我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表： ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值，如下图4所示的第7行和第11行。 ?...16：使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）》。...解决方案2：不使用辅助列 首先定义两个名称。注意，在定义名称时，将活动单元格放置在工作表Master的第11行。...C:C"}),2012)>0,0) 转换为： =MATCH(TRUE,{0,0,1}>0,0) 结果为： 3 表明在工作表列表的第3个工作表（即Sheet3）中进行查找。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列，即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而，有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列，特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值，如下图4所示。 ?...B1:D10"),3,0) 其中，Sheets是定义的名称： 名称：Sheets 引用位置：={"Sheet1","Sheet2","Sheet3"} 在公式中使用的VLOOKUP函数与平常并没有什么不同...，我们首先需要确定在哪个工作表中进行查找，因此我们使用的函数应该能够操作三维单元格区域，而COUNTIF函数就可以。
哈希算法的查找性能分析：散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。...在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。...查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。...由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。...（3）SHA-1及其他SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举（brute-force）性更好。
平均查找长度 为确定记录在查找表中的位置，需和给定值进行比较的关键字个数的期望值，称为查找算法，在查找成功时的平均查找长度(Average Search Length, ASL)。...在查找过程中只考虑各元素关键字之间的相对大小，记录在存储结构中的位置和其关键字无直接关系， 其查找时间与表的长度有关，特别是当结点个数很多时，查找时要大量地与无效结点的关键字进行比较，致使查找速度很慢。...，但由千 ＂冲突＂ 的产生，使得散列表的查找过程仍然是一个给定值和关键字进行比较的过程。...直观地看，α越小，发生冲突的可能性就越小；反之，α越大，表中已填入的记录越多，再填记录时，发生冲突的可能性就越大，则查找时，给定值需与之进行比较的关键字的个数也就越多。...在B+树上进行随机查找、 插入和删除的过程基本上与B-树类似，但具体实现细节又有所区别。 (3)散列表的查找 散列表也属线性结构，但它和线性表的查找有着本质的区别。
密码系统:给定用户密码，操作系统计算其散列，并将其与存储在文件中的该用户的散列进行比较。(不要让密码很容易被猜出散列到相同的值)。 消息摘要系统:给定重要消息，计算其散列，并将其与消息本身分开发布。...希望检查消息有效性的读者也可以使用相同的算法计算其散列，并与发布的散列进行比较。(不要希望伪造消息很容易，仍然得到相同的散列)。...就只能做哈希表的扩容了 因此，线性探测基本上是在发生碰撞时对空槽进行线性搜索。 优点：易于实施；总是找到一个位置（如果有）；当表不是很满时，平均情况下的性能非常好。...（首先搜索列表，以避免重复。） 在具有哈希函数H（K）的表中搜索键K时 设置 indx = H（K） 使用线性搜索在以 indx 为标题的链表中搜索关键字。...因此，使用单独链接进行插入或不成功查找的比较平均次数为 成功查找后，将搜索包含目标密钥的链接列表。除目标密钥外，该列表中平均还有（N-1）/ M个密钥；在找到目标之前，将平均搜索其中一半。
这就是散列，编号是自然数，并且与数组的下标一一映射，所以利用数组支持根据下标随机访问时间复杂度是O(1)，即可实现快速查找编号对应的人信息。...案例 处理手机号码，因为手机号码前几位重复的可能性很大，但后面几位就比较随机，可以取手机号后四位作为散列值。...通过hash函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素： 若相等 则为目标元素 否则 继续顺序往后查找 若遍历到数组中的空闲位置，还没找到，说明目标元素不在散列表...极端情况下，可能需探测整个散列表，所以最坏时间复杂度O(n)。 删除和查找时，也可能线性探测整张散列表，才能找到要查找或删除的数据。...链表法包含指针，序列化比较麻烦。 缺点 删除数据时，需特殊标记已删除的数据 所有的数据都存储在一个数组中，冲突的代价更高 所以，使用开放寻址法解决冲突的散列表，装载因子的上限不能太大。
TLS与代理进行通信 AgentSSLSkipVerify: false,--为代理使用SSL AgentSSLPrivateKeyFile...（未定义的执行顺序）。...使用与PostFailoverProcesses相同的占位符 PostIntermediateMasterFailoverProcesses: []string{},--在成功的中间主恢复结束时执行...（未定义的执行顺序）。...使用与PostFailoverProcesses相同的占位符 PostFailoverProcesses: []string{},--在成功恢复结束时执行
简介 平均查找长度（ASL）：在查找的过程中，一次查找的长度是指需要比较的关键字次数，而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的平均值。...查找不成功时，与表中各关键字的比较次数显然是n+1次，从而顺序查找不成功的平均查找长度为：ASL(不成功)=n+1 顺序查找的缺点是当n较大时，平均查找长度较大，效率低；优点是对数据元素的存储没有要求，...有序表的顺序查找 如果在查找之前就已经知道表是按照关键字有序的，那么当查找失败时可以不用再比较到表的另一端就能返回查找失败的信息，这样能降低顺序查找失败的平均查找长度。...设将长度为n的查找表均匀的分布在b块，每块有s个记录，在等概率情况下： 若块内和索引表均采用顺序查找，则平均查找长度为ASL=(s²+2s+n)/2s 若索引表采用折半查找，则平均查找长度为ASL=⌈log₂...理想情况下，对散列表进行查找的时间复杂度为O(1)，即与表中元素个数无关。 散列表的查找效率取决于三个因素：散列函数、处理冲突的方法和装填因子。
链接：合并段表，合并符号表（在这个阶段会发现未定义的函数）。...__STDC__ //如果编译器遵循ANSI C，其值为1，否则未定义 四....注意 name 需与后面的括号紧密相连，不可以有空格，如果有任何空白存在，参数列表就会被解释为stuff的一部分。 注意当我们定义宏的时候，不要吝啬括号！...10，但事实并非如此，因为宏是在预处理阶段先替换掉，然后在进行计算，所以在没有括号的情况下，替换后是这样的：2+3*2=8；所以若是想要得到10这个结果，就要加上括号，即： #define MOD(x,...#define 定义的宏不要吝啬括号，以免出现出乎意料的结果； 3.避免使用带有副作用的运算符。 五.#define定义宏 与函数对比 六.预处理指令 所有的预处理指令都是以井号（#）开头。
由于它的内存空间非连续，因此查找某个元素时只能从头到尾遍历，时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢？ 我们可以对链表进行改造，在链表上建立一级“索引”，如图： ?...这样做查找速度更快了，但同时也会耗费更多的存储空间，它的思想其实就是空间换时间。 应用场景：Redis 的有序集合。 散列表 散列表（Hash table），又称“哈希表”或“Hash 表”。...0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 注： 真实情况下，不同 key 对应的散列值都不一样的散列函数几乎是不存在的。...缺点：散列表中的数据越来越多时，空闲位置越来越少，散列冲突的可能性会越来越大，线性探测的时间会越来越久。...在散列表中，每个“桶（bucket）”或“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素都会放到相同槽位对应的链表中，如图所示： ? 二者对比 1.
此外，如果一个查询包含一个INTO语句，并且该表不包含任何数据(SQLCODE=100)，执行该查询将导致未定义(空)的输出主机变量。...在InterSystems IRIS将这些文字值与字段值进行比较之前，先对文字数字和时间戳值进行“lightly normalized”，如以下示例所示，其中+0050.000被格式化为50：/// d...也就是说，值采用SQL查询处理器使用的本机格式。对于未定义LogicalToODBC或LogicalToDisplay转换的字符串，整数和其他数据类型，这无效。...％List数据类型在逻辑模式下显示为以非打印列表编码字符开头的元素值。 WRITE命令将这些值显示为连接的元素。...WHERE DOB = :dob)在这种情况下，我们使用$ZDATEH函数将显示格式日期转换为其等效的$HOROLOG逻辑值。
3.3 链地址法 将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中，称这种表为同义词子表，在散列表中只存储所有同义词子表前面的指针。...在查找时，对给定值通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功；如果不相等，则到溢出表中进行顺序查找。...如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对查找性能来说还是非常高的。...（3）散列表的装填因子 所谓的装填因子a = 填入表中的记录个数/散列表长度。a标志着散列表的装满的程度。当填入的记录越多，a就越大，产生冲突的可能性就越大。...6.散列表的适应范围 散列技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。对于查找来说，简化了比较过程，效率会大大提高。
调用main函数 执行程序代码：程序将使用一个运行时堆栈（stack），存储函数的局部变量和返回地址；程序同时也可以使用静态（static）内存，存储于静态内存中的变量在程序的整个执行过程一直保留他们的值...) stuff 注：其中的 parament - list 是一个由逗号隔开的符号表，它们可能出现在 stuff 中 注意： 参数列表的左括号必须与name紧邻 如果两者之间有任何空白存在...，避免在使用宏时由于参数 中的操作符或邻近操作符之间不可预料的相互作用 #define 替换规则 程序中扩展#define定义符号和宏时的步骤： 在调用宏时，首先对参数进行检查，看看是否包含任何由...，否则其结果就是未定义的 注：一般很少用，但在阅读源码时很有可能遇到 带副作用的宏参数 当宏参数在宏的定义中出现超过一次的时候，如果参数带有副作用，那么你在使用这个宏的时候就可能出现危险...>来比较的类型（参数类型多样） 对于宏： 每次使用宏的时候，是一份宏定义的代码将插入到程序中（除非宏比较短，否则可能大幅度增加程序的长度） 宏是没法调试的 宏参数虽与类型无关，但不够严谨 宏可能会带来运算符优先级的问题
题目： 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。...D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序 答题思路： 首先我们要明确题意，这一题的排序是针对k1和k2全体进行的，而不是说我排好k1后，再对每组相同的k1进行k2的排序。...（不知道有没有人有这种想法，反正我第一次做时就是这么想的。但是这种排序方法要多一个对k1分组的时间，时间复杂度增大了）。 另外特别注意“在k1值相同的情况下，再看k2”这句话。...接着讨论要用的算法，题中没有给什么特殊的要求，所以我们要满足的只是“数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后”。...，可能k2不满足“在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后”。
哈希映射 是 映射 数据结构的实现之一，用于存储 (key, value) 键值对。 在 标准模板库 的帮助下，哈希表是 易于使用的 。...更确切地说， 当我们插入一个新的键时，哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中，并将该键存储在相应的桶中； 当我们想要搜索一个键时，哈希表将使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。...当哈希表中插入的数据越来越多时，散列冲突发生的可能性就会越来越大，空闲位置会越来越少，线性探测的时间就会越来越久。极端情况下，我们可能需要探测整个哈希表，所以最坏情况下的时间复杂度为 O (n)。...同理，在删除和查找时，也有可能会线性探测整张哈希表，才能找到要查找或者删除的数据。...可以通过哈希算法，对客户端 IP 地址或者会话 ID 计算哈希值，将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算，最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。
关于散列表的代码实现及下边实践部分的代码实现均可从我的Github获取（欢迎star^_^） 散列思想 概念 散列表（Hash Table），也可以叫它哈希表或者Hash表 散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性...这个要求看起来合情合理，但是在真实的情况下，要想找到一个不同的key对应的散列值都不一样的散列函数，几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也无法完全避免这种散列冲突。...通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...] 散列表和数组一样，也支持插入、查找、删除操作，但是对于线性探测方法解决散列冲突，在进行删除操作时比较特殊，不能单纯地把要删除的元素设置为空 上边在说散列表的查找操作时，通过线性探测的方式找到一个空闲位置...同理，在删除和查找时，也有可能会线性探测整张散列表，才能找到要查找或者删除的数据 对于开放寻址冲突解决方法，除了线性探测方法之外，还有另外两种比较经典的探测方法，二次探测（Quadratic probing
它用于快速识别对象并在哈希表等数据结构中进行高效的存储和检索。哈希码有以下特点：相同对象多次调用 hashCode() 方法应该返回相同的哈希码值。...不同对象的哈希码值应尽可能地不同，以提高哈希表等数据结构的性能。作为对象的唯一标识符，哈希码在各种情况下都有重要的作用：哈希表：哈希表是基于哈希码实现的数据结构。...通过哈希码，可以快速定位存储和检索对象，提高查找效率。集合类：在集合类中，如 HashSet 和 HashMap，哈希码用于确定对象是否已经存在于集合中，以及在集合中进行高效的插入、删除操作。...在重写 hashCode() 方法时，应该保持与 equals() 方法的一致性，即相等的对象应该具有相同的哈希码。...切记，对于对象的判断，hashCode相同不代表对象一致，因为存在哈希碰撞可能性。所以常用equals来判断对象是否一致，会比较两个对象的引用是否相同。
散列表中查找元素的时候，我们通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...当散列表中插入的数据越来越多时，其散列冲突的可能性就越大，极端情况下甚至要探测整个散列表，因此最坏时间复杂度为O(N)。在开放寻址法中，除了线性探测法，我们还可以二次探测和双重散列等方式。...因此我们为了保证负载因子维持在一个合理的范围内，要对散列表的大小进行收缩或扩展，即rehash。散列表的rehash过程类似于数组的收缩与扩容。...哈希表只会对ht0哈希表进行rehash时使用。...说明： 1、因为在进行渐进式 rehash 的过程中，字典会同时使用 ht0 和 ht1 两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update
每个位置删除数据的概率是1/n。 在 i 位置删除时，要移动 n-i 个数据。 在进行删除操作时，若假定删除每个元素的可能性均等，则平均移动元素的个数为(n-1)/2。 ? 5....定位，查找顺序表中等于X的结点序号的最小值。...在分析线性表的顺序表实现算法时，一个重要指标就是数据元素的比较和移动的次数。 (1). 设表的长度length=n，在插入算法中，元素的移动次数不仅与顺序表的长度 n有关， 还与插入的位置i有关。...插入算法在最坏情况下，其时间复杂度为O(n)。 一般情况下元素比较和移动的次数为n-i+1次，插入算法的平均移动次数约为n/2， 其时间复杂度是O(n)。 (2)....对于定位算法，需要扫描顺序表中的元素。以参数x与表中结点值的比较为 标准操作，平均时间复杂度为O(n)。求表长和读表元素算法的时间复杂度为O(1)， 就阶数而言，己达到最低。
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