哈希表

C语言哈希表 【1】设计数据结构 （1）哈希表由一个结构体HashTable构成 （2）结构体HashTable由两个元素组成。其一为指针数组（链式存储元素）；其二为整型变量（记录元素个数） （3）指针数组类型为HashNode *（哈希节点指针） （4）结构体HashNode由数据域和指针域组成。数据域也是一种结构类型变量，指针域为一个同类型指针，为了实现链式存储。 （5）数据域结构体ElemType由关键码以及其他相关信息组成（在此程序里没有添加） （6）拟定哈希表长度为13 【2】C语言表示数据结构 1 #define M 13 2 typedef int KeyType; 3 typedef struct 4 { 5 KeyType key; 6 //otherinfo; 7 }ElemType; 8 typedef struct _Node 9 { 10 ElemType data; 11 _Node *next; 12 }HashNode; 13 typedef struct 14 { 15 HashNode *table[M]; 16 int len; 17 }HashTable; 【3】函数设计 在设计函数之前，让我们先理解一下基本的逻辑： 哈希表中存储的每个元素都有一个关键码，而每个关键码都可以通过与哈希表的总数取模（当然这个算法可以任意选择）得到一个索引

文章目录 1. 题目来源 2. 题目说明 3. 题目解析 方法一：哈希表、记忆化搜索、递归解法 方法二：迭代解法 方法三：回溯法+贪心策略+剪枝 1. 题目来源 链接： 前K个高频元 来源：LeetCode 2. 题目说明 一只青蛙想要过河。 假定河流被等分为 x 个单元格，并且在每一个单元格内都有可能放有一石子（也有可能没有）。 青蛙可以跳上石头，但是不可以跳入水中。 给定石子的位置列表（用单元格序号升序表示）， 请判定青蛙能否成功过河（即能否在最后一步跳至最后一个石子上）。 开始时， 青蛙默认已站在第一个石子上，并可以假定它第一步只能跳跃一个单位（即只能从单元格1跳至单元格2）。 如果青蛙上一步跳跃了 k 个单位，那么它接下来的跳跃距离只能选择为 k - 1、k 或 k + 1个单位。 另请注意，青蛙只能向前方（终点的方向）跳跃。 请注意： 石子的数量 ≥ 2 且 < 1100； 每一个石子的位置序号都是一个非负整数，且其 < 2 31 2^{31} 2 3 1 ； 第一个石子的位置永远是0。 示例1： [0,1,3,5,6,8,12,17] 总共有8个石子。 第一个石子处于序号为0的单元格的位置, 第二个石子处于序号为1的单元格的位置, 第三个石子在序号为3的单元格的位置， 以此定义整个数组… 最后一个石子处于序号为17的单元格的位置。 返回 true。即青蛙可以成功过河

文章目录 一、状态树 1. trie 2. Patricia tree(trie) 3. Merkle Patricia tree(trie) 4. Modified Merkle Patricia tree(trie) 5. 账户状态值存储 6. 区块代码分析 二、交易树、收据树 一、状态树 以太坊是基于账户的账本，因此需要进行账户地址和账户状态的映射，如下所示： 我们尝试寻找一种合适的数据结构来完成这个需求： 如果以哈希表的形式保存状态数据，可以非常有效率地查找、更新账户状态数据，但是由于状态数据只保存在区块体中，轻节点难以进行Merkle Proof，因此考虑构建Merkle tree； 如果将账户数据简单组织成Merkle tree，不进行排序，就需要发布所有账户到区块中，保证根哈希一致，但是数量级太大，不可行；如果只发布状态变化的账户，就会导致所有节点的根哈希不一致，无法共识； 如果使用排序的Merkle tree，各个节点的根哈希就会相同，但是增加账户时，需要重构Merkle tree，代价太大。另外Merkle tree不能够快速查找、更新状态数据。因此需要考虑一种新的数据结构Merkle Patricia trie。 1. trie trie是一种字典前缀树，信息检索较为方便。如果有General、Genesis、Go、God、Good这几个单词

Excel表列序号 给定一个Excel表格中的列名称，返回其相应的列序号。 例如， A -> 1 B -> 2 C -> 3 ... Z -> 26 AA -> 27 AB -> 28 ... 示例 1: 输入: “A” 输出: 1 示例 2: 输入: “AB” 输出: 28 示例 3: 输入: “ZY” 输出: 701 解法 其实就是把十进制改成了26进制。 注意把字符转换成整数的方法：ord() 以及’A’的整数值是65 class Solution ( object ) : def titleToNumber ( self , s ) : """ :type s: str :rtype: int """ res = 0 for idx in range ( len ( s ) ) : res = res * 26 + ( ord ( s [ idx ] ) - ord ( 'A' ) + 1 ) return res 四数相加 II 给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ，使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。 为了使问题简单化，所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N，且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -228 到 228 - 1 之间，最终结果不会超过 231

常见哈希 模拟散列表 维护一个集合，支持如下几种操作： “I x”，插入一个数x； “Q x”，询问数x是否在集合中出现过； 现在要进行N次操作，对于每个询问操作输出对应的结果。 输入格式 第一行包含整数N，表示操作数量。 接下来N行，每行包含一个操作指令，操作指令为”I x”，”Q x”中的一种。 输出格式 对于每个询问指令“Q x”，输出一个询问结果，如果x在集合中出现过，则输出“Yes”，否则输出“No”。 每个结果占一行。 数据范围 1≤N≤105 −109≤x≤109 1.拉链法 # include <iostream> # include <string> # include <algorithm> # include <vector> using namespace std ; const int N = 1e5 + 7 ; //N最好取最大范围最近的质数 int h [ N ] , e [ N ] , ne [ N ] , index ; void insert ( int x ) { int k = ( x % N + N ) % N ; //将数字存入哈希表先取模是因为插入的x有可能是负数再加N转化为正数，最后再求模可能原本是正数 e [ index ] = x ; ne [ index ] = h [ k ] ; //拉链法就是以h[k]为头结点建立点链表 h

两个单链表相交的一系列问题 【题目】 在本题中，单链表可能有环，也可能无环。给定两个单链表的头节点 head1和head2，这两个链表可能相交，也可能不相交。请实现一个函数， 如果两个链表相交，请返回相交的第一个节点；如果不相交，返回null 即可。 要求：如果链表1的长度为N，链表2的长度为M，时间复杂度请达到 O(N+M)，额外空间复杂度请达到O(1) 【思路】 我们可以把本题分解成三个问题 链表是否有环 解法一:利用哈希表解决问题 从第一个节点开始，如果哈希表中不存在，则把节点插入到哈希表中，如果存在的话，则此节点就是最后所求的节点。 解法二:不用哈希表解决问题(这是一个数学问题) 用两个指针，一个快指针，一个慢指针同时从单链表头部开始遍历，一快一慢: 若无环，肯定快指针先遍历到null，此时单链表无环. 若单链表有环，这两个指针肯定在环中相遇，相遇时，让快指针从头head开始遍历，然后放慢速度跟慢指针一样快，两个继续同时向下遍历，直到相遇，此时就是单链表入环节点。 两个链表是否相交，相交的第一个节点是在什么位置 两个无环单链表是否相交 解法一:利用哈希表解决问题 1.把链表一中所有的节点放到哈希表中 2.遍历第二个链表，每个元素在map中是否存在，第一个存在的节点即为相交的第一个节点，如果到达最后都没有的话，及两个链表中不存在链表。 解法二:不利用哈希表解决问题 1

题目链接 http://codeforces.com/gym/102448/problem/C 题意 三种操作，一共有 Q Q Q 个： 1    X 1\;X 1 X ：在字典里插入字符串 X X X 2    X 2\;X 2 X ：在字典里删除字符串 X X X 3    X 3\; X 3 X ：输出字典中最短的且前缀是 X X X 的下标。如果有多个字符串，输出字典序最小的。 字符串的下标是指该串被插入时的时间。 输入中所有的字符串长度和不超过 1 0 6 10^6 1 0 6 题解 第一眼感觉是可持久化AC自动机？不会啊。然后就看到了这个条件：所有的字符串长度和不超过 1 0 6 10^6 1 0 6 ，决定乱搞。 对每个长度开一个 m a p < h a s h , s e t > [ i ] map<hash, set>[i] m a p < h a s h , s e t > [ i ] ，表示存在一个 s e t set s e t 的字符串满足长度为 i i i 的前缀哈希值是 h a s h hash h a s h 。 s e t set s e t 里记录一下字符串的信息，比如长度啊，字典序啊，下标啊。这个字典序我的求法就比较夸张，直接全部读进来，离散排个序。 然后三种操作只要对应的把 m a p map m a p 和 s e t set s e t

前言 Redis有五种数据类型: String, Hash, List, Set, Zset，下面对对这几种类型作详细的介绍 一. String （相当于Java中的字符串） 1.1简介： string 是redis最基本的类型，一个key对应一个value string类型是二进制安全的，意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化对象。 string 类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB 二进制安全是指，在传输数据时，保证二进制数据的信息安全，也就是不被篡改，破译等。如果被攻击，能够及时检测出来。 二进制安全特点： <1>编码，解码发生在客户端完成，执行效率高 <2>不需要频繁的编解码，不会出现乱码 1.2 String命令： (命令不用区分大小写) 赋值语法： [1] Redis set 命令常用于设置key的值，如果key已存储值，set 就是写旧值，且无视类型 set key_name value [2] 只有在key不存在时设置key的值。 Setnx(SET if Not exists) 命令在指定的key不存在时，为key设置指定的值 setnx key value //(面试问题) 解决分布锁的方案之一 [3] 同时设置一个或多个key-value对 mset key value [key value....]

字符串中的第一个唯一字符 //利用哈希表来进行操作 class Solution { public int firstUniqChar ( String s ) { HashMap < Character , Integer > count = new HashMap < Character , Integer > ( ) ; int n = s . length ( ) ; // build hash map : character and how often it appears for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { char c = s . charAt ( i ) ; //返回指定索引处的字符 count . put ( c , count . getOrDefault ( c , 0 ) + 1 ) ; } // find the index for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { if ( count . get ( s . charAt ( i ) ) == 1 ) return i ; } return - 1 ; } } 哈希表还得继续学 算法的思路就是遍历一遍字符串，然后把字符串中每个字符出现的次数保存在一个散列表中。这个过程的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为字符串的长度。

对于REDIS来讲 其实就是一个字典结构，key ---->value 就是一个典型的字典结构 【当然 对于vaule来讲的话，有不同的内存组织结构 这是后话】 试想一个这样的存储场景： key:"city" value:"beijing" 如果有若干个这样的键值对，你该怎么去存储它们呢 要保证写入和查询速度非常理想~！ 抛开redis不说，如果你想要存储 快速查找的话， Hash算法是最快的，理想的哈希函数可以带来O(1)的查找速度，你都这样想，那么redis也的确采用这种方法来做~！ 但是HASH算法有2个致命的弱点：1）填充因子不能太满 2）不好的HASH算法可能会导致一个冲突率非常高。 填充因子不能太满 这个理论上一般为0.5左右 过高 就是哈希槽都被塞满了 ，即使在好的哈希分布算法 也无法避免key冲突。 不好的哈希分布算法 丢到第一个因素来讲， 如果一个不好的哈希分布算法会导致了key分布不均匀，也就是通过哈希函数计算出来的哈希槽都是落在了一个桶里，这样的哈希分布算法是最不理想的，最理想的情况下是 保证每个key都落在不同的哈希槽里【哈希槽>key】 实际存储的哈希存储设计 1）一般来讲，哈希分布函数确定后，可调控的因子就是这个填充因子 如果填充因子大于你卡的某个阈值，那么你就要做哈希结构迁移工作，迁移到一个更大的哈希槽中。而对用同用的这种哈希分布 函数