哈希表

情景: google公司上机题, 有一个公司，当有新员工来报到时，要求将该员工的信息加入（ID，姓名，年龄，地址），当输入员工的ID时，要求查找到该员工的所有信息 要求： 不使用数据库，速度越快越好====》言外之意，用hash表来完成 package com.datastructure.HashTableDemo; import java.util.Scanner; /** * google公司上机题 * * 有一个公司，当有新员工来报到时，要求将该员工的信息加入（ID，姓名，年龄，地址），当输入员工的ID时，要求查找到该员工的所有信息 * * 要求：不使用数据库，速度越快越好====》言外之意，用hash表来完成 */ public class HashTab { //测试一把 public static void main(String[] args) { HashT hashT = new HashT(5); boolean flag = true; while (flag){ System.out.println("add.添加元素"); System.out.println("del.删除元素"); System.out.println("find.查找元素"); System.out.println("list.展示元素"); System.out.println(

题目描述 先输入一组数，然后输入其分组，按照分组统计出现次数并输出，参见样例。 输入 输入第一行表示样例数m，对于每个样例，第一行为数的个数n，接下来两行分别有n个数，第一行有n个数，第二行的n个数分别对应上一行每个数的分组，n不超过100。 输出 输出m行，格式参见样例，按从小到大排。 样例输入 Copy 1 7 3 2 3 8 8 2 3 1 2 3 2 1 3 1 样例输出 Copy 1={2=0,3=2,8=1} 2={2=1,3=0,8=1} 3={2=1,3=1,8=0} 没给数的大小范围，这边随便开了10005，竟然没超过= =。定义了两个集合来存出现过的数字和出现过的组 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */ int main(int argc, char** argv) { int m, n; while(cin >> m) { for(int i = 0; i < m; i++) { cin >> n; int map[105][10005] = {0}; int a[n]; set<int> group_set,

#include<iostream> #include<vector> using namespace std; struct listnode { int val; listnode* next; listnode(int x):val(x),next(NULL){} }; int hash_index(int key, int table_len) { return key % table_len; } void insert(listnode *table[], listnode* node, int table_len) { int index = hash_index(node->val, table_len); node->next = table[index]; table[index] = node; } bool hash_search(listnode *table[], int val, int table_len) { int index = hash_index(val,table_len); listnode* head = table[index]; while(head) { if(head->val == val) return true; head = head->next; } return false; } int main() {

今天继续坑系列， 高可用 已经讲过了，当前互联网时代，怎么少的了 高并发 呢？ 高并发 和 高可用 一样， 已经变成各个系统的标配了，如果你的系统QPS没有个大几千上万，都不好意思跟人打招呼，虽然可能每天的调用量不超过100。 高并发 这个词，我个人感觉是从电商领域开始往外流传的，特别是电商领域双11那种藐视全球的流量，再把技术架构出来分享一把，现在搞得全互联网都在说 高并发 ，而且你注意回忆一下所有你看到的高并发系统，往往都逃不开一个核心概念，那就是 缓存+哈希 ，一切都是以这个概念和基础的，仿佛这就是高并发的核心技术了。` 我们看到的高并发技术 围绕这个核心技术，通常我们看到的各种高并发的架构系统，在博客，论坛，现场分享出来的高并发系统，都跑不出以下几个方面的东西。 资源静态化 就是那种单个页面流量巨大无比，每秒的QPS几十万上百万的系统，确实 并发高的系统 ，核心解决方案就是静态化，靠机器和带宽去抗，假如没有CDN的话，所有流量都落到同一个IP下面的话，基本上也就是用Nginx的文件静态化了，单机的承受能力主要取决于带宽和单机的性能，要再多的话，那就 LVS(或者F5)+集群 了，这种的典型场景就是搞活动时候的首页，活动页面了，还有就是引流搜索引擎的着陆页了，一般都是现成的图片和文字静态化，当然，这种还有很多前端的技巧和技术了，这一点我不是很了解，就不得瑟了，就中后台来说

#include<iostream> using namespace std; const int maxn = 1000; int main() { int nums[10] = { 12, 88, 66, 122, 43, 66, 88, 99, 666, 888}; int hash_map[maxn]={0}; for(int i = 0; i < 10; i++) { hash_map[nums[i]]++; } for(int i = 0; i < maxn; i++) { for(int j = 0; j < hash_map[i]; j++) { cout<<i<<" "; } } cout<<endl; return 0; } 哈希表排序优点:时间复杂度为O(表长+n) n为元素个数. 缺点:只能对正整数排序,且哈希表长度必须大于最大待排序数字. 来源： 51CTO 作者： wx5d3c7e0ad6c30 链接： https://blog.51cto.com/14472348/2474199

哈希表（Hashtable，也叫散列表），是根据关键码值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，存放记录的数组叫散列表。 记录的存储位置=f（关键字）； 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表； f：将key转换成一个整型数字，然后将该数字对数组长度进行取余，取余结果作为数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间中； （好的散列函数=计算简单+计算得到的散列地址分布均匀） 数组的特点：寻址容易，插入和删除困难； 链表的特点：寻址困难，插入和删除容易； 那么，哈希表最常用的一种实现方式——拉链法，结合了二者的特性：左边是一个数组，数组的每个成员包括一个指针，指向一个链表的头，我们根据元素的一些特征把元素分配到不同的链表中去，之后也根据这些特征，找到这些链表，并从链表中找到这个元素； Hash的应用： 1.信息安全领域的加密算法。把不同长度的信息转换为杂乱的128位编码，称为Hash值，也可以说，Hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系； 2.查找：以前的查找思路都是逐渐缩小查找范围，而Hash的思路是根据key值直接计算出元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找，非常适合海量数据处理，几乎是O(1)的时间复杂度； 优点：查找

是数据结构而非类型 很多文章都会说，redis支持5种常用的数据类型，这其实是存在很大的歧义。redis里存的都是二进制数据，其实就是字节数组（byte[]），这些字节数据是没有数据类型的，只有把它们按照合理的格式解码后，可以变成一个字符串，整数或对象，此时才具有数据类型。 这一点必须要记住。所以任何东西只要能转化成字节数组（byte[]）的，都可以存到redis里。管你是字符串、数字、对象、图片、声音、视频、还是文件，只要变成byte数组。 因此redis里的String指的并不是字符串，它其实表示的是一种最简单的数据结构，即一个key只能对应一个value。这里的key和value都是byte数组，只不过key一般是由一个字符串转换成的byte数组，value则根据实际需要而定。 在特定情况下，对value也会有一些要求，比如要进行自增或自减操作，那value对应的byte数组必须要能被解码成一个数字才行，否则会报错。 那么List这种数据结构，其实表示一个key可以对应多个value，且value之间是有先后顺序的，value值可以重复。 Set这种数据结构，表示一个key可以对应多个value，且value之间是没有先后顺序的，value值也不可以重复。 Hash这种数据结构，表示一个key可以对应多个key-value对，此时这些key

题目：https://www.nowcoder.com/practice/e84e273b31e74427b2a977cbfe60eaf4?tpId=46&tqId=29130&tPage=3&rp=3&ru=/ta/leetcode&qru=/ta/leetcode/question-ranking 思路： 　　首先简单介绍一下Anagram（回文构词法）。 Anagrams 是指由颠倒字母顺序组成的单词，比如“dormitory”颠倒字母顺序会变成“dirty room”，“tea”会变成“eat”。回文构词法有一个特点：单词里的字母的种类和数目没有改变，只是改变了字母的排列顺序。 For example: Input: 　　["tea","and","ate","eat","den"] Output: ["tea","ate","eat"] 　　这里的思路比较简单：主要的方法就是利用哈希表来进行存储（将字符串作为索引，字符串的下标作为实值）。对给出的字符串数组一一进行遍历，每次单独的处理一个字符串： 这里有个技巧：可以将每个字符串都按字符大小排序，这样方便查找 如果该字符串不在哈希表中，就将他存储哈希表（字符串的值作为索引，下标作为实值） 如果找到一样的字符串，将该字符串存入res中：并且将与该字符串对应的那个匹配的anagrams字符串也存入res中

本文参考自《剑指offer》一书，代码采用Java语言。 更多： 《剑指Offer》Java实现合集 题目　 　　在字符串中找出第一个只出现一次的字符。如输入"abaccdeff"，则输出'b'。 思路 　　创建哈希表，键值key为字符，值value为出现次数。第一遍扫描：对每个扫描到的字符的次数加一；第二遍扫描：对每个扫描到的字符通过哈希表查询次数，第一个次数为1的字符即为符合要求的输出。 　　由于字符（char）是长度为8的数据类型，共有256中可能，因此哈希表可以用一个长度为256的数组来代替，数组的下标相当于键值key，对应字符的ASCII码值；数组的值相当于哈希表的值value，用于存放对应字符出现的次数。 测试算例 　 　　1.功能测试（存在/不存在只出现一次的字符；全部都为只出现一次的字符） 　　2.特殊测试（null） Java代码 //题目：在字符串中找出第一个只出现一次的字符。如输入"abaccdeff"，则输出 //'b'。 public class FirstNotRepeatingChar { public char firstNotRepeatingChar(String str) { if(str==null) return '\0'; int[] repetitions = new int[256]; for(int i=0;i<256;i++)

数据结构 一、线性表 1. 顺序存储结构（顺序表） 一个线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。数据元素是一个抽象的符号，其具体含义在不同情况下不同。 2. 链表 链表里面节点的地址不是连续的，而是通过指针进行链接的。 二、哈希表 1. 哈希的导入 数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难； 链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。 那么，我们综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入和删除也容易的数据结构，这就是哈希表。 下面是哈希表的一种实现方法：拉链法。 在图的左边是一个数组，数组的每个成员包括一个指针，指向一个链表的头，根据元素的特征将元素分配到不同的链表中去，我们也是根据这些特征，找到正确的链表，再从链表中找到正确的元素。 2. 哈希表 哈希表就是把Key通过一个固定的算法函数——哈希函数，转换成一个整形数字，然后就将该数字对数长度进行取余，取余结果当作数组的下标，将value存储在以该数字为下表的数组空间里。 3. 哈希表的优缺点 优点 时间少：无论哈希表中的数据量，我们在操作时的插入，删除，查询都只需要O(1)的时间级。 速度快：在日常程序中，在特定时间内哈希表的查找速度总比树快。 编程简单：相对树来讲，哈希表编程实现相对简单。 缺点 哈希表基于数组，数组创建后难以扩展，故当哈希表被基本填满时，性能下降会非常严重，所以在创立哈希表时我们必须清楚表中将要存储多少数据。