精华内容
下载资源
问答
  • 哈希map
    2022-07-28 23:31:54

    哈希set当中不允许出现重复元素,去重的话想到set集和

    添加元素:

    hashset.add(E e):返回boolean型,如果此 set 中尚未包含指定元素,则添加指定元素;如果此 set 已包含该元素,则该调用不更改 set 并返回 false。

    删除元素:

    hashset.clear():从此 set 中移除所有元素。

    hashset.remove(Object o):如果指定元素存在于此 set 中,则将其移除。

    hashset.isEmpty():如果此 set 不包含任何元素,则返回 true。

    hashset.contains(Object o):如果此 set 包含指定元素,则返回 true。

    hashset.size():返回此 set 中的元素的数量(set 的容量)。

    哈希map用法:

    1:put方法:put(key,value),我们经常用存储一些常用的数据,比如flag、百分比之类的,我们就可以返回map结构,如果key相同则值会覆盖,允许key和value为null。

    2:get方法:get(key),主要用来取map中存储的数据,我们根据其key值,可以取到对应的value值,没有该key对应的值则返回null。

    3:remove方法:remove(key),主要用来删除map中对应的key及其value值。

    4:clear方法,用法:clear(),会清空map中的数据。

    5:containsKey(key),判断map集合中是否包含某个key。

    6:containsKey(value),判断map集合中是否包含某个value。

    7:entrySet():hashmap.entrySet().iterator(),entrySet()的效率比keySet()要高。key和value存储在entry对象里面,遍历的时候,拿到entry对象就可以取到value了。

    8:keySet():hashmap.keySet().iterator(),keySet是把key放到一个set集合中,通过迭代器遍历,再用hashmap.get(key)来取到value的值。

    更多相关内容
  • 解题2.1 排序+双指针2.2 哈希map 1. 题目 设计一个算法,找出数组中两数之和为指定值的所有整数对。一个数只能属于一个数对。 示例 1: 输入: nums = [5,6,5], target = 11 输出: [[5,6]] 示例 2: 输入: nums = [5,6...
  • 哈希map和红黑树map比较

    千次阅读 2020-01-02 08:27:03
    在数据量为几百项时,红黑树map的优势较大,但数据量偏大时,哈希map检索速度较快 红黑树map基于红黑树实现,每次检索从头开始检索 哈希map基于哈希散列,大量数据检索优势大 C++11新特性:unordered_map和map的...

    在数据量为几百项时,红黑树map的优势较大,但数据量偏大时,哈希map检索速度较快

    红黑树map基于红黑树实现,每次检索从头开始检索
    哈希map基于哈希散列,大量数据检索优势大

    C++11新特性:unordered_map和map的区别:

    unordered_map和map类似,都是存储的key-value的值,可以通过key快速索引到value。不同的是unordered_map不会根据key的大小进行排序,

    存储时是根据key的hash值判断元素是否相同,即unordered_map内部元素是无序的,而map中的元素是按照二叉搜索树存储,进行中序遍历会得到有序遍历。

    所以使用时map的key需要定义operator<。而unordered_map需要定义hash_value函数并且重载operator==。但是很多系统内置的数据类型都自带这些,

    那么如果是自定义类型,那么就需要自己重载operator<或者hash_value()了。

    结论:如果需要内部元素自动排序,使用map,不需要排序使用unordered_map

    unordered_map的使用案列:

    #include<string>  
    #include<iostream>  
    #include<unordered_map>  
    using namespace std;  
      
    struct person  
    {  
        string name;  
        int age;  
      
        person(string name, int age)  
        {  
            this->name =  name;  
            this->age = age;  
        }  
      
        bool operator== (const person& p) const  
        {  
            return name==p.name && age==p.age;  
        }  
    };  
      
    size_t hash_value(const person& p)  
    {  
        size_t seed = 0;  
        std::hash_combine(seed, std::hash_value(p.name));  
        std::hash_combine(seed, std::hash_value(p.age));  
        return seed;  
    }  
      
    int main()  
    {  
        typedef std::unordered_map<person,int> umap;  
        umap m;  
        person p1("Tom1",20);  
        person p2("Tom2",22);  
        person p3("Tom3",22);  
        person p4("Tom4",23);  
        person p5("Tom5",24);  
        m.insert(umap::value_type(p3, 100));  
        m.insert(umap::value_type(p4, 100));  
        m.insert(umap::value_type(p5, 100));  
        m.insert(umap::value_type(p1, 100));  
        m.insert(umap::value_type(p2, 100));  
          
        for(umap::iterator iter = m.begin(); iter != m.end(); iter++)  
        {  
            cout<<iter->first.name<<"\t"<<iter->first.age<<endl;  
        }  
          
        return 0;  
    }

     

    展开全文
  • 哈希map

    2018-08-15 15:01:27
    hash_map基于hash table(哈希表)。哈希表最大的优点,就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间。 其基本原理是:使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数(哈希函数,...

    hash_map基于hash table(哈希表)。哈希表最大的优点,就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间。
    其基本原理是:使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数(哈希函数,也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标,hash值)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素;也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素“分类”,然后将这个元素存储在相应“类”所对应的地方,称为桶。
    但是,不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的,因此极有可能出现对于不同的元素,却计算出了相同的函数值,这样就产生了“冲突”,换句话说,就是把不同的元素分在了相同的“类”之中。 总的来说,“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。
    这里写图片描述

    展开全文
  • 变位词组(哈希变位词组(哈希map))1. 题目题目编写一种方法,对字符串数组进行排序,将所有变位词组合在一起。变位词是指字母相同,但排列不同的字符串。示例:输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]...
  • 1. 题目 假设Andy和Doris想在晚餐时选择一家餐厅,并且他们都有一个表示最喜爱餐厅的列表,每个餐厅的名字用字符串表示。 你需要帮助他们用最少的索引和找出他们共同喜爱的餐厅。 如果答案不止一个,则输出所有答案...
  • 用于C编程语言的快速哈希映射/哈希表(无论您要调用什么)。 它可以在O(1)时间内将键与指针或整数值相关联。 文件 目录: 建立地图 可以轻松创建地图,如下所示: hashmap* m = hashmap_create(); 正确使用按键 ...
  • 哈希表和Map接口

    2022-02-24 20:45:47
    这就是哈希哈希表 根据某一种映射关系,将元素存储在某一个特定位置,查找元素时,根据这个映射关系得到存储位置---》这就是哈希表 这个映射关系就是哈希函数 但是有一个问题,如果我还有一个元素是33呢,...

    目录

     

    哈希表

    避免哈希冲突

    设计哈希函数

    调节负载因子

    解决哈希冲突

    开放地址法

    线性探测法

    二次探测法

    链地址法

    Map接口

    HashMap集合

    HashMap的底层实现

    常用方法

    put方法---添加元素

    get方法--根据key值得到value值

     遍历

     LinkedHashMap集合:保证元素的输入顺序

     TreeMap集合

    hashtree和hashmap的区别

    1、输出的有序性

     2.对null的要求

     3、性能分析


    我们查找一个数据时,遍历元素的查找时间复杂度O(n),二分查找的时间复杂度O(log2N)……那有没有可能查找的时间复杂度在O(1)呢?这就是哈希表

    哈希表

    根据某一种映射关系,将元素存储在某一个特定位置,查找元素时,根据这个映射关系得到存储位置---》这就是哈希表

    这个映射关系就是哈希函数

    但是有一个问题,如果我还有一个元素是33呢,根据上图的映射关系,33%11==0,应该放在0下标,但是0下标已经有一个元素11了,33又放到哪里?这种产生的冲突就是哈希冲突

    那么如何避免,如何解决哈希冲突呢?

    避免哈希冲突

    设计哈希函数

    设计更好的哈希函数,可以尽量避免哈希冲突

    好的哈希函数满足的条件:

    • 哈希函数的定义域必须包括了所有的数据。如果哈希表长度是m,那么所有的数据使用哈希函数得到的下标都必须在0~m-1之间
    • 元素按照哈希函数得到的存储位置尽可能的均匀
    • 哈希函数尽量简单

    常用的哈希函数设计方法:

    1、直接定址法:hash(key)=A*key+b

    线性函数:y=kx+b---》均匀的分布在线性函数附近

    2、除留余数法:hash(key)=key%a---得到的下标位置[0~a-1]

    调节负载因子

    负载因子=存入哈希表的元素个数/哈希表的长度

    如果负载因子过大,冲突的可能性越大,那么就可以来增大哈希表的长度来减少发生冲突的可能

    解决哈希冲突

    冲突无法完全避免,我们要想办法解决冲突

    开放地址法

    只要数组有空元素,找到空元素位置存放冲突元素

    线性探测法

     H=(hash(key)+d)%m

    二次探测法

    H=(hash(key)±a^2)%m

    链地址法

    数组+链表

      jdk1.8开始, 当链表长度超过8且数组长度超过64,这时候链表会转为红黑树(查找非常高效的树)

    通常情况下,哈希表插入和查找的时间复杂度O(1)

    Map接口

    一个人的身份证号唯一对应了这个人,这种具有对应关系的数据的存储就需要Map接口

    Map接口是一种双列集合,每个元素都包含一个键对象Key和值对象Value,键和值之间存在着某一种对应关系,称为映射

    Map接口中的映射关系是一对一的,一个键对象对应着唯一的值对象,Key和Value都可以是任意的数据类型,并且键对象Key不允许重复,这样通过key可以找到唯一指定的value(key---value模型)

    HashMap集合

    HashMap集合是Map接口的实现类,用于存储键值之间的映射关系,键不能重复,且集合元素是无序的

    HashMap的底层实现

    hashmap的底层是一个哈希表,这个哈希表使用链表解决冲突(JDK1.8后,当链表长度大于8且数组长度>64,链表变成红黑树)

    常用方法

    put方法---添加元素

     如何添加元素: 

    1、根据提供的key(键值)得到对应的hash值

    2、根据对应的hash值,找到哈希表数组的相对应存储位置

    3、判断这个数组位置是不是有结点,没有结点直接插入结点;数组位置有结点,判断链表中是否有结点的key和插入结点的key相同,相同意味着value值要更新;如果不存在一个结点的key和插入结点的key相同,那么意味着要在链表插入结点(jdk1.8之后使用尾插法)

    4、插入一个元素,就要计算负载因子,负载因子越大,产生冲突的可能性就越大,可以通过增大数组长度来减小负载因子。(数组不是单纯的扩容,数组长度改变,哈希函数改变,所有元素都需要重新哈希入新的数组)

    简单的模拟实现:

    public class Myhashmap {
        class Node {
            int key;
            int value;
            Node next;
    
            public Node(int key, int value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
    
            @Override
            public String toString() {
                return "Node{" +
                        "key=" + key +
                        ", value=" + value +
                     "}";
            }
        }
    
        private int count = 0;//记录存入的数据个数
        private final float loadFactor = 0.75f;//hashmap默认的装载因子是0.75f
        Node[] table = new Node[10];//table存放的是new Node这个实例化对象的引用,现在存放是null
    
        /**
         * 根据key插入元素value
         */
        public void put(int key, int value) {
            //第一步,设计hash函数,得到hash值
            int hash = key % table.length;
    
            //第二步:插入结点的key已经存在
            Node cur = table[hash];
            while (cur != null) {
                if (cur.key == key) {
                    cur.value = value;
                    return;
                }
                cur = cur.next;
            }
            //第三步:插入结点的key不存在(jdk1.8后使用尾插法)
            cur = table[hash];
            Node newode = new Node(key, value);
            if (cur == null) {
                table[hash] = newode;
                count++;
                loadFactor(key, value);
                return;
            }
            while (cur.next != null) {
                cur = cur.next;
            }
            cur.next = newode;
            count++;
            //第四步,计算装载因子(存入的元素个数除以数组长度)
            loadFactor(key, value);
        }
    
        private void loadFactor(int key, int value) {
            if (count * 1.0f / table.length > loadFactor) {//数组扩容,hashmap数组2倍扩容
                reseize();
            }
        }
    
        private void reseize() {
            Node[] newtable = new Node[table.length * 2];
            //遍历之前的数组,例如hash(4)存储的key=14就要重新hash到新数组的hash(14)位置
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                Node cur = table[i];
                Node newnode;
                while (cur != null) {//链表的每一个元素全部重新哈希(jdk1.8后使用尾插法,其实头插简单)
                    int hash = cur.key % newtable.length;
                    newnode = newtable[hash];
                    Node curNext = cur.next;
                    cur.next = null;
                    if (newnode == null) {
                        newtable[hash] = cur;
                        cur = curNext;
                        continue;
                    }
                    while (newnode.next != null) {
                        newnode = newnode.next;
                    }
                    newnode.next = cur;
                    cur = curNext;
                }
            }
            table = newtable;
        }
        public void print() {
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                Node node = table[i];
                while (node != null) {
                    System.out.println(node);
                    node = node.next;
                }
            }
        }
    }
    

    hashmap的源码设置:

    数组长度默认16,二倍扩容,负载因子是0.75,当链表长度超过8并且数组长度超过64的时候,链表转化为红黑树

    数组长度是2的倍数

    如果传入长度17,那么编译器会找到>=17最近的2的倍数,也就是32,这时数组长度是32

    get方法--根据key值得到value值

    模拟实现:

     public Node get(int key) {
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                Node node = table[i];
                while (node != null) {
                 if(node.key==key)
                     return node;
                    node = node.next;
                }
            }
            return null;
        }

     hashmap的泛型类实现:

    class Person{
        int ID;
        public Person(int ID) {
            this.ID = ID;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Person{" +
                    "ID=" + ID +
                    '}';
        }
    }
    
    public class hash {
        public static void main(String[] args) {
            Person person=new Person(123);
            Person person1=new Person(123);
            System.out.println(person.hashCode());
            System.out.println(person1.hashCode());
        }
    }
    

    hashCode方法可以将引用类型转化为整数,但是我们想让身份证后三位相同的人,产生相同的hash值,发现做不到,产生的整数值是不相同的

     但是,我们重写equals and hashCode方法之后:

     就会产生相同的整数

     为什么要同时重写equals()和 hashCode()方法呢?

    equals()用于比较是否相等,hashCode()用于生成整数

    hashCode()相同,equal()不一定相同

    equals()相同,hashCode()一定相同

    public class Myhashmap<K,V> {
         class Node <K,V>{
            K key;
            V value;
            Node <K,V>next;
    
            public Node(K key, V value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
    
            @Override
            public String toString() {
                return "Node{" +
                        "key=" + key +
                        ", value=" + value +
                     "}";
            }
        }
    
        private int count = 0;//记录存入的数据个数
        private final float loadFactor = 0.75f;//hashmap默认的装载因子是0.75f
        Node <K,V>[] table = new Node [10];//table存放的是new Node这个实例化对象的引用,现在存放是null
    
        /**
         * 根据key插入元素value
         */
        public void put(K key, V value) {
            //第一步,设计hash函数,得到hash值
            int hash = key.hashCode() % table.length;
    
            //第二步:插入结点的key已经存在
            Node <K,V>cur = table[hash];
            while (cur != null) {
                if (cur.key .equals(key) ) {
                    cur.value = value;
                    return;
                }
                cur = cur.next;
            }
            //第三步:插入结点的key不存在(jdk1.8后使用尾插法)
            cur = table[hash];
            Node<K,V> newode = new Node<K,V>(key, value);
            if (cur == null) {
                table[hash] = newode;
                count++;
                loadFactor(key, value);
                return;
            }
            while (cur.next != null) {
                cur = cur.next;
            }
            cur.next = newode;
            count++;
            //第四步,计算装载因子(存入的元素个数除以数组长度)
            loadFactor(key, value);
        }
    
        private void loadFactor(K key, V value) {
            if (count * 1.0f / table.length > loadFactor) {//数组扩容,hashmap数组2倍扩容
                reseize();
            }
        }
    
        private void reseize() {
            Node<K,V>[] newtable = new Node[table.length * 2];
            //遍历之前的数组,例如hash(4)存储的key=14就要重新hash到新数组的hash(14)位置
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                Node<K,V> cur = table[i];
                Node<K,V> newnode;
                while (cur != null) {//链表的每一个元素全部重新哈希(jdk1.8后使用尾插法,其实头插简单)
                    int hash = cur.key.hashCode() % newtable.length;
                    newnode = newtable[hash];
                    Node<K,V> curNext = cur.next;
                    cur.next = null;
                    if (newnode == null) {
                        newtable[hash] = cur;
                        cur = curNext;
                        continue;
                    }
                    while (newnode.next != null) {
                        newnode = newnode.next;
                    }
                    newnode.next = cur;
                    cur = curNext;
                }
            }
            table = newtable;
        }
        public void print() {
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                Node<K,V> node = table[i];
                while (node != null) {
                    System.out.println(node);
                    node = node.next;
                }
            }
        }
        public Node<K,V> get(int key) {
            for (int i = 0; i < table.length; i++) {
                Node<K,V> node = table[i];
                while (node != null) {
                 if(node.key.equals(key))
                     return node;
                    node = node.next;
                }
            }
            return null;
        }
    }
    

     遍历

    1、迭代器

        public static void main(String[] args) {
            Map <String,Integer> map=new HashMap<>();
            map.put("123",1);
            map.put("145",9);
            Set<String>set=map.keySet();//获取key值的集合
            Iterator  it=set.iterator();
            while(it.hasNext()){
                Object key=it.next();//获取key
                Object value=map.get(key);//获取key对应的value
                System.out.println(key+" "+value);
            }
        }
    

    2、

      public static void main(String[] args) {
            Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
            map.put("123", 1);
            map.put("145", 9);
            Set set = map.entrySet();//将所有的键值对打包到一起,成为Set集合返回
            Iterator it=set.iterator();
            while(it.hasNext()){
                Map.Entry ret=(Map.Entry)(it.next());//将Iterator对象的其中一个转化为  Map.Entry<K,V>
                Object key=ret.getKey();
                Object value=ret.getValue();
                System.out.println(key+" "+value);
            }
        }

    3、for-each

    Lambda表达式的函数式接口BIConsumer

      public static void main(String[] args) {
            Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
            map.put("123", 1);
            map.put("145", 9);
           map.forEach((key,value)-> System.out.println(key+" "+value));
        }

     LinkedHashMap集合:保证元素的输入顺序

    使用hashmap集合无法保证集合元素的存入和取出顺序

    LinkedHashMap是hashmap的子类,内设双向链表来维护元素内部之间的关系,保证元素的输出顺序和存入顺序一致

      public static void main(String[] args) {
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            map.put(1, 9);
            map.put(3,0);
            map.put(2, 1);
            System.out.println(map);
    
            Map<Integer, Integer> map1 = new LinkedHashMap<>();
            map1.put(1, 9);
            map1.put(3,0);
            map1.put(2, 1);
            System.out.println(map1);
        }

     TreeMap集合

    底层实现是一个红黑树

      TreeTree会自动对key值进行排序存储(String 类实现了Comparator接口)hashtree适用于key有序的情况下

    hashtree和hashmap的区别

    1、输出的有序性

    hashmap的key值无顺序,hashtree的key有顺序

        public static void main(String[] args) {
            Map<Integer,String>map=new HashMap<>();
         map.put(78,"8");
            map.put(0,"8");
            map.put(89,"8");
            System.out.println(map);
            Map<Integer,String>maptree=new TreeMap<>();
            maptree.put(78,"8");
            maptree.put(0,"8");
            maptree.put(89,"8");
            System.out.println(maptree);
        }
    

     2.对null的要求

     hashmap可以让key和value都是null

    1、key==null&&value==null ---存入键值对(null,null)

    2、key==null&&value!=null ---不存入键值对,但是不会抛出异常

    3、key!=null&&value==null ---存入键值对(key,null)

    hashtree的key不能是null,value可以是null,否则抛出异常

      public static void main(String[] args) {
            Map<String,Integer> maptree=new TreeMap<>();
            maptree.put("hi",null);
            System.out.println(maptree);
            System.out.println(maptree.size());
        }

     3、性能分析

    hashmap的底层是链表+数组,查找和插入的时间复杂度都是O(1)

    hashtree的底层是红黑树,查找和插入的时间复杂度都是O(log2 N)

    展开全文
  • javascript map 哈希

    2021-05-26 14:48:52
    哈希表本质就是一个二维数组,只不过这个二维数组里的第一列的数据不能重复。... var map=new Map() //定义哈希map arr.map((key,index,arr)=>{ //数组的.map方法,循环遍历整个数组,同for i
  • (哈希查表法)通过学号找身份证号.docx
  • 一、unordered_map 哈希map是一种关联容器,通过键值和映射值存储元素。允许根据键值快速检索各个元素。 在unordered_map中,键值一般用来唯一标识元素,而对应的值是一个对象关联到这个键的内容。键映射值的类型...
  • 8 常见集合 Rust标准库中包含一系列被称为“集合”的非常有用的数据结构。大部分其他数据类型都代表了一个值,但集合可以包含多个值 与内建的元组和数组不同,集合指向的数据存放在堆上,这意味着数据的...哈希map
  • C++ map的用法,哈希

    2021-03-24 22:05:51
    mp是哈希表的名称,int表示键为int型数值并且值也是int型 假如: map<string,string> mp; string name, phonenum; mp[name] = phonenum; //mp.insert({name,phonenum});和上一句等价,这样就把键和值录入进去...
  • 一、数据结构里的基础哈希 1、1解决冲突 1、1、1、separate chaining(分离链接法) 1、1、2、open-addressing(开放地址法) 常用的又有三种: 聚集 公式 linear probing:线性探测 一次聚集 ...
  • Go 语言的哈希的实现原理,哈希是除了数组之外,最常见的数据结构。几乎所有的语言都会有数组和哈希表两种集合元素,有的语言将数组实现成列表,而有的语言将哈希称作字典或者映射。无论如何命名或者如何实现,数组...
  • 一、问题背景 博主最近在了解并使用Java中的HashMap,但是博主发现若博主不彻底弄懂Hash算法、Hash函数、Hash表、...[1]哈希表、Java中HashMap [2]哈希表(散列表)原理详解 [3]Java HashMap原理详解 [4]Java基础之H...
  • 【javascript】Map哈希

    2022-01-11 21:22:52
    let map = new Map() // 用二维数组进行Map的初始化 let maap = new Map( [ [key1, value1], [key2, value2] ] ) 操作 map.set(key, value) // 添加新的key-value map.has(key) // 是否存在key map.get...
  • 很久以来,STL中都只提供<map>作为存放对应关系的容器,内部通常用红黑树实现,据说原因是二叉平衡树(如红黑树)的各种操作,插入、删除、查找等,都是稳定的时间复杂度,即O(log n);但是对于hash表来说,由于无法...
  • Java基础之哈希Map合并工具类

    千次阅读 2018-03-27 17:55:42
    有两个哈希Map,如果要实现Map追加的话,可以使用putAll()方法,不可以使用put()方法,但是如果出现两个Map有相同的key,但是值不同,这种情况就可以使用这个工具类进行集合合并 import java.util.ArrayList; ...
  • 首先python中有封装好的map() 和 set()函数 map()函数语法: map(function,iteration,...) 参数:function:函数 iterable : 一个或多个序列 返回值:python 2.x 返回列表 python 3.x 返回迭代器 例子: ...
  • Google的哈希map性能和内存目前是最优的。 我在电信行业和信息安全行业里的工作经历发现,目前网络上的哈希算法都在查询速度上远远无法满足日趋增长的网络大数据要求。因此产生了自己写算法的想法。 现在我把自己...
  • ordered-map:保留插入顺序的C ++哈希映射和哈希
  • C++ 中哈希表(unordered_map)的使用

    千次阅读 多人点赞 2021-03-13 20:28:30
    提示:本文是关于C++中哈希表(unordered_map)的使用,看完之后相信你会对C++哈希表的使用有一定的理解 文章目录一、插入和便利二、查找三、修改四、擦除五、交换六、清空七、insert() 的返回值总结 一、插入和...
  • 最后一种是比较聪明的做法,用hashmap,hashmap是内部存储方式为哈希表的map结构,哈希表可以达到查找O(1),哈希表的介绍可以 看这里 , C++实现Hashmap的方式,这里用 unordered_map关联容器 ,可以实现键值对应。 ...
  • 项目中需要做缓存,但有个场景Redis操作略复杂,具体...由于条件2的限制,不能直接使用哈希表(哈希表内数据的过期时间相同),因此想到了以下几种方案: 方案一:哈希表+时间戳 原理:将过期时间作为哈希表的field...
  • 哈希算法与HashMap

    千次阅读 2021-10-24 10:45:59
    哈希算法 Hash,是把任意长度的输入(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 哈希算法特点 正向快速:给定明文和 hash 算法,在有限时间和有限资源内能计算出 hash 值。 ...
  • js——Set和Map,以及哈希

    千次阅读 多人点赞 2021-05-15 23:27:10
    1.哈希表 参考链接 哈希表概述: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键值(Key)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键值key映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做...
  • Hopscotch-map:使用Hopscotch散列的快速哈希图和哈希集的C ++实现

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 189,666
精华内容 75,866
关键字:

哈希map

友情链接: sqlite.rar