在很多情况下，可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表；
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成，例如学号为01100168表示是1系，10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息，可以建立一张表，但是不能用学号作为下标，学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是： Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便，因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而，检索表中的所有列是低效的。因此，因该只检索需要的字段，这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源；该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录，这在后面的章节中将介绍。 例子： Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式，可具有真假两种判断。 例子： Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表，这次所返回的结果没有特定顺序，除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意：Where 子句中的文本字符串界限符是双引号，在VB中因改为单引号，因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充： 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子： Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子： Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子，number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子： （1）.Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 （2）. Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _（下划线） 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下： Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串，结尾是"ing"，开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序，或者对多个字段排序，并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句，后跟想排序的字段（可以有多个）便可以说明一个排序顺序。 例子：
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
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。
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
B-树，有时又写为B_树（其中的“-”或者“-_只是连字符，并不读作“B减树”），一颗 m 阶的 B-树，或者本身是空树，否则必须满足以下特性：
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
第八章 查找 定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论 查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字（key）：是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一的标识一个记录，则称此关键字为主关键字（Primary key）。 对于那些可以识别多个数据元素的关键字，我们称为次关键字（Secondary key）。 查找表按照操作方式来分有两大种：静态查找表和动态查找表 静态查找表（Static
过滤器在数据科学中的应用十分广泛，包括数据库查询、数据快速检索，数据去重等等。过滤器的出现是为了解决在大量数据的环境下，能够更好更快的（节省计算资源或者存储资源）筛查数据的需求。实际的应用场景有：
在平时工作和源码学习的过程中经常遇到哈希相关的问题，每次都会上网找资料回忆哈希相关的知识点。趁这机会记录下来，防止以后又忘记了！！
C#本质论第四版-1，抄书才能看下去，不然两三眼就看完了，一摞书都成了摆设。抄下了记忆更深刻 本书面向的读者 写作本书时，我面临的一个挑战是如何持续吸引高级开发人员眼球的同时，不因使用assembly、link、chain、thread和fusion等字眼而打击初学者的信心，否则许多人会误以为这是一本讲冶金而不是程序设计的书，本书主要读者是已经有一定变成经验，并想多学一种语言“傍身”的开发者，但我还是忍住编排了本书的内容，以便使各种层次的开发者能够从中获益。 初学者；假如你是变成新手，本书将帮助你从入门程序
当我们在编程过程中，往往需要对线性表进行查找操作。在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。 但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，就有了散列表查找（哈希表）。
HashMap是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对(key-value)映射 HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改 HashMap是非synchronized，所以HashMap很快 HashMap可以接受null键和值，而Hashtable则不能（原因就是equlas()方法需要对象，因为HashMap是后出的API经过处理才可以） 2、HashMap的工作原理是什么？
之前给大家介绍了链表，栈和队列今天我们来说一种新的数据结构散列（哈希）表，散列是应用非常广泛的数据结构，在我们的刷题过程中，散列表的出场率特别高。所以我们快来一起把散列表的内些事给整明白吧，文章框架如下。
散列同顺序、链接和索引一样，是又一种数据存储方法。散列存储的方法是：以数据集合中的每个元素的关键字k为自变量，通过一种函数h(k)计算出函数值，把这个值用做一块连续存储空间（即数组或文件空间）中的元素存储位置（即下标），将该元素存储到这个下标位置上。散列存储中使用的函数h(k)被称为散列函数或哈希函数，它实现关键字到存储位置（地址）的映射（或称转换），h(k)被称为散列地址或哈希地址；使用的数组或文件空间是对数据集合进行散列存储的地址空间，所以被称为散列表或哈希表。在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。
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哈希是区块链技术和防篡改潜力的核心基础和最重要的方面，通过哈希算法可以保持记录以及查看数据的真实性和区块的完整性。这就是区块计数最重要技术特征的一部分。区块哈希并不包含在区块的数据结构中，在区块传输时就不会存在，也不会作为设备中区块链的一部分保存到节点的持久储存中，实际上区块哈希只是节点从网络接收到区块时自己去计算的，区块哈希可以作为块元数据的一部分储存在单独的数据库中没用雨索引和从磁盘中快速访问。
在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式：
序言： 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储，那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了，而不在需要“比较”，这样会非常高效，这就是散列技术。 所以散列技术就是： 存储位置=f（关键字） 不管是记录的存储还是查找，都用这种方法 散列技术具有很高的效率，但是使用起来有一些限制。如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找，则对应太多的记录)，此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。 一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则： (
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。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。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一
IEnumerable分为两个版本：泛型的和非泛型的。IEnumerable只有一个方法GetEnumerator。如果你只需要数据而不打算修改它，不打算为集合插入或删除任何成员（例如从远端拿回数据显示），则你不需要任何比IEnumerable更复杂的接口。
总的来说，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。你知道它们的区别吗？前者集合内的元素是有序的，元素可以重复；后者元素无序，但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了：要想保证元素不重复，可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢？这就是Object.equals方法了。但是，如果每增加一个元素就检查一次，那么当元素很多时，后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说，如果集合中现在已经有1000个元素，那么第1001个元素加入集合时，它就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。
当我们有两个目标文件时，如何将它链接起来成一个可执行文件？这个过程发生了什么？这基本上就是链接的核心内容：静态链接。 我们以使用下面源文件“a.c”和“b.c"作为例子展开分析： /*a.c*/ extern int shared; int main() { int a=100; swap(&a, &shared); } /*b.c*/ int shared = 1; void swap(int *a, int *b) { *a ^= *b ^= *a ^= *b; } 我们首先将
哈希表（Hash table，也叫散列表），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。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
作为在Object中的equals方法和hashCode方法，或多或少我们在子类中都有重写过这两个方法，那么我们在重写这两个方法时需要注意些什么？就让我们通过这篇文章来聊一聊。
2.3、空操作一般作为数据流的终点。在kettle的sample例子中经常使用，但是实际开发中很少使用。
散列 散列为一种用于以常数平均时间执行插入，删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置，类似于Python中的字典。关于散列需要解决以下问题： 散列的关键字如何映射为一个数（索引）——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时，如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数，常用的关键字为字符串，则需要一个字符串->整数的映射关系，常见的三种散列函数为： ASCII码累加（简单） 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ （不太
help(hash) Help on built-in function hash in module builtins: hash(obj, /) Return the hash value for the given object.#返回给定对象的哈希值 Two objects that compare equal must also have the same hash value, but the reverse is not necessarily true. #两个比较相等的对象也必须有相同的散列值，但是逆转不一定是正确的。
http://blog.csdn.net/yyxaf/article/details/7527878 搜索关键词：散列函数、散列表、哈希函数、哈希表、Hash函数、Hash表 散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作，采用直接寻址技术。在理想情况下，无须任何比较就可以找到待查关键字，查找的期望时间为O(1)。 散列表的概念 1、散列表 设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K（|K|比|U|小得多）。 散列方
数据项（item、field）：数据文件中最小单位，反映实体某一方面的属性的数据表示。
该文介绍了计算机科学中的哈希表（Hash Table）及其在编程中的应用。哈希表是一种数据结构，可以高效地完成查找、插入、删除等操作。文章还介绍了哈希函数、哈希冲突、拉链法等概念。
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法，它是一种映射关系，即给定一个元素，关键字是key，按照一个确定的散列函数计算出hash（key），把hash（key）作为关键字key对应的元素的存储地址，再进行数据元素的插入和检索操作。 散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储
在学习完map、set这两个由红黑树构成的容器后，我们来到了这里hash，首先我们要有一个基础的认知——哈希和map与set的仅在使用时的差别区别：前者内部的元素没有序，而后者有序，其它的都相同，这里我们可以通过STL标准库对应的unordered_map和unordered_set的两个名字就能看出，那hash存在的意义在哪里？底层的数据结构又是如何实现的呢？
内连接：[inner] join：从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.
顺序结构以及平衡树 中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在 查找一个元素
该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
作为成熟的科研图表，图例的重要性是不言而喻的。所谓一图敌千言，在气象科研领域，图表是进行数据可视化的利器，而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
Hash，一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入(又叫做预映射，pre-image)，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
hashcode()是干什么用的？首先hashcode是哈希算法的一中简单实现，他是一个对象的哈希吗值。一般和equals一起使用。
在哈希表中，记录的存储位置 = f (关键字)，通过查找关键字的存储位置即可，不用进行比较。散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个明确的对应关系f 函数，使得每个关键字 key 对应一个存储位置 f(key) 且这个位置是唯一的。这里我们将这种对应关系 f 称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。
我们熟知常用数据库MySQL MongoDB HBase等底层存储都用了各种树结构，如B树LSM树，不过为什么要用这些结构呢？
今天我们的题目是《由一个简单的Python合并字典问题引发的思考，如何优化我们的代码？》，为什么会有这个话题呢？起因是今天和一位刚刚面试完Python开发岗位的朋友交流，这个问题也是他在面试中遇到的问题：
上一篇讲了比较简单的单表查询以及MySQL的组函数，这一篇给大家分享一点比较难得知识了，关于多表查询，子查询，左连接，外连接等等。希望大家能都得到帮助！ 在开始之前因为要多表查询，所以搭建好环境：
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。建立了关键字与存储位置的映射关系，公式如下：
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