精华内容
下载资源
问答
  • 哈希表空间复杂度是多少
    千次阅读
    2020-12-27 17:58:05

    哈希表

    散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
    给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

    哈希表 是使用 O(1)O(1)时间复杂度 进行数据的插入删除和查找,但是哈希表不保证表中数据的有序性,这样在哈希表中查找最大数据或者最小数据的时间是 O(N)O(N) 实现。

    复杂度

    时间复杂度:O(n),其中 n 为字符串的长度。我们只需同时遍历一遍字符串 s和 t 即可。
    空间复杂度:O(∣Σ∣),其中 Σ 是字符串的字符集。哈希表存储字符的空间取决于字符串的字符集大小,最坏情况下每个字符均不相同,需要 O(∣Σ∣) 的空间。

    基本概念

    • 若关键字为k,则其值存放在f(k)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数,按这个思想建立的表为散列表。
    • 对不同的关键字可能得到同一散列地址,即k1≠k2,而f(k1)=f(k2),这种现象称为冲突(英语:Collision)。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数 f(k)处理冲突 的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映射过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。
    • 若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。

    常用方法

    散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位。
    实际工作中需视不同的情况采用不同的哈希函数,通常考虑的因素有:

    • 计算哈希函数所需时间

    • 关键字的长度

    • 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)。若其中H(key)中已经有值了,就往下一个找,直到H(key)中没有值了,就放进去。

    1. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。

    2. 平方取中法:当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关,故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
      例:我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11,E的内部编码为05,Y的内部编码为25,A的内部编码为01, B的内部编码为02。由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501,同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后,取出第7到第9位作为该关键字哈希地址.

    3. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。

    4. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,即H(key)=random(key)其中random为随机函数,通常用于关键字长度不等的场合。

    5. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。 [2]

    更多相关内容
  • 1 哈希表复杂度分析(链地址法) 一共有 M 个地址,如果放入的总元素个数是 N 如果每个地址是链表,O(N / M) 如果每个地址是平衡树:O(log( N / M)) 2 哈希表的动态空间处理 当平均每个地址承载的元素超过一定...

    1 哈希表复杂度分析(链地址法

    一共有 M 个地址,如果放入的总元素个数是 N

    • 如果每个地址是链表,O(N / M)
    • 如果每个地址是平衡树:O(log( N / M))
      在这里插入图片描述

    2 哈希表的动态空间处理

    • 当平均每个地址承载的元素超过一定程度,即扩容,N / M >= upperTol
    • 当平均每个地址承载的元素少过一定程度,即缩容, N / M < lowerTol
    • HashTable.java
    package hashtable;
    
    import java.util.TreeMap;
    
    public class HashTable<K, V> {
    
        private static final int upperTol = 10;
        private static final int lowerTol = 2;
        private static final int initCapacity = 7;
    
        private TreeMap<K, V>[] hashtable;
        private int M;
        private int size;
    
        public HashTable(int M) {
            this.M = M;
            size = 0;
            hashtable = new TreeMap[M];
    
            for (int i = 0; i < M; i++) {
                hashtable[i] = new TreeMap<>();
            }
        }
    
        public HashTable() {
            this(initCapacity);
        }
    
        private int hash(K key) {
            // 负数可以变成正数
            return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;
        }
    
        public int getSize() {
            return size;
        }
    
        public void add(K key, V value) {
    
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
    
            if (map.containsKey(key)) {
                map.put(key, value);
            } else {
                map.put(key, value);
                size++;
    
                if (size >= upperTol * M) {
                    resize(2 * M);
                }
            }
        }
    
        public V remove(K key) {
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
            V ret = null;
            if (map.containsKey(key)) {
                ret = map.remove(key);
                size--;
    
                if (size < lowerTol * M && M / 2 >= initCapacity) {
                    resize(M / 2);
                }
    
            }
    
            return ret;
        }
    
        public void set(K key, V value) {
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
    
            if (!map.containsKey(key)) {
                throw new IllegalArgumentException(key + "not exist");
            }
    
            map.put(key, value);
        }
    
        public boolean contains(K key) {
            return hashtable[hash(key)].containsKey(key);
        }
    
        public V get(K key) {
            return hashtable[hash(key)].get(key);
        }
    
        private void resize(int newM) {
    
            TreeMap<K, V>[] newHashTable = new TreeMap[newM];
    
            for (int i = 0; i < newM; i++) {
                newHashTable[i] = new TreeMap<>();
            }
    
            int oldM = M;
            this.M = newM;
            for (int i = 0; i < oldM; i++) {
    
                TreeMap<K, V> map = hashtable[i];
    
                for (K key : map.keySet()) {
                    newHashTable[hash(key)].put(key, map.get(key));
                }
            }
    
            this.hashtable = newHashTable;
        }
    
    
    }
    
    

    3 更复杂的动态空间处理

    • 2 * M 不是素数
    • 解决方式:按照下表扩容
      在这里插入图片描述
    • HashTable.java
    package hashtable;
    
    import java.util.TreeMap;
    
    public class HashTable<K, V> {
    
    
        private final int[] capacity = {
                53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
                49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469,
                12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189,
                805306457, 1610612741};
    
        private static final int upperTol = 10;
        private static final int lowerTol = 2;
        private int capacityIndex = 0;
    
        private TreeMap<K, V>[] hashtable;
        private int M;
        private int size;
    
        public HashTable() {
            this.M = capacity[capacityIndex];
            size = 0;
            hashtable = new TreeMap[M];
    
            for (int i = 0; i < M; i++) {
                hashtable[i] = new TreeMap<>();
            }
        }
    
    
        private int hash(K key) {
            // 负数可以变成正数
            return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;
        }
    
        public int getSize() {
            return size;
        }
    
        public void add(K key, V value) {
    
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
    
            if (map.containsKey(key)) {
                map.put(key, value);
            } else {
                map.put(key, value);
                size++;
    
                if (size >= upperTol * M && capacityIndex + 1 < capacity.length) {
                    capacityIndex++;
                    resize(capacity[capacityIndex];
                }
            }
        }
    
        public V remove(K key) {
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
            V ret = null;
            if (map.containsKey(key)) {
                ret = map.remove(key);
                size--;
    
                if (size < lowerTol * M && capacityIndex - 1 >= 0) {
                    capacityIndex--;
                    resize(capacity[capacityIndex]);
                }
    
            }
    
            return ret;
        }
    
        public void set(K key, V value) {
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
    
            if (!map.containsKey(key)) {
                throw new IllegalArgumentException(key + "not exist");
            }
    
            map.put(key, value);
        }
    
        public boolean contains(K key) {
            return hashtable[hash(key)].containsKey(key);
        }
    
        public V get(K key) {
            return hashtable[hash(key)].get(key);
        }
    
        private void resize(int newM) {
    
            TreeMap<K, V>[] newHashTable = new TreeMap[newM];
    
            for (int i = 0; i < newM; i++) {
                newHashTable[i] = new TreeMap<>();
            }
    
            int oldM = M;
            this.M = newM;
            for (int i = 0; i < oldM; i++) {
    
                TreeMap<K, V> map = hashtable[i];
    
                for (K key : map.keySet()) {
                    newHashTable[hash(key)].put(key, map.get(key));
                }
            }
    
            this.hashtable = newHashTable;
        }
    
    
    }
    
    

    4 哈希表

    • 均摊复杂度为 O(1)
    • 牺牲了 顺序性
      在这里插入图片描述

    5 自定义的哈希表的 bug

    在这里插入图片描述

    5.1 Java8 中的哈希表

    • Java8 之前每一个位置对应一个链表;Java8 开始,当哈希冲突达到一定的程度,每一个位置从链表转成红黑树;
    • 因为初始的是链表,所以不要求 K 是 Comparable;
    • 转成红黑树的条件:K 是 Comparable,否则依然保持链表;
    展开全文
  • 但是大家有没有想过,如果我们不知道该数值的下标,想要获取这个值,只能通过从头遍历数组,这时候,查询的时间复杂度就是O(N)级别的 三、哈希表 1、百度百科 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值...

    一、前言

    • 实话实说,我算法贼菜,为了提高自己的算法能力,自己也是慢慢开始积累刷题经验,在做题中学习数据结构和算法。为了说明今天所要讲的哈希表这一个数据结构,还是从经典的两数之和开始吧

    这道题是牛客网的一道算法题:题目链接如下:两数之和 可能刚接触编程的小伙伴们还不知道什么是牛客网:他是一个可以学习编程,比如JAVA、C++、C、Python等等编程语言;内推找工作;面经复习知识的神器,非常适合用来日常的学习

    • 题目如下,自己第一次写这道题,也是循环遍历,效率可以说是非常的慢,就像评论区那样所说:"有人相爱,有人夜里看海,有人两数之和做不出来"


    二、数组

    在正式开始讲解哈希表之前,让我们来简单认识一下数组。我们经常使用 数组,它也是一种数据结构,那么数组有什么优点呢?

    简单来说,数组的优点是:我们可以通过数组的下标快速定位到该位置下的数值,获取这个数值是非常非常的快, O(1)级别的时间复杂度。而哈希表的出现,就很好的解决了这个问题。

    但是大家有没有想过,如果我们不知道该数值的下标,想要获取这个值,只能通过从头遍历数组,这时候,查询的时间复杂度就是O(N)级别的


    三、哈希表

    1、百度百科

    哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数(哈希函数),存放记录的数组叫做哈希表。给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

    读起来有些吃力,我们只需要抓住两点:哈希函数、哈希表,接下来我会介绍它们


    2、问题引用

    前面讲过了,哈希表的出现可以解决数组的缺点,让我们从一个小案例来慢慢理解哈希表~

    假如周末到了,你要去图书馆借一本书《活着》,图书馆的管理员管理书籍很随意,是按照数组的方式来放书的,就像下图一样。而恰巧你要的《活着》是在最后一个位置,管理员从头开始找,你是不是要等好久好久?

    最后你等的不耐烦了,就举报这个管理员,图书馆的老板把这个管理员给解雇了,来了一个新的管理员,她很聪明,她通过一种方式把每种书籍都编上一个号,并记录下来。你向她借《活着》,她通过"一种方式"一计算,哦,是在下标为6的位置,就直接走过去,给你拿了过来。你很满意,老板也很满意,给她升职加薪~


    3、哈希函数

    上文说的"一种方式",就是哈希函数,它有三个很重要的性质:

    • 当给哈希函数传入相同的输入值时,返回值一样
    • 当给哈希函数传入不同的输入值时,返回值可能一样,也可能不一样,也就是我们所说的哈希碰撞
    • 很多不同的输入值所得到的返回值会均匀的分布在输出域上,这一点很重要

    4、哈希表结构

    前面说了数组和哈希函数,就引出了我们的哈希表结构:

    我们输入一个值,通过哈希函数计算后 % 上数组的长度,就可以让值放入数组中,所以当我们使用哈希表结构的时候,它的时间复杂度在理想状态下是O(1),接下来给大家举例分析一下:


    5、举例分析

    当我们输入abc时,由哈希函数计算得到一个哈希值10,10求%后得到1,就把abc放到数组下标为1的位置;然后输入edg,再次由哈希函数计算得到一个哈希值13,13求%后得到4,就把edg放到数组下标为4的位置,后面的操作也是这样。


    6、哈希冲突

    最后再来提一提哈希冲突:当我们输入future时,假如通过哈希函数计算得到哈希值是15,我们就发现跟love的位置冲突了,解决这个方式有好几种,比如:拉链法再次哈希法等等,这个我准备在写HashMap源码的时候,通过讲解HashMap的底层实现原理时,说一说Java的API的哈希表是什么样的时候再说。


    7、哈希表的优缺点

    • 优点:处理元素很快,添加、删除、修改、查找元素性能好
    • 缺点:元素在数组中是无序的,不能重复

    最后,讲解了哈希表的数据结构,那么力扣第一题你会了吗?

    class Solution {
        public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
            int[] arr = new int[2];
            HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                if (map.containsKey(nums[i])) {//如果为true,说明target-num[i-1]的值在数组中存在
                    arr[0] = map.get(nums[i]);
                    arr[1] = i;
                    return arr;
                }
                map.put(target - nums[i], i);//这条语句不能放到if语句的前面!
            }
            return arr;
        }
    }
    展开全文
  • 如果采用链地址法来存储元素的话,如果哈希表有M个地址,如果要想放入哈希表的元素为N。 问题: 那么此时每个地址就能存储M/N个元素。此时它们的哈希值是冲突的。 如果每个地址都存储的是链表:O(N/M) 如果...

    如果采用链地址法来存储元素的话,如果哈希表有M个地址,如果要想放入哈希表的元素为N。

    问题:

    那么此时每个地址就能存储M/N个元素。此时它们的哈希值是冲突的。

    如果每个地址都存储的是链表:O(N/M)

    如果每个地址是平衡树:O(log(N/M))

    怎么改进为O(1)呢?使用动态内存分配,内存谁着N的改变而自适应。

    和静态数组一样,固定地址空间是不合理的需要resize。

    解决思路:

    1.平均每个地址承载的元素多过一定长度,就扩容。

    2.平均每个地址承载的元素少过一定程度,就缩容。

    动态空间的实现:

    import java.util.Map;
    import java.util.TreeMap;
    
    public class HashTable<K, V> {
        //上界
        private static final int upperTol = 10;
        //下界
        private static final int lowerTol = 2;
        //初试容量
        private static final int initCapacity = 7;
    
        private TreeMap<K, V>[] hashtable;
        private int size;
        private int M;
    
        public HashTable(int M){
            this.M = M;
            size = 0;
            hashtable = new TreeMap[M];
            for(int i = 0 ; i < M ; i ++){
                hashtable[i] = new TreeMap<>();
            }
        }
    
        public HashTable(){
            this(initCapacity);
        }
    
        private int hash(K key){
            return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;
        }
    
        public int getSize(){
            return size;
        }
    
        public void add(K key, V value){
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
            if(map.containsKey(key))
                map.put(key, value);
            }else{
                map.put(key, value);
                size ++;
                //如果元素总数大于upperTol * M
                if(size >= upperTol * M){
                    //扩容
                    resize(2 * M);
                }
            }
        }
    
        public V remove(K key){
            V ret = null;
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
            if(map.containsKey(key)){
                ret = map.remove(key);
                size --;
                
                if(size < lowerTol * M && M / 2 >= initCapacity){
                    //缩容
                    resize(M / 2);
                }
            }
            return ret;
        }
    
        public void set(K key, V value){
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
            if(!map.containsKey(key)){
                throw new IllegalArgumentException(key + " doesn't exist!");
            }
            map.put(key, value);
        }
    
        public boolean contains(K key){
            return hashtable[hash(key)].containsKey(key);
        }
    
        public V get(K key){
            return hashtable[hash(key)].get(key);
        }
        //动态分配内存
        private void resize(int newM){
            TreeMap<K, V>[] newHashTable = new TreeMap[newM];
            for(int i = 0 ; i < newM ; i ++){
                newHashTable[i] = new TreeMap<>();
            }
            //此时要遍历的是旧的M
            int oldM = M;
            //此时要取模的是newM而不是oldM
            this.M = newM;
            //将原先哈希表中的内容重新放进newHashTable中
            for(int i = 0 ; i < oldM ; i ++){
                TreeMap<K, V> map = hashtable[i];
                //遍历Map中的所有元素
                for(K key: map.keySet()){
                    //从新的哈希表中找到位置并添加元素
                    newHashTable[hash(key)].put(key, map.get(key));
                }
            }
    
            this.hashtable = newHashTable;
        }
    }
    

    哈希表的性能要明显由于其他树的性能。

     

    哈希表的时间复杂度分析:

    缩容同理。

    哈希表的各个操作均摊复杂度都是O(1)级别的。

     

    更复杂的动态空间处理方法:

    扩容 M-> 2*M

    扩容2*M之后不再是一个素数了。怎么变为素数呢?

    import java.util.TreeMap;
    
    public class HashTable<K, V> {
    
    
        private final int[] capacity = {
                53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
                49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469,
                12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189,
                805306457, 1610612741};
    
        private static final int upperTol = 10;
        private static final int lowerTol = 2;
        //初始化指向capacity的索引
        private int capacityIndex = 0;
    
        private TreeMap<K, V>[] hashtable;
        private int M;
        private int size;
    
        public HashTable() {
            this.M = capacity[capacityIndex];
            size = 0;
            hashtable = new TreeMap[M];
    
            for (int i = 0 ; i < M ; i ++) {
                hashtable[i] = new TreeMap<>();
            }
        }
    
    
        private int hash(K key) {
            // 负数可以变成正数
            return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;
        }
    
        public int getSize() {
            return size;
        }
    
        public void add(K key, V value) {
    
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
    
            if (map.containsKey(key)) {
                map.put(key, value);
            } else {
                map.put(key, value);
                size ++;
                //判断越界
                if (size >= upperTol * M && capacityIndex + 1 < capacity.length) {
                    capacityIndex ++;
                    //capacityIndex 指的那个数下一个数
                    resize(capacity[capacityIndex];
                }
            }
        }
    
        public V remove(K key) {
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
            V ret = null;
            if (map.containsKey(key)) {
                ret = map.remove(key);
                size --;
    
                if (size < lowerTol * M && capacityIndex - 1 >= 0) {
                    capacityIndex --;
                    resize(capacity[capacityIndex]);
                }
    
            }
    
            return ret;
        }
    
        public void set(K key, V value) {
            TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
    
            if (!map.containsKey(key)) {
                throw new IllegalArgumentException(key + "not exist");
            }
    
            map.put(key, value);
        }
    
        public boolean contains(K key) {
            return hashtable[hash(key)].containsKey(key);
        }
    
        public V get(K key) {
            return hashtable[hash(key)].get(key);
        }
    
        private void resize(int newM) {
    
            TreeMap<K, V>[] newHashTable = new TreeMap[newM];
    
            for (int i = 0 ; i < newM ; i ++) {
                newHashTable[i] = new TreeMap<>();
            }
    
            int oldM = M;
            this.M = newM;
            for (int i = 0 ; i < oldM ; i ++) {
    
                TreeMap<K, V> map = hashtable[i];
    
                for (K key : map.keySet()) {
                    newHashTable[hash(key)].put(key, map.get(key));
                }
            }
    
            this.hashtable = newHashTable;
        }
    
    
    }
    
    

    哈希表牺牲了顺序性。

    实现的哈希表有个bug:

    更多哈希冲突的处理方法:

    1.开放地址法:每个地址都对外开放,所有哈希索引的元素都可以存进去

    线性探测法:+1寻找

    例如:在取模之后,一个地址上已经有索引元素了,而此时要再添加一个元素,取模之后的索引依旧为之前那个元素的地址,出现了冲突,此时的要添加的新元素就会去找要添加的地址的下一个地址,进行添加。如果下一个地址又被占了,就继续往下找,以此类推。

    平方探测法:先+1,如果下一个地址也不行,那么再进行2的平方,3的平方,依次类推,一直的平方探测。

    二次哈希法:+hash2(key)  计算下一个位置去哪找的地址的步长。

    开发地址法也要根据哈希表空间情况进行扩容、缩容操作。

    对于开发地址法只要扩容的负载率选择合适,则该操作的时间复杂度也是O(1)级别的。

    负载率:哈希表存储元素的总数占地址总数百分比。当大于百分之五十,可以选择进行扩容。

    2.封闭地址:链地址法(每个地址只能包含哈希值的所对应的索引的元素)

    3.再哈希法:Rehashing

    当使用一个哈希函数产生的索引而引起哈希冲突之后,再用另外一个哈希函数去找相应的索引即可。

     

    展开全文
  • 力扣刷题的第一题:两数之和的最佳解决方法就是哈希表,本篇就是来讲解数据结构:哈希表的,来帮助大家认识哈希表,助力解题!
  • 一、哈希表1、概念 哈希表(Hash Table)也叫散列表,是根据关键码值(Key Value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到哈希表中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数就做散列函数...
  • 哈希表中查找一个key的时间复杂度到底是多少?–leetcode 1 不出意外的话,这应该是我的第一篇博客。 今天下午上课,听的东西完全不进脑子,状态奇差(不过好像很多课我都这样),于是打开几个月没碰的...
  • 不经过任何比较,一次直接从中得到得到要搜索的元素,如果构造一种数据结构,通过函数是元素的存储位置和他的关键码中之间建立映射的关系,那么在查找过程中就很容易得到元素 1.hashmap<String,String> ...
  • 算法空间复杂度详细介绍
  • 哈希表总结

    2022-02-19 16:49:59
    哈希表(Hash Table)是根据关键码的值直接进行访问的数据结构。 直白来讲其实数组就是一张哈希表哈希表中关键码就是数组的索引下表,然后通过下表直接访问数组中的元素。 **一般哈希表都是用来快速判断一个元素...
  • 【数据结构】哈希表和对应的python哈希表的常用操作。
  • 哈希表相当于一个容器,能够将类似数组的存储起来,key/value形式,哈希表减少复杂度的例子如下: 问题 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组...
  • 哈希算法和时间复杂度

    万次阅读 2019-03-04 15:26:35
    Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射...这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从...
  • 空间复杂度

    千次阅读 2022-02-18 23:47:56
    通常情况下,空间复杂度指在输入数据大小为 N 时,算法运行所使用的「暂存空间」+「输出空间」的总体大小。 而根据不同来源,算法使用的内存空间分为三类: 指令空间: 编译后,程序指令所使用的内
  • 我们在散列表那节中讲过,散列表的插入、删除、查找操作的时间复杂度可以做到常量级的O(1),非常高效。而二叉查找树在比较平衡的情况下,插入、删除、查找操作时间复杂度才是O(logn),相对散列表,好像并没有什么...
  • public int[] twoSum(int[] nums, int target) { Map ... } 哈希表在判断 某个数 是否存在时可以认为有常数级的时间复杂度,通过第四行判断 目标数 是否存在于当前HashMap,与第六行添加操作,可以循环一次得出结果。
  • 1)哈希表,哈希集,是很重要的数据结构,今后很多数据结构与算法的题目,都要用哈希表来实现 2)了解java中数据结构类型的传递形式,哈希表的基础数据类型一律值传递,非基础数据类型一律引用传递
  • 【数据结构C++】哈希表(三)

    千次阅读 2021-12-19 16:01:00
    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,时间复杂度为O(1);而代价仅仅是消耗比较多的内存。 两数之和: https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/ 方法二:哈希表 思路及算法 创建一个...
  • 132-哈希表的理论讲解

    2022-05-02 16:20:48
    1、哈希表的定义 哈希表增删查效率非常高,趋近于O(1); 没有办法达到绝对的O(1),后面会学习到; 哈希表什么时候用到? 在进行大量的查询时会用到,只要是有速度快的查询的需求,都会想到哈希表。 问题:我们...
  • 了解什么是哈希表

    千次阅读 多人点赞 2022-05-24 08:15:36
    了解什么是哈希表,哈希函数如何构造,哈希函数常用的构造方法。 了解什么是哈希冲突,如何解决哈希冲突,解决哈希冲突的几种常用做法
  • 3.哈希表

    2022-02-11 23:09:47
    1.哈希表基础 Hash Table 1.映射 映射的五大核心方法 1.1 Hash Table 的定义 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。哈希表也可以被称作是散列表 哈希表的底层实现是一个数组,哈希表是一个特殊的数组 ...
  • 哈希表的插入、删除、查找的时间复杂度都是 O(1); 而平衡二叉查找树的插入、删除、查找的时间复杂度都是 O(logn)。 哈希表速度快,但缺点明显,被反杀: 散列表中的数据是无序存储的,如果要输出有序的数据,需要...
  • Hash的时间复杂度为什么是O(1)?

    万次阅读 2020-05-08 11:59:34
    【hash的时间复杂度】hash的时间复杂度为什么是O(1)?能回答这个问题的答案之前,肯定必须先了解hash的数据结构。如下图所示: 如图中清晰可知,hash是基于数组+链表的实现的。数组在内存中是一块连续的...
  • C++哈希表

    千次阅读 2022-06-29 23:37:24
    哈希表的实现
  • 哈希函数和哈希表

    2021-09-06 21:35:28
    哈希表 主要作用:加快查找速度。可以近似看成O(1). 哈希函数特点: 1.其输入无限,输出有限。 2.每次相同的输入一定得到相同的输出。不同的输入也可能产生相同的输出。(哈希碰撞) 3.输出分布是绝对离散的,不会...
  • (seperate chaining )1、1实现1.2、测试2、哈希表的动态空间优化参考 前言 1、哈希表与哈希函数的引入 就像这道题来说,用一个26个的int 型数组,就可以实现对每个字符进行哈希映射。 其中哈希函数为:f(char) = ...
  • 空间复杂度 常见时间复杂度对比 复杂度的OJ练习 什么是数据结构? 数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式。指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合 什么是算法? 算法...
  • dict实现原理和哈希表

    2020-12-05 04:39:39
    所以其查找的时间复杂度会是O(1),下文会具体讲解哈希表的工作原理和解决冲突时的具体方法。也就是说,字典也是一个数组,但数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的散列值。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中...
  • 哈希表实现原理

    2022-03-17 20:55:32
    哈希表底层是数组,键值对存储,当插入数据时,对键值进行hash运算得到value,value对数组取余,存入数组下标位置,所以哈希表的插入,删除,查找时间复杂度为O(1), 实现哈希函数 解决哈希冲突 外部拉链法: 基于...
  • 1)哈希表的存储,查询,都是要经过哈希函数转换地址的,f%N 2)哈希表往往是固定长度,当容量不够,自动扩容,但是...3)笔试求AC,可以不考虑空间复杂度,但是面试既要考虑时间复杂度最优,也要考虑空间复杂度最优。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 65,148
精华内容 26,059
热门标签
关键字:

哈希表空间复杂度是多少