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仅当重新散列c中的哈希表时,大小为8的读取无效

重新散列哈希表是一种解决哈希冲突的方法,它通过调整哈希表的大小来减少冲突,提高哈希表的性能。当哈希表中的元素数量增加到一定程度,导致哈希冲突频繁发生时,就需要进行重新散列。

重新散列的过程包括以下几个步骤:

  1. 创建一个新的哈希表,大小为原哈希表的两倍或更大。
  2. 遍历原哈希表中的每个元素,将其重新插入到新哈希表中。
  3. 释放原哈希表的内存空间。
  4. 将新哈希表设置为当前哈希表。

重新散列的目的是为了减少哈希冲突,提高哈希表的性能和效率。当哈希表的负载因子(元素数量与哈希表大小的比值)过高时,哈希冲突会增加,导致查找、插入和删除操作的效率下降。通过重新散列,可以使哈希表的负载因子保持在一个较低的水平,从而提高哈希表的性能。

重新散列的优势包括:

  1. 提高哈希表的性能:通过减少哈希冲突,重新散列可以提高哈希表的查找、插入和删除操作的效率。
  2. 适应动态数据集:重新散列可以根据数据集的变化动态调整哈希表的大小,适应不同规模的数据集。
  3. 减少空间浪费:当哈希表中的元素数量较少时,哈希表的大小可以调整为较小的值,减少内存空间的浪费。

重新散列适用于任何需要使用哈希表的场景,包括但不限于以下几个方面:

  1. 数据库索引:在数据库中,哈希表常被用作索引结构,用于快速查找和访问数据。
  2. 缓存系统:在缓存系统中,哈希表用于存储缓存数据,通过重新散列可以提高缓存系统的性能。
  3. 分布式系统:在分布式系统中,哈希表用于存储分布式节点的信息,通过重新散列可以平衡节点的负载。
  4. 路由表:在网络路由中,哈希表用于存储路由信息,通过重新散列可以提高路由表的查询速度。

腾讯云提供了一系列与哈希表相关的产品和服务,包括云数据库 Redis、云数据库 Tendis、云原生数据库 TDSQL 等。这些产品提供了高性能、高可用性的哈希表存储服务,可以满足不同场景下的需求。

  • 云数据库 Redis:腾讯云的云数据库 Redis 是一种基于内存的高性能键值存储服务,支持哈希表等数据结构,适用于缓存、会话存储、消息队列等场景。了解更多信息,请访问云数据库 Redis
  • 云数据库 Tendis:腾讯云的云数据库 Tendis 是一种高性能的分布式键值存储服务,基于哈希表实现,适用于缓存、会话存储、分布式锁等场景。了解更多信息,请访问云数据库 Tendis
  • 云原生数据库 TDSQL:腾讯云的云原生数据库 TDSQL 是一种高性能、高可用性的分布式关系型数据库,支持哈希分片存储,适用于大规模数据存储和查询场景。了解更多信息,请访问云原生数据库 TDSQL

通过使用腾讯云的相关产品,可以快速搭建和管理具有高性能和高可用性的哈希表存储服务,满足各种应用场景的需求。

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; // 哈希大小2n次方(包括无效元素) uint32_t nInternalPointer; // 内部指针,用于遍历 zend_long nNextFreeElement...用于查找 key 比较 zend_string *key; // key 值字符串,指向该字符串对应 zend_string(使用数字索引该值 NULL),用于查找 key...答案是中间映射表,为了实现列表有序性,PHP 其增加了一张中间映射表,该是一个大小与 Bucket 相同数组,数组中储存整形数据,用于保存元素实际储存 Value 在 Bucekt 下标...对于冲突有以下 4 种常用方法: 1.将值放到相邻最近地址里 2.换个函数重新计算值 3.将冲突值统一放到另一个地方 4.在冲突位置构造一个单向链表,将值相同元素放到相同槽位对应链表...如果未达到阈值,PHP 则会申请一个大小是原数组两倍新数组,并将旧数组数据复制到新数组,因为数组长度发生了改变,所以 key-value 映射关系需要重新计算,这个步骤为重建索引。

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你还应该知道哈希冲突解决策略

1、线性探测(Linear probing) 插入一个值 使用函数H(K)在大小M插入密钥K: 设置 indx = H(K) 如果位置indx已经包含密钥,则无需插入它。...检索一个值 如果使用线性探测将键插入,则线性探测将找到它们! 使用函数 H(K)在大小N搜索键K: 设置 indx = H(K) 如果位置indx包含键,则返回FOUND。...四、开方法 VS 闭方法 如果将键保留哈希本身条目,则可以使用线性探测,双重和随机哈希... 这样做称为“开放式寻址”,也称为“封闭式哈希”。...可以证明,用于线性探测插入或未成功发现探针平均数量约为 α 接近1,这些平均案例时间成本很差,受M限制;但 α 等于或小于7.75(与M无关),效果还不错(分别为4和8.5) 平均成功查找成本...可以证明,通过线性探测成功发现平均探针数 α接近1,这些平均案例时间成本很差,受M限制;但α等于或小于7.75好(分别为1.8和2.5),与M无关。

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Android技能树 — 数组,链表,列表基础小结

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C++【初识哈希

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