问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
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^_^)
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧,那你有没有留意过它的拼写检查功能呢?一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词,它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能,虽然很小但却非常实用。你有没有想过,这个功能是如何实现的呢?
《Effictive Ruby》就是一本致力于让你在第二阶段更加深入和全面的了解 Ruby,编写出更具可读性、可维护性代码的书,下面我就着一些我认为的重点和自己的思考来进行一些精简和说明
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中, 有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
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
全文行文是基于面试题的分析基础之上的,具体实践过程中,还是得具体情况具体分析,且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
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
Set(集):集合中的元素不按特定方式排序,并且没有重复对象。他的有些实现类能对集合中的对象按特定方式排序。 List(列表):集合中的元素按索引位置排序,可以有重复对象,允许按照对象在集合中的索引位
散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。
10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树; 10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
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:
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
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。
ifelse也好、for循环也罢,代码可以说就是对数学逻辑的具体实现。所以敲代码的程序员几乎就离不开数学,难易不同而已。
除并发应用,Queue在Java SE5中仅有两个实现 LinkedList和PriorityQueue,差异在于排序行为,而不是性能。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来,我做修改。
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。
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
缺点: 指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址法较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址法中的冲突,从而提高平均查找速度。
哈希表的英文叫 “Hash Table”,我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
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。
特点:我们都知道数组中的元素在内存中连续存储的,可以根据是下标快速访问元素,因此,查询速度很快,然而插入和删除时,需要对元素移动空间,比较慢。
redis(remote dictionary server 远程字典服务器)是一个开源高性能的键值对数据库,通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,并借助高层次的接口来胜任缓存、队列等角色。
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
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第9篇《散列表》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢!
首先,初始化100个随机数,这里采用雪花算法snowFlake,采用灵活注解引用,声明为Component,
以前看Java的招聘要求:Java基础扎实,熟悉常用集合类,多线程,IO,网络编程,经常会疑惑,集合类不就ArrayList,HashMap会用,熟悉下API不就好了么,知道得越多才会发觉不知道的还有好多! 一入Java深似海啊
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
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。
Python用散列表来实现字典,散列表就是稀疏数组(数组中有空白元素),散列表中的元素叫做表元,字典的每个键值对都占用一个表元,一个表元分成两个部分,一个是对键的应用,另一个是对值的引用,因为表元的大小一致,所以可以通过稀疏数组(散列表)的偏移量读取指定的表元
1.0 <= A.length <= 400002.0 <= A[i] < 40000
以前菜得不能看的时候看Java的招聘要求:Java基础扎实,熟悉常用集合类,多线程,IO,网络编程,经常会疑惑,集合类不就ArrayList,HashMap会用,熟悉下API不就好了么,知道得越多才会发觉不知道的还有好多! 一入Java深似海啊
LinkedIn是一个社交网络,为专业人士。它是建立使用开源产品。他们赞助了很多开源的项目。这里是LinkedIn所使用的开源产品的列表。
字符串分割成数组: 可以使用先scan再join的方法,当然其实有更好的 split方法,专门用来分割字符串 1 # 在Ruby中,如果不使用inspect,直接使用puts输出数组,那么每个元素会占用一行输出 2 irb(main):001:0> puts "Short sentence.Another.No more".split(/\./) 3 Short sentence 4 Another 5 No more 6 => nil 7 irb(main):002:0> puts "Short se
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/146553.html原文链接:https://javaforall.cn
列表:由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码:数据元素中的某个数据项,可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值:关键码的值。 主关键码:可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码:不能唯一地标识一个记录的关键码。
在Java里面常用的util有:String [],int [],ArrayList,Vector,CopyOnWriteArrayList等。及可以同过一维数组[]自己实现不同逻辑结构的Util类。而ArrayList封装了一些[]的基本操作方法。ArrayList和Vector的区别是:Vector是线程安全的,方法同步。CopyOnWriteArrayList也是线程安全的但效率要比Vector高很多。
数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类:线性数据结构和非线性数据结构。
散列是指使用称为散列函数的数学公式从可变大小的输入生成固定大小的输出的过程。该技术确定数据结构中项目存储的索引或位置。
PHP数据结构(十五)——哈希表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 查找的效率与查找的次数有关,查找的次数越少速度越快。因此,希望能够一次查找出结果,此时键值一一对应,称满足这条件的f(k)为哈希函数。 1、定义 1)冲突 不同的关键字通过哈希函数,得到同一个地址,称为冲突。具有相同函数值的关键字称为同义词。 2)哈希表 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法,将一组关键字映像到一个有限连续的地址集上,以关键字的“像”作为记录的位置,此表称为哈希
当 l 和 r 都较大时,l + r 有可能超过整数范围,造成运算错误,解决方法有两种:
哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键字值(key)直接进行访问的数据结构,它通过把关键字值映射到表中一个位置(数组下标)来直接访问,以加快查找关 键字值的速度。这个映射函数叫做哈希(散列)函数,存放记录的数组叫做哈希 (散列)表。
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。
下面是一些比较重要的算法,原文 罗列了32个,但我觉得有很多是数论里的或是比较生僻的,和计算机的不相干,所以没有选取。下面的这些,有 的我们经常在用,有的基本不用。有的很常见,有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。(注:本篇文章并非翻译,其中的算法描述 大部份摘自Wikipedia,因为维基百科描述的很专业了)
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
本文概要 HashMap 简介 HashMap 工作原理 属性介绍 方法介绍 数据的存储结构 相关参考 链表和数组可以按照人们的意愿排列元素的次序。但若想查看某个指定的元素,却忘记了位置,就需要访问所有元素,直到找到为止。 如果集合包含的元素太多,会消耗很多时间。为了快速查找所需的对象,我们来看HashMap。 HashMap简介 映射表(Map)数据结构。映射表用来存放键值对。如果提供了键,就能查找到值。 Java类库为映射表提供了两个通用的实现:HashMap和TreeMap。这两个类都实现了Map接口
前言 声明,本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合以及散列表、Map集合、红黑树的基础了: Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 Map集合、散列表、红黑树介绍 本篇主要讲解HashMap,以及涉及到一些与hashtable的比较~ 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础: Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 当然了,如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去指正~ 一、HashMap剖析 首先看看HashMa
Hashmap是Java中最常用的集合类型,使用非常广泛。不过,有些细节问题很多人没有关注过,这也使很多人在面试时栽了跟头!比如,阿里很多团队为了考察候选人的基础,就出了这么一个面试题:为什么HashMap的初始长度和扩容长度是2的N次幂?
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