具有最小冲突的两个整数数组的散列函数_无冲突的散列函数_冲突机会最小的快速字符串散列函数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Python：说说字典和散列表，散列冲突的解决原理

Python 用散列表来实现 dict。散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。...这就要求键（key）必须是可散列的。一个可散列的对象必须满足以下条件：支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。...若不相等，这种情况称为散列冲突。...；若又发现散列冲突，则重复以上步骤。...，但如果 key1 和 key2 散列冲突，则这两个键在字典里的顺序是不一样的。

1.9K3 0

散列表（三）：冲突处理的方法之开地址法（线性探测再散列的实现）

这种方法有一个通用的再散列函数形式： ? 其中H0 为hash(key) ，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。...主要有以下四种：线性探测再散列二次探测再散列伪随机探测再散列双散列法（一）、线性探测再散列 ?...采用的散列函数是：取其第一个字母在字母表中的位置。 ...堆积现象散列地址不同的结点争夺同一个后继散列地址的现象称为堆积(Clustering)，比如ALton 本来位置是0，直到探测了6次才找到合适位置5。...这将造成不是同义词的结点也处在同一个探测序列中，从而增加了探测序列长度，即增加了查找时间。若散列函数不好、或装填因子a 过大，都会使堆积现象加剧。

2.6K0 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

关于哈希（散列）函数你应该知道的东西

无论安全从业人员用计算机做什么，有一种工具对他们每个人都很有用：加密哈希（散列）(hash)函数。...直接比较二进制数据是非常缓慢的且计算量巨大，但是哈希函数在设计上非常快。给定两个大小为几 M 或者几 G 的文件，你可以事先生成它们的哈希值，然后在需要的时候再进行比较。...抗碰撞性(collision resistance)：很难得到任意两个可以产生相同哈希值的消息。抗碰撞性和抗次原像性也许听上去是同样的性质，但它们具有细微而显著的不同。...抗次原像性说的是如果已经有了一个消息，你也很难得到另一个与之哈希值相匹配的消息。抗碰撞性使你很难找到两个可以生成相同哈希值的消息，并且要在哈希函数中实现这一性质则更加困难。...你必须确保对比两个哈希值的实体确实报告了这个对比的正确结果。确保你能满足这些条件绝对不是一件容易的事。

8892 0

散列表（四）：冲突处理的方法之开地址法（二次探测再散列的实现）

前面的文章分析了开地址法的其中一种：线性探测再散列，这篇文章来讲开地址法的第二种：二次探测再散列（二）、二次探测再散列为改善“堆积”问题，减少为完成搜索所需的平均探查次数，可使用二次探测法。...通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算，得到桶号，它是一个非负整数。 ?...若设表的长度为TableSize = 23，则在线性探测再散列举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现，跟前面讲过的线性探测再散列差不多，只是探测的方法不同，但使用的数据结构也有点不一样，此外还实现了开裂，如果装载因子 a > 1/2；则建立新表，将旧表内容拷贝过去，所以hash_t...结构体需要再保存一个size 成员，同样的原因，为了将旧表内容拷贝过去，hash_node_t 结构体需要再保存 *key 和 *value 的size。

3.7K0 0

【算法面试题】两个长度相同，元素为随机整数的无序数组，交换位置，使得两个数组的和的差值最小。

最后是一道算法题：两个长度相同，元素为随机整数的无序数组，交换位置，使得两个数组的和的差值最小？没有手写算法的经验，所以直接给跪了。回到家，打开笔记本记录一下。.../** * 有两个数组a,b，大小都为n,数组元素为任意整数，无序 * 要求：通过交换a,b中的元素，使[数组a元素的和]与[数组b元素的和]之间差的绝对值最小。...System.out.println(Arrays.stream(arrayTwo).sum()); } /** * 计算过程 * 1、分别求出两个数组的和及对应的差值...* 2、分别在两个数组中找出一个数据，使得这两个数据的差值最接近数组和的差值，然后记录坐标 * 3、交换两个坐标的数据，然后递归执行此过程。...* 4、当数组和相等时，又或者是两个数组中找不到元素差值小于数组和差值的数据时得出最终结果 */ public static void calculate(int[] array, int

1.3K1 0

Excel公式技巧76：解决IF函数与数组函数的冲突

在Excel中，有一些函数可以接受数组参数进行数组运算，例如SUMPRODUCT函数，它们不需要像数组公式那样，在输入结束前要按Ctrl+Shift+回车键。然而，IF函数打破了这个规则。...如果这些函数的参数是由IF函数提供，那么还是需要按Ctrl+Shift+回车键。如下图1所示，要求一级的分数和。 ?...图1 我们使用SUMPRODUCT函数，因其是一个数组函数，输入公式后，原认为其无须按Ctrl+Shift+回车键，然而结果是错误值#VALUE!。...图2 规则：如果在IF函数的参数logical_test中有数组计算，那么公式需要按Ctrl+Shift+回车键，即便将其作为数组函数的数组参数。...此时，如果你想创建一个无需按Ctrl+Shift+回车键的公式，则需要使用其它的方法来代替公式中的IF函数。可以使用： (B3:B8="一级")*(C3:C8) 达到相同的判断效果。

2.4K3 0

看动画学算法之:hashtable

简介 java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。散列表是一种将键映射到值的数据结构。...散列表的关键概念散列表中比较关键的三个概念就是散列表，hash函数，和冲突解决。散列是一种算法（通过散列函数），将大型可变长度数据集映射为固定长度的较小整数数据集。...我们可以使用散列函数来解决这个问题。通过使用散列函数，我们可以：将一些非整数键映射成整数键，将大整数映射成较小的整数。通过使用散列函数，我们可以有效的减少存储数组的大小。...尽可能使用最小容量的散列表，尽可能均匀地将键分散到不同的基地址∈[0..M-1]，尽可能减少碰撞。在讨论散列函数的实现之前，让我们讨论理想的情况：完美的散列函数。...分离链接分离链接法（SC）冲突解决技术很简单。如果两个键 a 和 b 都具有相同的散列值 i，那么这两个键会以链表的形式附加在要插入的位置。

7772 0

两个数组的最小乘积和

题目给定两个长度相等的数组a和b，它们的乘积和为数组中所有的a[i] * b[i]之和，其中 0 <= i < a.length。...比如a = [1,2,3,4]，b = [5,2,3,1]时，它们的乘积和为 1*5 + 2*2 + 3*3 + 4*1 = 22 现有两个长度都为 n 的数组 nums1和nums2，你可以以任意顺序排序...nums1，请返回它们的最小乘积和。...nums1 = [5,3,4,2], nums2 = [4,2,2,5] 输出: 40 解释: 将 num1 重新排列为 [3,5,4,2] 后，可由 [3,5,4,2] 和 [4,2,2,5] 得到最小乘积和...解题 ac+bd，ad+bc 两种选择 ac+bd−ad−bc=a(c−d)−b(c−d)=(a−b)(c−d)>0→ac+bd>ad+bc，最大的乘以最小的会得到更小的结果 class Solution

5064 0

数据结构与算法笔记（二）

其中的 key 为可理解为要存入的数据的键（键-值对形式）；hash() 是「散列函数」，它根据 key 计算得到一个非负整数，是哈希表实现的一个关键点；table 为存放数据的数组。...散列表存入数据的大概流程是：将 key 经过散列函数计算得到一个值（保证在数组长度范围内）作为数组的下标，然后将 key 的值保存在数组下标对应的位置。散列函数散列函数设计的基本要求： 1....散列函数计算得到的散列值是一个非负整数（数组下标从 0 开始的）； 2. 如果 key1 = key2，那么 hash(key1) = hash(key2)； 3....此外，散列函数的设计不能太复杂（会消耗很多计算时间），而且生成的值要尽可能随机并且均匀分布（尽量最小化散列冲突）。...散列表两个核心问题：散列函数设计和散列冲突解决。散列冲突常用的解决方法有两种：开放寻址法和链表法。散列函数设计的好坏决定了散列冲突的概率，也决定了散列表的性能。

6392 0

散列的基本概念

因此就需要合理地选择这一个映射关系，即散列函数，使冲突出现的可能性最小；同时还应该事先约定好一旦出现这种冲突，应该采取的解决方案。这两个问题将在下面重点讨论，即散列函数的设计与冲突解决方案。...散列函数的设计散列函数的设计方案？什么是好的散列函数？前面提到，从词条空间到地址空间的映射，即散列函数，绝对不可能是单射，冲突是一定不可能避免的，但是好的散列函数应该保证尽可能地少出现冲突。...上面几种方法都具有相同的思想，即在原有的散列表外还预备额外的空间来存储词条，此时散列地址不仅仅局限于散列表所覆盖的范围内，还包括这个额外的存储冲突词条的空间，故也称作开散列(open hashing)，...t − v s ) 2 (u^2 + v^2)(s^2 + t^2) = (us + vt)^2 + (ut – vs)^2 (u2+v2)(s2+t2)=(us+vt)2+(ut−vs)2 即任意两个可以表示为两个正整数的平方和的正整数的乘积...，也可以表示为两个正整数的平方和。

1.3K2 0

数据结构基础知识: 表栈队列树散列堆

因此，我们寻找一个散列函数，该函数要在单元之间均匀地分配关键字。这就是散列的基本想法。...剩下的问题则是选择一个函数，决定当两个关键字散列到同一个值的时候（称为冲突collision）应该做什么以及如何确定散列表的大小。...3.2 散列函数 3.2.1 输入整数关键字如果输入的关键字是整数，则一般合理的方法就是直接返回“Key mod TableSize”（关键字对表大小取模）的结果，除非Key碰巧具有某些不理想的性质。...当输入的关键字是随机的整数时，散列函数不仅算起来简单而且关键字的分配也很均匀。 3.2.2 输入字符串关键字通常，关键字是字符串；在这种情形下，散列函数需要仔细地选择。...即使这些组合没有冲突，也不过只有表的28%被真正散列到。因此，虽然很容易计算，但是当散列表足够大的时候这个函数还是不合适的。一个更好的散列函数。

1.1K2 0

散列查找

这样，当不同的关键字通过同一散列函数计算散列地址时，就可能出现具有相同散列地址的情况，若该地址中已经存入了一个元素，则具有相同散列地址的其他元素就无法直接存入进去，从而引起冲突，通常把这种具有不同关键字而具有相同散列地址的元素称为...因此，如何尽量避免冲突和冲突发生后如何解决冲突（即为发生冲突的待插入元素找到一个空闲位置，使之存储起来）就成了散列存储的两个关键问题。...为了既兼顾减少存储冲突的发生，又兼顾提高存储空间的利用率这两个方面，通常使a值控制在0.6~0.9范围为宜。第二与所采用的散列函数有关。第三与解决冲突的方法有关。...（3）双散列函数探查法这种方法使用两个散列函数h1和h2，其中，h1和前面的h（k）一样，以关键字为自变量，产生一个0至m-1之间的数作为散列地址；h2也以关键字为自变量，产生一个1至m...（2）占用的存储空间较多，因为采用开放定址法解决冲突的散列表总是取a值下于1，采用链接法处理冲突的散列表同数据的链接存储相比多占用一个具有m个位置的引用数组空间。

1.1K1 0

numpy 数组增加列，增加行的函数：column_stack,row_stack，删除行或列的函数，delete

b = [3,5,6] a = np.array(a) b = np.array(b) a_b_column = np.column_stack((a,b))#左右根据列拼接...note：column_stack,row_stack函数参数是一个元组np.delete()：删除行或列data = np.delete(data,3,axis=1) # 删除第四列

2K2 0

Java数据结构与算法解析(十二)——散列表

这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。散列的查找算法有两个步骤: 1.使用散列函数将被查找的键转换为数组的索引。...只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。散列函数和键的类型有关。对于每种类型的键我们都需要一个与之对应的散列函数。散列函数 1. 正整数获取正整数散列值最常用的方法是使用除留余数法。...通过散列函数，我们可以将键转换为数组的索引(0-M-1)，但是对于两个或者多个键具有相同索引值的情况，我们需要有一种方法来处理这种冲突。...如果关键字的数量 n 等于槽的数量 m ，则该散列函数称为最小完美散列函数（Minimal Perfect Hash Function）。...零参数的rehash函数保持数组规模不变，但创建一个新的数组，用新选的散列函数去填充。

1.1K1 0

HashMap、LRU、散列表

我总结了三点散列函数设计的基本要求：散列函数计算得到的散列值是一个非负整数；如果 key1 = key2，那 hash(key1) == hash(key2)；如果 key1 ≠ key2，那 hash...因为数组下标是从 0 开始的，所以散列函数生成的散列值也要是非负整数。第二点也很好理解。相同的 key，经过散列函数得到的散列值也应该是相同的。第三点理解起来可能会有问题，我着重说一下。...而且，因为数组的存储空间有限，也会加大散列冲突的概率。...如何设计一个可以应对各种异常情况的工业级散列表，来避免在散列冲突的情况下，散列表性能的急剧下降，并且能抵抗散列碰撞攻击？首先，散列函数的设计不能太复杂。...其次，散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布，这样才能避免或者最小化散列冲突，而且即便出现冲突，散列到每个槽（链表）里的数据也会比较平均，不会出现某个槽内数据特别多的情况。装载因子过大了怎么办？

1K5 1

深入理解HashMap

HashMap本质上是一个散列表，那么就离不开散列表的三大问题：散列函数、哈希冲突、扩容方案；同时作为一个数据结构，必须考虑多线程并发访问的问题，也就是线程安全。...文章内容主要讲解四大重点：散列函数、哈希冲突、扩容方案、线程安全，再补充关键的源码分析和相关的问题。本文所有内容如若未特殊说明，均为JDK1.8版本。...---- 哈希函数哈希函数的目标是计算key在数组中的下标。判断一个哈希函数的标准是：散列是否均匀、计算是否简单。...的最小2的整数次幂数。...答：素数长度可以有效减少哈希冲突；JDK1.8之后采用2的整数次幂是为了提高求余和扩容的效率，同时结合高低位异或的方法使得哈希散列更加均匀。为何素数可以减少哈希冲突？

5242 0

Two Sum（数组中和为某数的两个整数的角标数组）

核心思想：利用hashmap在遍历一次的情况下，先存储数组中数字和角标的对应关系和判断是否含有target-this。.../** * 整形数组，找出和为某数的两个数字 * @param nums 整型数组 * @param target 目标数字 * @return 满足和为target...的两个整数 */ public int[] twoSum2(int[] nums, int target) { Map tmpMap = new HashMap(nums.length...} throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); } /** * 整形数组...，找出和为某数的两个数字 * @param nums 整型数组 * @param target 目标数字 * @return 满足和为target的两个整数 *

5312 0

数据结构基础温故-6.查找（下）：哈希表

构造哈希函数的目标在于使哈希地址尽可能均匀地分布在连续的内存单元地址上，以减少发生冲突的可能性，同时使计算尽可能简单以达到尽可能高的时间效率，这里主要看看两个构造哈希函数的方法。...（1）直接地址法　　直接地址法取关键字的某个线性函数值为哈希地址，即h(key)=key 或 h(key)=a*key+b 其中，a、b均为常数，这样的散列函数优点就是简单、均匀，也不会产生冲突，但问题是这需要事先知道关键字的分布情况...1.3 解决哈希冲突的方法（1）闭散列法　　闭散列法时把所有的元素都存储在哈希表数组中，当发生冲突时，在冲突位置的附近寻找可存放记录的空单元。寻找“下一个”空位的过程则称为探测。...该方法对于可能会造成很多冲突的散列函数来说，提供了绝不会出现找不到地址的保障。当然，这也就带来了查找时需要遍历单链表的性能损耗。...之所以专门使用一个标志位用于标注是否发生冲突，主要是为了提高哈希表的运行效率。　　（2）双重散列法　　Hashtable解决冲突使用了双重散列法，但又与普通的双重散列法不同。

5811 0

Redis 字典

-4, 4)); // 将后两位字符转换为整数 return hashValue; } 在这里散列函数的作用就是讲key值映射成数组的索引下标。...关于散列函数的设计方法有很多，如：直接寻址法、数字分析法、随机数法等等。但即使是再优秀的设计方法也不能避免散列冲突。在散列表中散列函数不应设计太复杂。...1.3 散列冲突散列函数具有确定性和不确定性。确定性：哈希的散列值不同，那么哈希的原始输入也就不同。即：key1=key2，那么hash(key1)=hash(key2)。...散列冲突，即key1≠key2，hash(key1)=hash(key2)的情况。散列冲突是不可避免的，如果我们key的长度为100，而数组的索引数量只有50，那么再优秀的算法也无法避免散列冲突。...2.2 Redis如何解决散列冲突 2.2.1 链表法当有两个或以上的键被分配到散列表数组同一个索引上时，就发生了键冲突。Redis使用链表法解决散列冲突。

1.6K8 4

把 HashMap 剖析的只剩渣了！

HashMap本质上是一个散列表，那么就离不开散列表的三大问题：散列函数、哈希冲突、扩容方案；同时作为一个数据结构，必须考虑多线程并发访问的问题，也就是线程安全。...文章内容主要讲解四大重点：散列函数、哈希冲突、扩容方案、线程安全，再补充关键的源码分析和相关的问题。本文所有内容如若未特殊说明，均为JDK1.8版本。...哈希函数哈希函数的目标是计算key在数组中的下标。判断一个哈希函数的标准是：散列是否均匀、计算是否简单。...HashMap哈希函数的步骤：对key对象的hashcode进行扰动通过取模求得数组下标扰动是为了让hashcode的随机性更高，第二步取模就不会让所以的key都聚集在一起，提高散列均匀度。...答：素数长度可以有效减少哈希冲突；JDK1.8之后采用2的整数次幂是为了提高求余和扩容的效率，同时结合高低位异或的方法使得哈希散列更加均匀。为何素数可以减少哈希冲突？

4342 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭