哈希表

二叉查找树最大的特点就是，支持动态数据集合的快速插入、删除、查找操作。 散列表也是支持这些操作的，而且散列表的这些操作比二叉查找树更高效，时间复杂度是 O(1)。 既然散列表如此高效，那么散列表是不是可以完全替代二叉树呢。 或者说有没有什么地方用散列表是做不了的，必须用二叉树呢？ 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)。 但是为什么我们不能完全用散列表去替代二叉树呢？ 一 散列表中的数据是无序存储的，如果要输出有序的数据，需要先进行排序。 而对于二叉查找树来说，我们只需要中序遍历，就可以在 O(n) 的时间复杂度内，输出有序的数据序列。 二 散列表扩容耗时很多，而且当遇到散列冲突时，性能不稳定。 尽管二叉查找树的性能也不稳定，但是在工程中，最常用的平衡二叉查找树的性能非常稳定，时间复杂度稳定在 O(logn)。 三 尽管散列表的查找等操作的时间复杂度是常量级的，但因为哈希冲突的存在，这个常量不一定比 logn 小，所以实际的查找速度可能不一定比 O(logn) 快。加上哈希函数的耗时，也不一定就比平衡二叉查找树的效率高。 四 散列表的构造比二叉查找树要复杂，需要考虑的东西很多。比如散列函数的设计、冲突解决办法、扩容、缩容等。

概述： redis是一款开源的高性能键值对非关系数据库 支持的键值类型： 　　1.字符串类型 String 　　2.哈希类型 hash 　　3.列表类型 list 　　4.集合类型 set 　　5.有序集合类型 sortedset 应用场景： 　 　缓存（数据查询，短连接，新闻内容，商品内容等等） 　　聊天室的在线好友列表 　　应用排行榜 　　网站访问统计 　　数据过期处理 　　分布式集群架构中的session分离 下载安装： 　　 推荐使用中文网的资源，下载快： https://www.redis.net.cn/ 　　 解压可直接使用 来源： https://www.cnblogs.com/jasonjson/p/12402763.html

1、 排序算法（快排、选择、冒泡、堆排序、 二叉排序树 、桶排序） 2、 DFS/BFS 剪枝 哈希表 3、树 ① 遍历 ② 二叉树 ③二叉排序树（查找、生成、删除） ④堆（二叉堆、左偏树、堆排序） ⑤Trie树 4、图（图论建模） ① 最小生成树 ② 最短路径 ③计算图的传递闭包 ④ 连通分量（其中要掌握并查集技术） 强连通分量tarjin ⑤ 拓扑排序 、关键路径 ⑥哈密尔顿环 ⑦ 欧拉回路 （USACO 3.3 题1 Fence） ⑧ Bell-man Ford、SPFA（能解决负权回路） （USACO 3.2 题6 Butter） ⑨二分图（匈牙利算法）(USACO 4.2 题2 stall) 5、动态规划（背包问题只是其中一种） ① 线性动规 ② 区间动规 ③ 树形动规 ④图形动规 6、 分治 （掌握了动规分治就好学了） 7、 贪心 8、 位运算 （可以用来进行优化） 来源： https://www.cnblogs.com/GldHkkowo/p/8710834.html

Hashtable 简介 和HashMap一样，Hashtable 也是一个 散列表 ，它存储的内容是 键值对(key-value)映射 。 Hashtable 继承于Dictionary ，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。 Hashtable 的函数都是 同步的 ，这意味着它是线程安全的。它的key、value都不可以为null。此外，Hashtable中的映射不是有序的。 此类实现一个哈希表，该哈希表将键映射到相应的值。任何非 null 对象都可以用作键或值。 为了成功地在哈希表中存储和获取对象，用作键的对象必须实现 hashCode 方法和 equals 方法。 Hashtable 的实例有两个参数影响其性能： 初始容量 和 加载因子 。容量 是哈希表中桶 的数量，初始容量 就是哈希表创建时的容量。 注意，哈希表的状态为 open：在发生“哈希冲突”的情况下，单个桶会存储多个条目，这些条目必须按顺序搜索。 加载因子 是对哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一个尺度。初始容量和加载因子这两个参数只是对该实现的提示。 关于何时以及是否调用 rehash 方法的具体细节则依赖于该实现。 通常， 默认加载因子是 0.75 , 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销， 但同时也增加了查找某个条目的时间

思路一：数组按序排列，中间的数肯定是出现次数大于n/2的数 仔细推理一下就可以得出规律 思路二：哈希表 （map） 哈希表相关知识点解释：哈希表简单来说就是建立key到value的映射。 就题而言就是数组的数值（key ）与数值在数组中出现的次数（value）的映射 C++中用map<int,int>即可简单建立一个哈希表。 1 class Solution { 2 public: 3 int majorityElement(vector<int>& nums) { 4 map<int,int> m; 5 for(int i=0;i<nums.size();i++) 6 { 7 m[nums[i]]=0; //初始化 8 } 9 for(int i=0;i<nums.size();i++) 10 { 11 m[nums[i]]++; 12 if(m[nums[i]]>nums.size()/2) 13 { 14 return nums[i]; 15 } 16 } 17 return -1; 18 19 20 } 21 }; View Code 来源： https://www.cnblogs.com/nxnslc-blog/p/12393714.html

1.为什么单向链表查询效率较低? 因为单向链表中的每个元素在空间的存储位置上没有规律，也没有顺序，那么在查找某个元素的时候必须从头节点挨着往后找，直到找到为止。 2.为什么单向链表的增到效率较高? 因为链表每个元素存储的空间是是没有顺序的，删除或者添加某个元素，只需要让指针重新指向即可。不需要其他元素位移。 關於collection集合中的方法 boolean add(object element);向集合中添加元素 void clear();清空集合 boolean contains(object o);判断集合中是否包含某个元素 boolean isEmpty();判断集合中是否有元素 Iteratoriterator();获取集合所依赖的迭代器对象 boolean romove(object o);删除集合中某个元素 int size();获取集合中元素的个数 object[]toArray();将集合转换为数组 contains方法底层调用的是equals方法，如果equals返回true就是包含。 关于Map集合中常用的方法 void clear() ;清空Map Map boolean containsKey (object key) ;判断Map中是否包含这样的key. boolean containsvalue (object value)

从38节到54节，我们介绍了多种容器类，本节进行简要总结，我们主要从三个角度进行总结： 用法和特点 数据结构和算法 设计思维和模式 用法和特点 我们在52节展示过一张图，其中包含了容器类主要的接口和类，我们还是用这个图总结一下： 容器类有两个根接口，分别是Collection和Map，Collection表示单个元素的集合，Map表示键值对的集合。 Collection表示的数据集合有基本的增、删、查、遍历等方法，但没有定义元素间的顺序或位置，也没有规定是否有重复元素。 List是Collection的子接口，表示有顺序或位置的数据集合，增加了根据索引位置进行操作的方法。它有两个主要的实现类，ArrayList和LinkedList，ArrayList基于数组实现，LinkedList基于链表实现，ArrayList的随机访问效率很高，但从中间插入和删除元素需要移动元素，效率比较低，LinkedList则正好相反，随机访问效率比较低，但增删元素只需要调整邻近节点的链接。 Set也是Collection的子接口，它没有增加新的方法，但保证不含重复元素。它有两个主要的实现类，HashSet和TreeSet，HashSet基于哈希表实现，要求键重写hashCode方法，效率更高，但元素间没有顺序，TreeSet基于排序二叉树实现，元素按比较有序，元素需要实现Comparable接口

在逛 programcreek 的时候，我发现了一些专注细节但价值连城的主题。比如说：Java 的 equals() 和 hashCode() 是远房亲戚吗？像这类灵魂拷问的主题，非常值得深入地研究一下。 另外，我想要告诉大家的是，研究的过程非常的有趣，就好像在迷宫里探宝一样，起初有些不知所措，但经过一番用心的摸索后，不但会找到宝藏，还会有一种茅塞顿开的感觉，非常棒。 对于绝大多数的初级程序员或者说不重视“内功”的老鸟来说，往往停留在“知其然不知其所以然”的层面上——会用，但要说底层的原理，可就只能挠挠头双手一摊一张问号脸了。 很长一段时间内，我，沉默王二也一直处于这种层面上。但我决定改变了，因为“内功”就好像是在打地基，只有把地基打好了，才能盖起经得住考验的高楼大厦。借此机会，我就和大家一起，对“equals() 和 hashCode()”进行一次深入地研究。 equals() 和 hashCode() 是 Java 的超级祖先类 Object 定义的两个重要的方法： public boolean equals (Object obj) public int hashCode () 讲道理，单从方法的定义上来看， equals() 和 hashCode() 这两个方法之间没有任何亲戚关系，远房都够不上资格。但往深处扒拉，它们之间还真的是有千丝万缕的关系。到底是什么关系呢

Hash 常用命令： 序号 命令及描述 1 HDEL key field2 [field2] 删除一个或多个哈希表字段 2 HEXISTS key field 查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在。 3 HGET key field 获取存储在哈希表中指定字段的值。 4 HGETALL key 获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值 5 HINCRBY key field increment 为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment 。 6 HINCRBYFLOAT key field increment 为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 increment 。 7 HKEYS key 获取所有哈希表中的字段 8 HLEN key 获取哈希表中字段的数量 9 HMGET key field1 [field2] 获取所有给定字段的值 10 HMSET key field1 value1 [field2 value2 ] 同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。 11 HSET key field value 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。 12 HSETNX key field value 只有在字段 field 不存在时，设置哈希表字段的值。 13 HVALS

除了用来表示数据库之外，字典也是哈希键的底层实现 typedef struct dictEntry { void *key; //键 union { //值 void *val; uint64_t u64; int64_t s64; double d; } v; struct dictEntry *next; //指向下个哈希表节点，形成链表 } dictEntry; typedef struct dictType { unsigned int (*hashFunction)(const void *key); void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); } dictType; /* This is our hash table structure. Every dictionary has