1. uthash简介 由于C语言本身不存在哈希，但是当需要使用哈希表的时候自己构建哈希会异常复杂。因此，我们可以调用开源的第三方头文件，这只是一个头文件：uthash.h。...uthash还包括三个额外的头文件，主要提供链表，动态数组和字符串。utlist.h为C结构提供了链接列表宏。utarray.h使用宏实现动态数组。utstring.h实现基本的动态字符串。 ...*/ /*只有在哈希中不存在ID的情况下，我们才创建该项目并将其添加。否则，我们只修改已经存在的结构。...*/ } 同样，这里users是哈希表，user是指向我们要从哈希中删除的结构的指针。 删除结构只是将其从哈希表中删除，并非free 。...2.8 计算哈希表元素个数 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
哈希表即散列表（Hash table），是根据关键码值(Key value)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。...在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点，在实际应用中可以极大的提高程序运行效率，尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的，因此对内存有一定要求！...在实际应用中，我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希表中的问题。在Michele M....其实很简单，如果数据集不是很大的时候可以这样处理：如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中；如果是右连接就把数据集A放到哈希表中；如果是内接连（A inner join B）那么就把大的放到哈希表中。
创建表，提示已经存在 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 14:13:46,230 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable...删除该表时，提示不存在 hbase(main):024:0> disable 'googlebook' ERROR: Table googlebook does not exist....解决办法 清除Zookeeper内存数据库中的相关数据 [root@node1]# zkCli.sh [zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls / [zookeeper...:2181(CONNECTED) 7] ls /hbase/table-lock [google, googlebook1, hbase:namespace, t1] 删除 /hbase/table下的相关数据...重新创建表 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 15:13:55,669 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to
关于在cuda中使用哈希表的一些经验总结 cuda中哈希方法 目前已知的在cuda中使用哈希的方法: 数组 适用于较小的数据规模,如键的范围是int,或者能转化为整型,值类型最长为long等 cudpp...int* 数组, 分别存放keys和values 也可以从一个std::unordered_map获取数据 将keys和values从host拷贝到device 创建CUDPPHandle 插入数据 使用哈希表查询数据...验证数据 将查询的结果由GPU内存拷贝回CPU内存,进行数据的验证 释放资源 问题和改进 cudpp内存泄漏问题 cudpp在更新的cuda版本如cuda10,更新的显卡架构如TitanV下出现内存泄漏问题...情况就是只要使用cudpp的lib,代码经过第一个cuda API调用之后就会卡死,内存不断增长,直到内存爆掉 经过测试,我发现是计算能力配置问题,新的显卡架构支持更高的计算能力,只要在编译选项中增加...compute_60;compute_70即可解决问题 详见cudpp_issues_187 扩展cudpp哈希表 修改CUDPP库中哈希功能支持更长的键类型.
存储数据 例如，将图中所示数据，存储到哈希表中 准备数组：声明长度为5的数组 尝试把Joe存进去 使用哈希函数(Hash)计算Joe的值，即字符串"Joe"的哈希值。...使用链表解决冲突问题 遇到存储冲突问题时，可使用链表在已有数据的后面继续存储新的数据，也称之为链地址法 例如，Nell的mod结果为1，此时下标为1的地址中已经有了Sue元素，此时使用链表在Sue后面添加...查询数据 将要查询的key使用哈希函数计算出哈希值，进行mod运算，得出的结果即当前要查询key在数组中的的下标，通过下标访问即可获取存储的元素，取出对应的值。...例如，需要查询Ally键对应的value值 求出Ally的哈希值，对哈希值进行mod运算，得出值为3 对下标为3元素的连败哦进行线性查找，找到Ally元素 哈希表的优点 在哈希表中，可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标元素...哈希表的缺点 如果数组空间太小，使用哈希表的时候很容易发生冲突，线性查找的使用频率也会更高，反过来，如果数组的空间太大，就会造成内存的浪费。因此，使用哈希表时，数组空间大小的指定非常重要。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。...大家都清楚，链表的查询是很慢的，必须从头到尾进行遍历，因此可以使用哈希表进行保存list的迭代器！...示例1: 输入: pattern = "abba", str = "dog cat cat dog" 输出: true 解题思路： 使用两张哈希表，在CPP中可以使用istringstream进行字符串的分割...，将分割后的字符串写入到哈希表stringmap，并不断更新其位置（i+1），而pattern中的字符也对应一个哈希表charmap，其值也为i+1。...我们在遍历的同时去判断长度是否一致，以及两个哈希表所代表的的值是否相同即可！
A表：30万，主键ID B表：300万，主键ID 从B表中删除ID=A表ID的记录。...SELECT T.ID, ROWNUM RN FROM A) WHERE RN > 0 AND RN <= 50000) AB WHERE A.ID = B.ID); 但执行计划显示COST较大，且瓶颈是B表的全表扫描...B10多个B表(都是300万)，串行操作相当于10次B表的全表扫描，因为磁盘IO性能较差，执行单个DELETE时都可能占据较大CPU，所以不能并行。 是否还有优化空间呢？请高手指点，谢谢！
查找和插入是查找表的两项基本操作，对于单纯使用链表，数组，或二叉树实现的查找表来说，这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵。...以查找为例：在数组实现的查找表中，需要用二分等查找方式进行一系列的比较后，才能找到给定的键值对的位置。而二叉树的实现中也存在着一个向左右子树递归查找的过程。...使用哈希表的前提 使用哈希表的前提是： 这个表存储的键是无序的，或者不需要考虑其有序性 哈希函数的构造 哈希函数有许多不同的构造方法，包括：1.直接定址法 2.数字分析法 3.平方取中法 4.折叠法 5...哈希地址的冲突 一个经常会碰到的问题是; 不同的键经过哈希函数的映射后，得到了一个同样的哈希地址。这种现象叫做冲突（或者碰撞）如下图所示。 ?...及时调整数组大小的必要性 1. 在拉链法实现的哈希表中，因为链表的存在，可以弹性地容纳键值对，而对于线性探测法实现的哈希表，其容纳键值对的数量是直接受到数组大小的限制的。
以下是一个使用Python列表和哈希函数来创建简单哈希表的示例： hash_table = [None] * 10 # 初始大小为10的哈希表，初始值为None def hash_function(...key): return hash(key) % len(hash_table) # 使用Python内置哈希函数，对哈希表大小进行取模 # Insert key = 'apple' value...哈希函数使用Python的内置哈希函数，并对哈希表大小进行取模操作。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。...这种处理冲突的方法称为链式哈希表。 哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀，因此对于一个给定的哈希表和哈希函数，最好的方法是进行实验和调整，以达到最优的性能和效率。
简介 hash是我们工作中经常听到的词，比如哈希表、哈希函数、hashCode、HashTable、HashMap等等，那么它们之间到底有怎样的爱恨情仇呢？...进化的哈希表 事情看着挺完美，但是，来了一个元素13，要插入的哈希表中，算了一下它的hash值为hash(13) = 13 % 8 = 5，AUWC，它计算的位置也是5，可是5号已经被人先一步占领了，怎么办呢...研究表明，使用二次探测法的哈希表，当放置的元素超过一半时，就会出现新元素找不到位置的情况。 所以又引出一个新的概念——扩容。 什么是扩容？...已放置元素达到总容量的x时，就需要扩容了，这个x时又叫作扩容因子。 很显然，扩容因子越大越好，表明哈希表的空间利用率越高。...链表树法 虽然上面的扩容在元素个数比较少的时候能解决一部分问题，整体的查找插入效率也不会太低，因为元素个数少嘛。
哈希表的完整结构 , 因为他是多个哈希一层层嵌套的 , 所以会是这样的结构 ?...为了避免停止服务的情况，Redis的设计团队采用了渐进式rehash的策略，每次只对原哈希表中的一小部分进行搬迁，这样渐进式的进行，直到全部键值对都迁移到新的哈希表中。...首先，对于key的查询，我们需要到原来的哈希表中进行查找，如果找到对应的value，直接返回就可以了。...如果没有找到，那么只有两种可能，一个是这个键值对已经搬迁到新的哈希表了，另外一种可能是根本就不存在这个键值对，无论是哪种可能，我们都需要再去新哈希表中对他进行查找，如果找到了就返回，如果找不到说明这个键值对不存在...步骤如下： 1.为字典的备用哈希表分配空间： 如果执行的是扩展操作，那么备用哈希表的大小为第一个大于等于(已用节点个数)*2的2n（2的n次方幂） 如果执行的是收缩操作，那么备用哈希表的大小为第一个大于等于
哈希表具有O(1)复杂度和快速查找特性，但是Redis中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和rehash可能带来的操作阻塞。...链式哈希也很容易理解，就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接如下图所示: entry1、entrv2和entry3都需要保存在哈希桶3中，导致了哈希冲突，此时，entry1...这样一来，即使哈希桶3中的元素有100个，我们也可以通过entry元素中的指针，把它们连起来。这就形成了一个链表，也叫作哈希冲突链。哈希链表存在问题：哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。...为了使rehash操作更高效，Redis默认使用了两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表1，此时的哈希表2并没有被分配空间。...随着数据逐步增多，Redis开始执行rehash，这个过程分为三步：给哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍；把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中；释放哈希表1的空间到此，我们就可以从哈希表
庆哥： 这个哈希确实经常见，足以说明它是个使用非常频繁的玩意儿，而且像你说的HashMap和HashTable之类的与哈希这个词肯定是有关系的，那哈希是个啥玩意啊，这个咱们还是得先来搞明白啥是个哈希表。...小白： 据我所知，应该是数组吧，我们可以直接使用数组下标来访问数据，因此查询效率是很高滴 庆哥： 对，非常对，哈希表其实本质上就是一个数组 。 小白： 那为啥还叫哈希表呢？...，而且比如第一种数组+链表的形式，本质上是出现哈希冲突的一种解决办法，使用链表存放，所以综合起来叫做数组+链表的方式来实现一个哈希表，另外数组中一般就是存放的单一的数据，而哈希表中存放的是一个键值对，这是个区别吧...键值对和Entry 庆哥： 这个可是值得好好说道说道，我们知道哈希表本质上是个数组，难道就跟数组的基本使用那样，存个数值，然后通过下表读取之类的嘛？...好啦，这就是拉链法，咋样，明白不 小白： 信息量不少啊，好在庆哥讲的比较清楚，明白啦 庆哥： 明白了就好，那我问你一个问题啊，针对开放寻址和拉链法，你有没有觉得会产生什么问题呢？
哈希表的基本概念 哈希表又称散列表，若要存储的元素个数为n，设置一个长度为m（m >= n）的连续内存单元，以每个元素的关键字为自变量，通过一个称为哈希的函数把关键字映射为内存单元地址（或下标），并将该元素存储在这个内存单元中...，而这个内存单元的值也称为哈希地址，这样构造出来的线性存储结构称为哈希表 两个不同的关键字哈希之后可能得到相同的值，这样叫做哈希碰撞 ?...与哈希表查找性能相关的三个元素 填装因子，即已经放入哈希表的元素n和哈希表总大小m之比（n/m），通常填装因子控制在0.6~0.9 采用的哈希函数，若选用的哈希函数合适，即会使元素均匀分布，减少碰撞 解决哈希冲突的方法...+ c，该方法适用分布基本连续时，不然内存会极大浪费 除留余数法 用关键字取模不大于哈希表的长度，h(k) % p （p为不大于哈希表长度的整形），使用范围最广，比如之前介绍的HashTree底层的哈希表就是采用这种方法...4.2 拉链法 把碰撞的元素用链表拼接起来，相比开放定址法拉链法处理简单，无堆积现象，且链表可以动态改变结构，目前推荐使用拉链法
这个映射函数称为哈希函数，根据这个原则建立的表称为哈希表(Hash Table)，也叫散列表。...构造哈希表这个场景就像汽车找停车位，如果车位被人占了，只能找空的地方停。 ? 构造哈希表 由以上内容可知，哈希查找本身其实不费吹灰之力，问题的关键在于如何构造哈希表和处理冲突。...这个过程是这样的： a. 12 % 13 结果是12，而它的前面有个 25 ，25 % 13 也是12，存在冲突。 我们使用开放定址法 (12 + 1) % 13 = 0，没有冲突，完成。...b. 35 % 13 结果是 9，而它的前面有个 9，9 % 13也是 9，存在冲突。 我们使用开放定址法 (9 + 1) % 13 = 10，没有冲突，完成。...在这种方法中，哈希表中每个单元存放的不再是记录本身，而是相应同义词单链表的头指针。 例子 如果对开放定址法例子中提到的序列使用拉链法，得到的结果如下图所示： ?
1.HashTable中的有个字段记录元素个数，每插入一个元素或者unset删掉元素时会更新这个字段。这样在进行count()函数统计数组元素个数时就能快速的返回。...2.在PHP中可以使用字符串或者数字作为数组的索引 , 数字索引直接就可以作为哈希表的索引，数字也无需进行哈希处理 , 在PHP数组中如果索引字符串可以被转换成数字也会被转换成数字索引。...3.数组在插入元素的时候 , 会把字符串key计算出一个索引值 , 如果索引值中有数据 , 就在该索引位置存放一个链表 , 把新元素插到链表头上 但是, 元素bucket中存放着整个哈希表的链表指针..., 整个哈希表的链表顺序是按照插入的顺序进行链接的, 注意下图的红线 , 因此在foreach遍历时 , 会按照插入顺序进行输出 4.当哈希表设置的数组个数满了时 , 再插入元素会进行数组扩容 , 有个二倍扩容的机制..., 并且需要把原先里面的元素从新哈希到新的数组里 . ?
如果想把JavaScript 对象当作哈希表(仅用于保存数据)，你可能会像下面这样创建这个对象。...`const map = Object.create(null);` 如果使用对象字面量( constmap={})来创建这个哈希表，它会默认从 Object 继承属性。...但如果使用 Object.create(null)，我们可以明确地指定其原型为 null。因此，它才是真正的无属性，甚至没有构造器、toString、hasOwnProperty 等。...因此，如果你的数据结构需要这些键名，尽可随意使用。...：Map、WeakMap、Set和Weak Set ---- 往期精选文章 使用虚拟dom和JavaScript构建完全响应式的UI框架 扩展 Vue 组件 使用Three.js制作酷炫无比的无穷隧道特效
hashTable.insert(random.nextInt(30)); } hashTable.printTable(); } } 把散列到相同值的数放入到双向链表中保存
这个就是坑1 查询单个记录时使用了TableName()返回的表名，而在查询结果为Array时，表名在TableName()的基础上又添加了前缀。...结构体定义了方法TableName() string，符合条件2，那么db.First(&product, 1)使用的表名就是hax_products。...因为逻辑 scope.TableName()的存在， 当重写DefaultTableNameHandler()方法时， 就会出现表前缀再次被添加了表名前。...问题2 DefaultTableNameHandler()在多数据库时出现混乱 通过以上代码的分析，于是发现了另一个坑：当一个程序中使用两个不同的数据库时， 重写方法DefaultTableNameHandler...保持所有Model的表名生成方式一致，要么全部使用自动生成的表名，要么全部实现tabler接口(实现- TableName()方法) 当需要使用多个数据库时，要避免设置DefaultTableNameHandler
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