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  • 小时候在家附近的小店里买东西的时候,有一类售货员看到商品的一瞬间基本上就能出我一共要付多少钱,用时间复杂度来说,就是, 还有一类不怎么熟练的售货员,他可能需要翻出一个小本子,查价格表,那么时间复杂度...
        

    小时候在家附近的小店里买东西的时候,有一类售货员看到商品的一瞬间基本上就能算出我一共要付多少钱,用时间复杂度来说,就是O(1), 还有一类不怎么熟练的售货员,他可能需要翻出一个小本子,查价格表,那么时间复杂度就是O(n)

    前一类售货员通过不断的记忆,在脑海里建立了 “商品:价格” 之间的对应关系,看到商品后,条件反射的想到了价格,后一类可能就是拿了一个小本本记着商品和价格的关系,然后每次得遍历(如果按照商品名进行排序,那么查找速度或许会快一点,但是每次新增商品就得扩容小本本进行排序)。从数据结构的角度,前者是一个哈希(hash)表,后者就是一个普通的数组。

    哈希表,或者叫做散列表,是一种非常好用的数据结构,在现代的编程语言中,如Java, C++, Python, Perl都提供了内置的方法,例如Python的字典结构。从我的学习经验来看,哈希表是一种用空间换效率的方法,这可以从哈希表的建立来说明。

    哈希表的建立分为两个部分,一个哈希函数和冲突解决方案。哈希函数的作用是将一个任意长度的输入映射到一个固定大小的数组中,例如{ 1, 11, 13, 16,98 } 可以通过对7求余数,映射到索引为{1,4,6,2,0}的数组。这里 f(x) = x\ mod\ 7 就是一个哈希函数. 一个好的哈希函数,应该尽量的将原来的数组均匀的散步在哈希表中,当然这就不需要你费尽脑筋想了,已经有很多前人提出了对应公式。

    由于表的大小一开始已经固定,那么不可避免会出现新的数字加入哈希表中发生冲突的情况,比如说99对7求模,结果是1,而1的位置已经被占据了。这个时候就需要解决冲突。解决冲突的方法有两种策略比较常用,分离链表法和开放寻址法。 前者是在冲突的位置建立一个链表,后者则是在冲突的位置上向前或向后找空位。

    C语言本身没有内置哈希表,所以在「数据结构与算法」如何快速求两数之和,我非常粗糙的写了哈希表结构。后来经过几天的学习,我又在C上写了第一个稍微能看的版本。

    版本1: 只能实现对数字求hash,也只能存储数字。分为 "hash_table.h" 和 “hash_table.c” 两个小文件。当然一开始的时候并没有头文件,只是后来突然想明白了,“头文件其实是一种总体规划,而不是一种具体实现”,于是就把 函数定义, 类型定义的部分记录到了头文件中。

    头文件命名为"hash_table.h",代码如下。解释性的中文也在代码的注释部分

    #ifndef _HASH_TABLE_H
    #define _HASH_TABLE_H
    
    #define is_empty(A) ((A).info == empty ? true : false)
    #define is_deleted(A) ((A).info == deleted ? true : false)
    #define is_legitimate(A) ((A).info == legitimate ? true : false)
    
    /*  由于数组索引只可能是正整数,因此用typedef 将 无符号的整型定义为index*/
    /* 同时为了代码的阅读性,定义了一个position,表示返回的位置*/
    typedef unsigned int index;
    typedef index position;
    
    /* 用结构体定义了哈希表这种数据结构
     * hash_entry用于记录key, value
     * hash_table 记录表的整体大小,目前使用情况,以及内容的实际存放地址
    */
    enum entry { empty, deleted, legitimate} ;
    
    typedef struct _hash_entry hash_entry;
    typedef struct _hash_table hash_table;
    
    /* 为定义的哈希表结构,定义了操作函数
     * 包括:根据表大小,初始化一个哈希表 
     * 计算哈希值,寻找表中的空闲位置,
     * 在表中插入数据,搜索数据,以及最后的摧毁表,释放内存
    */
    hash_table *initialize(int table_size);
    index hash(int value, int table_size);
    position find(int key, hash_table *tbl);
    void insert(int key, int value, hash_table *tbl);
    int search(int key, hash_table *tbl);
    void destroy(hash_table *tbl);
    
    #endif
    

    如下就是实际代码: "hash_table.c", 解释同样在代码中的注释。

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <stdbool.h>
    #include "hash_table.h"
    
    //实际哈希表表单元结构,记录着键值对,以及当前单元状态,是空闲,还是已经占用,还是标记删除
    typedef struct _hash_entry{
        enum entry info;
        int key;
        int value;
    } hash_entry ;
    
    // 记录表的元信息
    typedef struct _hash_table{
        int size;
        int table_size;
        hash_entry *entrys;
    } hash_table ;
    
    // 初始化表,返回一个指向表的指针
    hash_table *initialize(int table_size)
    {
        hash_table * hash_tbl;
        hash_tbl = malloc(sizeof(hash_table)); //动态申请内存
        hash_tbl->size = 0;  //初始化表的大小为0
        int new_table_size; 
        new_table_size = table_size *  10 + 3;
        hash_tbl->table_size = new_table_size; // 理论上是找一个质数用作表的大小,但是我偷懒了,直接申请一个更大的空间
        hash_tbl->entrys = malloc(sizeof(hash_entry) * new_table_size); // 申请实际存放元素的连续空间
        int i;
        for (i = 0; i < new_table_size; i++){
            hash_tbl->entrys[i].info = empty;   
        } // 初始化里面的记录
        printf("initialize ok \n"); //当时为了调试写的,可以注释掉
        return hash_tbl;    
    }
    
    index hash(int value, int table_size){
        index hash_value ;
        hash_value = (value << 5) % table_size;  //一个简单的哈希函数,通过位移的方式,整体乘以5,然后求表格大小求模
        //printf("hash value is %d \n", hash_value);
        return hash_value ;
    }
    
    // 以开放寻址解决冲突
    position find(int key, hash_table *tbl)
    {
        position pos;
        int collision = 0;
        int table_size = tbl->table_size;
        pos = hash(key, table_size); //find the position
        while (tbl->entrys[pos].info != empty &&  //判断当前记录是否为空,如果不为空,同时
                tbl->entrys[pos].key != key){    //里面记录key和要查找的key还不一样,就说明有冲突
            pos += 2 * ++collision - 1;                
            if ( pos > table_size)
                pos -= table_size;
        }
        return pos;
    }
    
    //插入元素
    void insert(int key, int value, hash_table *tbl)
    {
        position pos = find(key, tbl);
        float load;
        load = (float)tbl->size / (float)tbl->table_size;
        printf("Load is %f \n", load);
        if ( load > 0.5 )
            return;
        if ( ! is_legitimate(tbl->entrys[pos]) ){
            tbl->entrys[pos].info  = legitimate;
            tbl->entrys[pos].key   = key;
            tbl->entrys[pos].value = value;
            tbl->size ++;
            printf("Insert %d at position %d \n", 
                    tbl->entrys[pos].value,
                     pos);
        }
    
    }
    //根据key搜索元素,返回value
    int search(int key, hash_table *tbl)
    {
        position pos;
        pos = find(key, tbl);
        printf("Find %d at position %d\n", key, pos);
        //printf("%d is %d\n", 10, tbl->entrys[8].value);
        if ( ! is_legitimate(tbl->entrys[pos])){
            printf("unused key\n");
            return -1;
        }
        int res = tbl->entrys[pos].value;
        return res;
    
    }
    //摧毁表格,释放内存
    void destroy(hash_table * tbl)
    {
        free(tbl->entrys);
        free(tbl);
    }
    //一些测试性操作
    int main()
    {
        hash_table * hash_tbl;
        hash_tbl = initialize(13);
        // INSERT TEST
        printf("INSERT TEST\n");
        insert(10, 100, hash_tbl);
        insert(11, 110, hash_tbl);
        insert(12, 123, hash_tbl);
        //printf("%d is %d\n", 10, hash_tbl->entrys[8].value);
        printf("-------------------------------------\n");
        // SEARCH TEST
        printf("%d is %d\n", 10, search(10, hash_tbl));
        printf("%d is %d\n", 11, search(11, hash_tbl));
        printf("%d is %d\n", 12, search(12, hash_tbl));
        destroy(hash_tbl);
        return 0;
    }
    
    

    后续计划: 写一个能够存储字符串的哈希表。

    展开全文
  • 哈希是一种算法,这种算法它会出来很多的值,这些值都存储起来叫做哈希表。这个表有什么特点,它有对应关系。 哈希表里面全是数组,最终存储完是以它为主的,只是哈希这种算法对数组进行了优化。演示一下, 上...

     一.

    到底什么是哈希表?哈希是一种算法,这种算法它会算出来很多的值,这些值都存储起来叫做哈希表。这个表有什么特点,它有对应关系。

    哈希表里面全是数组,最终存储完是以它为主的,只是哈希这种算法对数组进行了优化。演示一下,

    上图是一个数组,里面是数组元素。如果想要对数组中的元素进行查询,应该怎么查?它牛就牛在它是一个连续的空间。查询起来比较快,

    真要查一元素,还是要挨个去比。数组搜获,我想知道元素的位置,就是在遍历数组,拿来判断,还是比较慢。有人说不是还有折半么?

    折半是有前提的。哈希这种算法就把查找给优化了,哈希这种性能是非常稳定和高效的。

    以前是按着角标把数据存进来了,查询的时候就是挨个进行比较。现在该另外一种方式了。

    首先,有一个元素,什么都可以,数值或者字符串....现在以字符串"ab"为例子,按理说直接往0角标放就可以了,可是这种查找起来就比较慢。

    怎么来提高效率呢?我在存的时候,就根据存的元素的特点,来确定它在数组中的位置,(不一定存储在0角标了),数据往哪里存放,有说法。

    我们根据元素自身的特点,来获取其数组中的位置。

    怎么算出ab的位置呢?定义一个方法或者说函数,你把元素给我,方法体里面是一个算法,计算出位置。给我元素,我算出位置给你。

    这种方式的好处是什么?如果你想查找ab在数组中的位置,我就不需要遍历了,直接拿这个ab再用一次算法,拿着这个位置再去数组中去找,是不是ab。

    (由于是根据元素自身的特点来算出其存储的位置,这就要限制元素之间必须是不相同的)

    整个过程的核心在于算法,这个算法就是所谓的哈希算法。

    每个对象都有哈希值(这里说的对象是被存储的元素),因为它们都是object的子类,而object的方法中就有hashcode方法,只要用对象调用这个方法,就能获取哈希值。这个方法走了底层了,是windows实现的。

    咱自己对象的方法可以自己写,也就是覆盖,可以建立我们对象自身的哈希值。

    看着,如果我们确定存储的是字符串。字符串是由字符组成的,字符都有对应的数字

    算法有很多种,最常见的就是取余。通过一个算法得到的值都很大,加减乘除运算出来的结果很多很大。值很大不怕,只要一取余就行了。

    什么叫取余?

    现在有九个格子,如果想把元素放到格子中来,必须在9角标之内。只要模以数组的长度,结果都在规定之内,无论这个数多大。

    (会不会出现,不同的数模出来相同的余数呢?)这个时候,ab就有自己的位置,这个位置是根据谁算出来的?是根据算法算出来的,是根据ab的自身特点算出来的。

    这种存储方式的好处就在查找起来非常迅速,就是两步走,计算和判断,跳出了一个一个不断比较的过程。这个表里面是不能有重复的,意味查询靠的就是唯一性。

    如果已经添加了ab,现在还想再添加ab怎么办呢?第二次再存储ab时,先计算得到相应的位置,然后去相应位置上进行判断,如果已存的元素和现存的元素一样,那就不存。已经有了,干嘛还要存,存进来就将我覆盖掉了,把我覆盖掉,再存进来,这样操作是没有意义的。

    哈希算法的出现提高了效率,但是它有弊端,就是不能重复。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/wsw-bk/p/8288114.html

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  • 算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。 这些需要一一攻克。 多思考,多想。往往需要灵魂三问,是什么?有什么用?怎么用?用来解决哪些实际...

    首先掌握常用的、基础的。然后在此基础上往进行扩展学习。

    常用的、基础的数据结构和算法有20个。

    数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie

    算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。

    这些需要一一攻克。

     

    多思考,多想。往往需要灵魂三问,是什么?有什么用?怎么用?用来解决哪些实际问题?

    当然了,你也可以思考一下为啥要学习这门课程?

     

    什么是数据结构?什么是算法?

    广义:数据结构就是一组存储结构。算法就是操作数据的一组方法

    狭义:数据结构和算法,是指某些特殊的数据结构和算法,比如:队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人的智慧结晶,我们可以直接拿来用的。这些经典的数据结构和算法,都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的,经过非常多的求证和检验,可以高效的帮助我们解决很多实际的开发问题

     

    这个问题非常经典,还是第一次看到这个问题。

    数据结构和算法有什么关系,为什么大部分书籍都把这两个东西放到一块来讲呢?

    数据结构和算法是相辅相成的,数据结构是为算法服务的,算法需要作用在特定的数据结构上。因此,无法孤立数据结构来讲算法,也无法孤立算法来讲数据结构

    例如:数组具有随机访问的特点,常用的二分查找算法需要数组来存储数据。如果选择链表这种数据结构,二分查找法就无法工作了,因为链表并不支持算计访问

     

    学习数据常用的、基础的数据结构只用有高中数学水平即可。

     

    学习的重点在什么地方?

    数据结构和算法,很多人都很头疼,我也一样,里面的东西太多了,又不知道从何处下手学习,往往事倍公半。首先需要梳理一下有哪些知识点,应该先学什么,后学什么,在对照你属于哪一个阶段,针对性的进行学习

     

    想要学好数据结构和算法,首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的一个概念 -- 复杂度分析。

    这个概念有多重要呢?可以这么说,它几乎占了数据结构和算法的半壁江山,是数据结构和算法的精髓。

     

    数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题,因此,我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法,这就是复杂度分析方法。所以你只有掌握了数据结构和算法的特点,用法,但是没有学会复杂度分析方法,那就相当于只知道操作口诀,而没有掌握心法。只有心法了然于心,才能无招胜有招。

     

    数据结构和算法涵盖的知识点:

    数据结构和算法知识点

     

     

    在学习的过程当中,不要死记硬背,不要为了学习而学习,而是要学习它的“来历”、“自身的特点”、“适合解决哪些问题”以及“实际应用场景”。

     

    一些学习技巧:

    1、边学边练,适度刷题

    可以适度刷题,但不要花费太多时间,学习的目的还是掌握,然后应用

    2、多问、多思考、多互动

    3、打怪升级法

    设立一个切实可行的目标,不断的点亮你的技能点。不可能一口吃个胖子

    4、知识需要沉淀,不要试图一下子掌握所有

    学习是一个反复迭代的过程,不断沉积的过程

     

    摘自:数据结构与算法之美  -- 王争

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  • 今天来聊一道简单却十分巧妙的算法问题:出一共有几个和为 k 的子数组。 那我把所有子数组都穷举出来,它们的和,看看谁的和等于 k 不就行了。 关键是,如何快速得到某个子数组的和呢,比如说给你一个数组 nums...

    今天来聊一道简单却十分巧妙的算法问题:算出一共有几个和为 k 的子数组。
    在这里插入图片描述
    那我把所有子数组都穷举出来,算它们的和,看看谁的和等于 k 不就行了。

    关键是,如何快速得到某个子数组的和呢,比如说给你一个数组 nums,让你实现一个接口 sum(i, j),这个接口要返回 nums[i..j] 的和,而且会被多次调用,你怎么实现这个接口呢?

    因为接口要被多次调用,显然不能每次都去遍历 nums[i..j],有没有一种快速的方法在 O(1)时间内算出 nums[i..j]呢?这就需要 前缀和技巧 了。

    一、什么是前缀和

    前缀和的思路是这样的,对于一个给定的数组 nums,我们额外开辟一个前缀和数组进行预处理:

    int n = nums.length;
    // 前缀和数组
    int[] preSum = new int[n + 1];
    preSum[0] = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        preSum[i + 1] = preSum[i] + nums[i];
    

    在这里插入图片描述
    这个前缀和数组 preSum 的含义也很好理解,preSum[i] 就是 nums[0..i-1] 的和。那么如果我们想求 nums[i..j] 的和,只需要一步操作 preSum[j+1]-preSum[i] 即可,而不需要重新去遍历数组了。

    回到这个子数组问题,我们想求有多少个子数组的和为 k,借助前缀和技巧很容易写出一个解法:

    int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        // 构造前缀和
        int[] sum = new int[n + 1];
        sum[0] = 0; 
        for (int i = 0; i < n; i++)
            sum[i + 1] = sum[i] + nums[i];
    
        int ans = 0;
        // 穷举所有子数组
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            for (int j = 0; j < i; j++)
                // sum of nums[j..i-1]
                if (sum[i] - sum[j] == k)
                    ans++;
    
        return ans;
    }
    

    这个解法的时间复杂度 O(N^2) 空间复杂度 O(N),并不是最优的解法。不过通过这个解法理解了前缀和数组的工作原理之后,可以使用一些巧妙的办法把时间复杂度进一步降低。

    二、优化解法

    前面的解法有嵌套的 for 循环:

    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 0; j < i; j++)
            if (sum[i] - sum[j] == k)
                ans++;
    

    第二层 for 循环在干嘛呢?翻译一下就是,在计算,有几个 j 能够使得 sum[i]sum[j] 的差为 k。毎找到一个这样的 j,就把结果加一。

    明确自己到底需要什么东西,然后看能不能换个角度来看待这个东西

    我们可以把 if 语句里的条件判断移项,这样写:

    if (sum[j] == sum[i] - k)
        ans++;
    

    优化的思路是:我直接记录下有几个 sum[j]sum[i] - k 相等,直接更新结果,就避免了内层的 for 循环。我们可以用哈希表,在记录前缀和的同时记录该前缀和出现的次数。

    int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        // map:前缀和 -> 该前缀和出现的次数
        HashMap<Integer, Integer> preSum = new HashMap<>();
        // base case
        preSum.put(0, 1);
    
        int ans = 0, sum0_i = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            sum0_i += nums[i];
            // 这是我们想找的前缀和 nums[0..j]
            int sum0_j = sum0_i - k;
            // 如果前面有这个前缀和,则直接更新答案
            if (preSum.containsKey(sum0_j))
                ans += preSum.get(sum0_j);
            // 把前缀和 nums[0..i] 加入并记录出现次数
            preSum.put(sum0_i, preSum.getOrDefault(sum0_i, 0) + 1);
        }
        return ans;
    }
    

    比如说下面这个情况,需要前缀和 8 就能找到和为 k 的子数组了,之前的暴力解法需要遍历数组去数有几个 8,而优化解法借助哈希表可以直接得知有几个前缀和为 8。
    在这里插入图片描述
    这样,就把时间复杂度降到了 O(N),是最优解法了。

    三、解题

    结果

    在这里插入图片描述

    代码实现

    class Solution {
    public:
        int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
            int len = nums.size();
            unordered_map<int,int> mp;
            mp[0] = 1;    //初始化
            int cnt=0;
    
            int curSum = 0,remain;
            //枚举所有的前缀和
            for(int i=0;i<len;i++){
                curSum += nums[i];
                remain = curSum-k;
                if(mp.count(remain)){
                    cnt+=mp[remain];
                }
                //然后再放入
                mp[curSum] = mp[curSum]+1;
            }
    
            return cnt;
        }
    };
    

    码后反思

    在这里插入图片描述

    1. 第一次出错是忽视了数字可能为负数的情况;
    2. 第二次出错是暴力O(N2)O(N^2)超时;
    3. 这道题的 转变思想,使用哈希O(N)O(N)解法实在是妙不可言,我好菜啊,应该要想到的。┭┮﹏┭┮

    四、总结

    前缀和不难,却很有用,主要用于处理数组区间的问题。

    比如说,让你统计班上同学考试成绩在不同分数段的百分比,也可以利用前缀和技巧:

    int[] scores; // 存储着所有同学的分数
    // 试卷满分 150 分
    int[] count = new int[150 + 1]
    // 记录每个分数有几个同学
    for (int score : scores)
        count[score]++
    // 构造前缀和
    for (int i = 1; i < count.length; i++)
        count[i] = count[i] + count[i-1];
    

    这样,给你任何一个分数段,你都能通过前缀和相减快速计算出这个分数段的人数,百分比也就很容易计算了。

    但是,稍微复杂一些的算法问题,不止考察简单的前缀和技巧。比如本文探讨的这道题目,就需要借助前缀和的思路做进一步的优化,借助 哈希表 去除不必要的嵌套循环。可见对题目的理解和细节的分析能力对于算法的优化是至关重要的。

    希望本文对你有帮助。

    五、题型训练

    1. ⭐⭐⭐【前缀和 / 双重DFS】LeetCode 437. Path Sum III

    六、参考文档

    1. 前缀和技巧
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  • 在日常的工作中,经常会接触到散列表、MD5算法哈希表等一些技术,这些都是运用了散列技术。 那么散列表是怎么查找的呢?怎么设计一个散列呢?接下来来聊聊散列表设计的常见手段和怎么解决散列冲突。 1. 散列函数...
  • 因为算法复杂度为 T (40)* 1e6 * log 1e9 (30)大约等于1.2 * 1e9 无论怎么样优化快速冪的操作都会超时,而递推式的(1e6)很难优化,这是可以考虑降低一个快速冪的时间复杂度,假设如果可以在o(1)的时间内出冪,但是如何...
  • 一. 除了equals方法外,还有其他的方法可以用。 上图要记住,equals方法不覆盖,也会有...这个哈希值是通过哈希算法算出来的,哈希算法到底怎么弄?(打印对象,结果到底指的是什么?哈希值代表的是什么?) 在o...
  • BTC-挖矿难度调整

    2021-02-23 20:02:51
    比特币所使用的哈希算法是SHA-256这个产生的哈希值256位的所以整个的输出空间是2的256次方个可能的取值,调整这个比例通俗的说就是这个哈希值前面要有多少个0比如说256个哈希值要合法的区块要求出来的哈希前面要有
  • 索引

    2020-08-24 22:36:30
    数据库索引 问: 索引有哪些数据类型?索引是怎么样的一种结构?...注意:字段值所对应的数组下标是哈希算法随机出来的,所以可能出现哈希冲突。 对于这样一个索引结构,现在来执行下面的sql语句: select * fro
  • 字典,就是一种基础的数据类型,是唯一的映射类型.就像新华字典一样,我们知道要查的字之后,找到他,我们就能查看这个字下面的解释,这个解释就是这个字的内容. ...涉及到两个方面,第一个是,键值存入时是按照哈希算法算出...
  • 1,加密:MD5,Hash加密。存在密码冲突,128位的二进制串。不可逆。 破解,将MD5密码库存起来了, 利用穷举列举出来 2,怎么判断视频是否重复 3,相似性检测,论文检测,指纹算法,每一个论文有一个指纹,计算汉明...
  • 怎么去查找? 目录查找:类似索引 健查找:hash查找 遍历:暴力查找 二分:B+树的基础算法 能做索引的结构:数组,红黑树,链表,哈希,B树(B-,B+) hash为什么不能做mysql索引? hash函数值会计出一个hash值,。...
  • 网易运营程序开发面经

    千次阅读 2013-07-24 18:43:17
    这道算法题是说在一个英语页面中怎么统计出现的单词及其数目的,我用的是AC自动机,感觉有点大炮打蚊子了,面试官说其实用哈希表就可以做。但是哈希怎么保证每个字母的哈希值的唯一性??打个问号。问了下除了C\C++...
  • 腾讯面试题05

    千次阅读 2013-04-19 01:18:23
    一、关于哈希表的问题: 1、哈希表查找的时间复杂度? 2、哈希表如何处理冲突? 3、如果冲突得太多怎么办? ...4、如果哈希表太小,但数据太多...它的时间复杂度怎么算? 四、关于网络的问题: 1、路由表的跳转是怎
  • //突然发现好弱,好多基础的算法竟然都不会,哈希这种经典的算法,我貌似基本没怎么做过相关的题0.0 POJ2002 题意:给n个点,问有多少组四个点能组成正方形。 题解:枚举两个点,通过公式出另外两个点,然后...
  • 集合HashSet浅析

    2020-01-07 15:35:07
    HashSet内部是怎么实现的? a. HashSet的元素是无序的,不重复的,底层通过hash表实现,通过equals方法和hashcode方法确定数据... Hash算法是在数据添加进来前,就给数据出来一个对应的哈希值,根据这个哈希值给出...
  • 集合学习总结二

    2017-12-03 15:19:52
    简单的说他是通过一种算法来计算哈希值,类似于我们获取到一个数据然后给他取余数 被除数是散列表的表长。这样优势在于 存取速度快。但同时有一个问题就是哈希冲突。简单来说就是我们100%9=1 10%=1 这两个下来的...
  • mysql与origin区别

    2021-03-09 10:40:35
    mysql支持百万级,origin支持千万级。 mysql查询按照树结构来查,探针只能点三下,超过了效率就会降低。...5 哈希值帮你出用的是5的数据库用来标识。 不过一般我们使用工具来分表。 比如mycat,sharding jbdc ...
  • STL入门

    2015-04-30 21:58:08
    它提供了高效率的来解决对一堆数据的管理,它让程序员能够直接获得数据结构和算法领域改进带来的好处,而不需要程序员去直接了解这些算法到底是怎么实现的。从程序员的角度来说,它提供了一系列应对不同需求的数据...
  • 它提供了高效率的来解决对一堆数据的管理,它让程序员能够直接获得数据结构和算法领域改进带来的好处,而不需要程序员去直接了解这些算法到底是怎么实现的。从程序员的角度来说,它提供了一系列应对不同需求的数据...
  • 什么是挖矿?

    2021-02-26 14:23:46
    每一个区块所运用算法并不是简单的计算题,而是使用哈希散列(Hash)算法。 而矿机根据自身的力对每一个区块进行计算。(不同矿机,不同配置。力有大,有小) 为了鼓励矿工的服务,系统为矿工提供一定量的以太坊...
  • C#学习--索引器

    2020-07-13 09:00:24
    C#学习--索引器和写在前面索引器...我说实话我开始拿到这道题目的时候,我是一脸懵逼,没做过算法题,不知道怎么开始解,这还只是一道简单的算法题,你要说通过代码的形式解决,那我还是能通过最笨的办法来解决的,但是
  • MD5源码(C++)

    热门讨论 2009-09-07 19:13:52
    但即便是应用在绝密领域内,MD5也不失为一种非常优秀的中间技术),MD5怎么都应该得上是非常安全的了。  2004年8月17日的美国加州圣巴巴拉的国际密码学会议(Crypto’2004)上,来自中国山东大学的王小云教授做了...
  • 提供了哈希函数接口 html 实现了一个HTML5兼容的分词器和解析器 image 实现了一个基本的二维图像库 io 提供了对I/O原语的基本接口 log 它是一个简单的记录包,提供最基本的日志功能 math 提供了一些...
  • 大话数据结构

    2018-12-14 16:02:18
    高斯在上小学的一天,老师要求每个学生都计算1+2+…+100的结果,谁先出来谁先回家…… 2.4算法定义 20 现实世界中的算法千变万化,没有通用算法可以解决所有问题。甚至一个小问题,某个解决此类问题很优秀的算法...
  • 区块链环境安装

    2021-05-12 14:31:11
    各个区块之间通过随机散列(也称哈希算法)实现链接,后一个区块包含前一个区块的哈希值,随着信息交流的扩大,一个区块与一个区块相继接续,形成的结果就叫区块链。   什么是区块链?从科技层面来看,区块链涉及...
  • ps:目前实现了随机负载均衡算法与一致性哈希算法。 处理一个接口有多个类实现的情况 :对服务分组,发布服务的时候增加一个 group 参数即可。 集成 Spring 通过注解注册服务 集成 Spring 通过注解进行服务...
  • vc++ 应用源码包_1

    热门讨论 2012-09-15 14:22:12
    详细讲解了Crypt++的加密解密的使用以及其它的加密解密方法(例如base64加解密、哈希加解密以及其它的文件加解密),分静态库和动态库方法。 JSCalls_demo js调用的演示源码 树控件拖动 演示了在树控件中来回拖动...
  • vc++ 应用源码包_2

    热门讨论 2012-09-15 14:27:40
    详细讲解了Crypt++的加密解密的使用以及其它的加密解密方法(例如base64加解密、哈希加解密以及其它的文件加解密),分静态库和动态库方法。 JSCalls_demo js调用的演示源码 树控件拖动 演示了在树控件中来回拖动...
  • vc++ 应用源码包_6

    热门讨论 2012-09-15 14:59:46
    详细讲解了Crypt++的加密解密的使用以及其它的加密解密方法(例如base64加解密、哈希加解密以及其它的文件加解密),分静态库和动态库方法。 JSCalls_demo js调用的演示源码 树控件拖动 演示了在树控件中来回拖动...

空空如也

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哈希算法怎么算的