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Python机器学习算法说书人

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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

存储数据结构 scipy 数组索引

散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。

不可言诉的深渊

2023-09-12

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数据结构（1）：顺序表（上）

数据结构 c++python 编程算法

就在昨天，我查了一下考研成绩的排名，果不其然第 1 名！因为我没有特别低的单科分数，外加上估摸着国家线十之八九不会大涨，所以我感觉我能进复试！考虑到我的复试专业课是数据结构，所以从今天开始，我将一直写数据结构的文章，直到复试结束。接下来先说几件事情，然后介绍第一个数据结构——顺序表！

不可言诉的深渊

2021-03-24

1.1K0

上知天文，下晓地理！

python 数据结构编程算法

黑洞刷屏已经持续了好多天，黑洞照片并不是大家所认为的拍出来的，而是通过望远镜阵列采集的数据并使用一定的算法进行合成的。既然要实现算法必然离不开代码，对于数据分析以及数据可视化做的最好的也就是 Python 了，但是仅仅使用 Python 的数据分析以及数据可视化的模块或者包远远不够，天文学的东西太多了，如果一个一个自定义根本不切实际，于是有人想到要把这些天文学的东西封装起来，然后就出现了即将要讲解的 Python 模块——astropy。天文地理，与之对应的还有一个地理学的模块（我之前用过）——geopy。今天就来重点介绍这两个模块！

不可言诉的深渊

2019-07-26

2.7K3

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