下来，存储这个对应关系的我们称为哈希表。补充：还是正...
哈希表的长度一般是定长的，在存储数据之前我们应该知道我们存储的数据规模是多大，应该尽可能地避免频繁地让哈希表扩容。但是如果设计的太大，那么就会浪费空间，因为我们跟不用不到那么大的空间来存储我们当前的数据规模；如果设计的太小，那么就会很容易发...
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1.对对象元素中的关键字(对象中的特有数据),进行哈希算法的运算,并得出一个具体的算法值,这个值 称为哈希值。
2.哈希值就是这个元素的位置。
3.如果哈希值出现冲突,再次判断这个关键字对应的对象是否相同。如果对象相同,就不存储,因为元素重复。如果对象不同,就存储,在原来对象的哈希值基础 +1顺延。
4.存储哈希值的结构,我们称为哈希表。
就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里。(或者:把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射
1、对对象元素中的关键字(对象中的特有数据)，进行哈希算法的运算，并得出一个具体的算法值，这个值 称为哈希值。
2、哈希值就是这个元素的位置。
3、如果哈希值出现冲突，再次判断这个关键字对应的对象是否相同。如果对象相同，就不存储，因为元素重复。如果对象不同，就存储，在原来对象的哈希值基础 +1顺延。
4，存储哈希值的结构，我们称为哈希表。
5，既然哈希表是根据哈希值存储的，为了提高效率，最好保证对象的关键字是唯一的。
这样可以尽量少的判断关键字对应的对象是否相同，提高了哈希表的操作效率。
对于ArrayList集合，判断元素是否存在，或者删元素底层依据都是equals方法。
对于HashSet集合，判断元素是否存在，或者删除元素，底层依据的是hashCode方法和equals方法。
TreeSet:
用于对Set集合进行元素的指定顺序排序，排序需要依据元素自身具备的比较性。
如果元素不具备比较性，在运行时会发生ClassCastException异常。
所以需要元素实现Comparable接口，强制让元素具备比较性，复写compareTo方法。
依据compareTo方法的返回值，确定元素在TreeSet数据结构中的位置。
TreeSet方法保证元素唯一性的方式：就是参考比较方法的结果是否为0，如果return 0，视为两个对象重复，不存。
注意：在进行比较时，如果判断元素不唯一，比如，同姓名，同年龄，才视为同一个人。
在判断时，需要分主要条件和次要条件，当主要条件相同时，再判断次要条件，按照次要条件排序。
TreeSet集合排序有两种方式，Comparable和Comparator区别：
1：让元素自身具备比较性，需要元素对象实现Comparable接口，覆盖compareTo方法。
2：让集合自身具备比较性，需要定义一个实现了Comparator接口的比较器，并覆盖compare方法，并将该类对象作为实际参数传递给TreeSet集合的构造函数。
第二种方式较为灵活。
1.
α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；
2.
α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里。
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虽然哈希表和数组在 lua 里都表示为一个 table，但是其底层实现还是有所区别的，理想情况下哈希表的内存占用是数组的两倍，主要区别在于哈希节点比数组节点多了一个 TKey 的内存占用。在数据量大的情况下考虑使用数组可以有效减少内存...
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数...
哈希表可以理解为一维数组。因为只是单一的坐标。当然如果考虑到哈希碰撞，理解为二维数组也无不可。至于下标1跟10001，这个问题很好。你观察到了，这样的数组会有大量的空洞。这是一种常见的现象。一维的这种数组叫做稀疏数组，二维的这种数组叫做稀疏矩阵。...
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查找不成功的次数表如下表所示 Key 7 8 30 11 18 9 14 Count 3 2 1 2 1 5 所以ASLunsuccess= （3+2+1+2+1+5+4）/ 7 = 18/7。 下面看下2010年2010年全国硕士研究生入学统一考试计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合试题中一个考...
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哈希表的长度一般是定长的，在存储数据之前我们应该知道我们存储的数据规模是多大，应该尽可能地避免频繁地让哈希表扩容。但是如果设计的太大，那么就会浪费空间，因为我们跟不用不到那么大的空间来存储我们当前的数据规模；如果设计的太小，那么就会很容易发...