☺️可能有点标题夸张,但本文通篇干货,要不亲身实践各项知识点,很难有这样的深度的总结。有时候我们会抱怨找工作难,但同样企业招聘也难,面试官向我透漏,为了招聘3个高开,以及筛选了200份简历,面试了70场。
散列查找算法是一种高效的查找技术,通过散列函数将键映射到数组的索引位置,实现快速的查找、插入和删除操作。本篇博客将介绍散列查找算法的三种常见应用:哈希表、哈希集合和哈希映射,并通过实例代码演示它们的应用。
PHP 的数组是一种非常强大灵活的数据类型,在讲它的底层实现之前,先看一下 PHP 的数组都具有哪些特性。
输入一个整数数组和一个整数,在数组中查找一对数,满足他们的和正好是输入的那个整数,如果有多对数的和等于输入的整数,则全部输出,要求输出的结果中不应该出现重复,如输出1,4和4,1
散列表就是一种以 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。
今天来讲一个老生常谈,都被讲烂的一个问题,网上随便一搜hashmap,各式各样的文章,今天从源码入手带你一行一行地重新了解hashmap。但是重点是放在了本身的原理,至于多线程问题,jdk1.7,1.8的区别,会重新出一篇文章来讨论。
散列表(或哈希表,HashMap)是一种最优时间复杂度可以达到O(1)的数据结构,其原理是根据指定键的hash值来确定它在表中的大致位置,之后再去寻找。在介绍这个数据结构如何实现之前,先让我们看看散列函数的相关知识。
得益于Doug Lea老爷子的操刀,让HashMap成为使用和面试最频繁的API,没办法设计的太优秀了!
获取对象的hashcode以后,先进行移位运算,然后再和自己做异或运算,即:hashcode ^ (hashcode >>> 16),这一步甚是巧妙,是将高16位移到低16位,这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质
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。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 目录 1.HashMap的数据结构? 2.HashMap的工作原理? 3.当两个对象的hashCode相同会发生什么? 4.你知道hash的实现吗?为什么要这
哈希(散列)技术既是一种存储方法,也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是,前面几种结构,数据元素之间都存在某种逻辑关系,可以用连线图示表示出来,而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系,它只与关键字有关联。因此,哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。
二叉搜索树的特性便于我们进行查找插入删除等一系列操作,其时间复杂度为O(logn),但是,如果遇见最差的情况,比如以下这棵树:
HashMap在并发执行put会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表成环,一旦成环,Entry的next节点永远不为空,产生死循环 而
HashMap作为我们熟悉的一种集合,可以说是面试必考题。简单的使用,再到原理、数据结构,还可以延伸到并发,可以说,就一个HashMap,能聊半个小时。
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。
首先常用三种HashMap包括HashMap,HashTable和CocurrentHashMap:
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。
散列表是一种由数组演变而来的一种数据结构,利用数组下标随机访问的特性实现快速访问。
还记得菜菜不久之前设计的用户空间吗?没看过的同学请进传送门=》设计高性能访客记录系统
哈希表的核心思想是 映射,对数据的键值进行处理后,映射 至表中对应的位置,实现存储,利用空间换时间,哈希表的查找效率非常高,可以达到 O(1),哈希表的实现主要分为两种:闭散列 与 开散列,本文中将利用这两种方案实现哈希表
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。
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。这个映射函数叫做哈希函数,存放记录的数组叫做哈希表。
在顺序结构以及平衡树中,由于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时,必须要经过关键码的多次比较;比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找,查找时间复杂度为 O(N),平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找,查找时间复杂度为 O(logN);即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
在Hash表(一)——Hash函数已经分析了散列冲突产生的原因,我们一般使用开放寻址法和链表法来解决。
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)
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^_^)
大家好,我是老三。上期发布了一篇:面渣逆袭:HashMap追魂二十三问,反响很好!
哈希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)。它是一种根据关键码值(Key-value)直接访问在内存存储位置的数据结构。
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
HashMap是一个非常重要的集合,日常使用也非常的频繁,同时也是面试重点。本文并不打算讲解基础的使用api,而是深入HashMap的底层,讲解关于HashMap的重点知识。需要读者对散列表和HashMap有一定的认识。
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。
在 Java 中,最常用的数据类型是 8 中基本类型以及他们的包装类型以及字符串类型,其次应该就是 ArrayList和HashMap了吧。HashMap存的是键值对类型的数据,其存储和获取的速度快、性能高,是非常好用的一个数据结构,每一个 Java 开发者都肯定用过它。
C++语言中有标准的字典库,我们可以通过pair(key,value)的形式存储数据。但是C语言中没有这种的库,于是就需要自己实现。本文讲解的就是Redis源码中的字典库的实现方法。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
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。
将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应:
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。
近对集合相关的命名空间比较感兴趣,以前也就用下List, Dictionary<Tkey, TValue>之类,总之,比较小白。点开N多博客,MSDN,StackOverflow,没找到令我完全满意的答案,本打算自己总结下写出来,工作量好大的感觉……直到昨晚随意翻到看了一些又放下的《深入理解C#》-附录B部分,高兴地简直要叫出来——“这总结真是太绝了,好书不愧是好书”。真是“踏破铁鞋无觅处,得来全不费工夫”,最好的资源就在眼下,而自己居然浑然不知。或许只有深入技术细节的时候,才能认识到经典为什么经典吧!言归正传,本博客主要是对《深入理解C#》-附录B的摘录,并加了些标注。
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?
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时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(
当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候,意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解,从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说,也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法,从而更好的应用算法,通过算法去优化代码,提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT(线性查找算法) DFS(深度优化算
比如说我的输入是任意一个自然数(0,1,2,3...),而我要求经过一个函数后我的输出的数的范围要在0-9这样一个范围之间。
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。
数组:采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找,时间复杂度为O(1);通过给定值进行查找,需要遍历数组,逐一比对给定关键字和数组元素,时间复杂度为O(n),当然,对于有序数组,则可采用二分查找,插值查找,斐波那契查找等方式,可将查找复杂度提高为O(logn);对于一般的插入删除操作,涉及到数组元素的移动,其平均复杂度也为O(n)
闭散列:也叫开放定址法,当发生哈希冲突时,如果哈希表未被装满,说明在哈希表中必然还有 空位置,那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云