首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

.Net中的持久二进制树/哈希表

持久二进制树(Persistent Binary Tree)和哈希表(Hash Table)

1. 背景

持久二进制树是一种自平衡的树结构,其插入、删除、查找和更新操作的效率都比传统的二叉树更高。二进制树是一种特殊的二叉树,它的右子节点的值大于或等于左子节点的值。而哈希表是一种使用哈希函数将键映射到值的数据结构,哈希表通常在计算机内存中实现,可以以非常高效的方式查找、插入和删除键值对,但查询复杂度可能会受到哈希冲突的影响。

2. 分类

持久二进制树包括两种类型:红黑树(Red-Black Tree)和AVL树(AVL Tree)。这两种类型的树都用于支持对有序数据的快速增删查改操作。

红黑树是一种平衡的树,每个节点都有一个独特的颜色和两个指针。它们在插入、删除等操作时遵循一些规则以保持树平衡,例如每个节点只有一种颜色,颜色交替,树的根节点总是黑色,右红右子树平衡等。

AVL树是另一种平衡的二叉树,它支持在线操作的插入、删除、查找和更新操作。AVL树通常使用平衡算法(如旋转、反转等)来维护树的高度在某个阈值以内,以保持稳定。

3. 优势

  • 数据一致性:持久二进制树和哈希表确保键值的插入、删除和更新操作都在O(log n)时间复杂度以内,以支持高效地存储和检索有序数据。
  • 自平衡:树结构支持数据自动平衡,以避免插入、删除和查找时造成的二叉树变形和其他性能问题。
  • 紧凑存储空间:由于哈希函数将键映射到一个集中的哈希空间,哈希表可以在计算机内存中实现更紧凑的存储。
  • 抗冲突性:哈希表使用不同的散列函数可以将不同的键值对映射到相同的位置,从而减小查询复杂度。

4. 应用场景

持久二进制树和哈希表广泛用于需要高效顺序插入、删除、查询和更新的大数据场景,例如缓存、数据库缓存、索引、数据存储、优化查询等。它们还广泛用于需要保持顺序的数据处理任务,如图形编辑、编程项目、排序及分组等。

5. 推荐的腾讯云相关产品

  • 腾讯云对象存储COS:用于存储和访问静态数据的云存储服务,支持高可靠性、高可用性、高速的读取和写入操作,可自定义资源用量和存储策略,同时提供对象安全、数据备份与恢复等功能。
  • 腾讯自研数据库TDSQL:高性能、分布式事务数据库,支持分布式事务和强一致备份等能力,可应用于金融、电商、社交、医疗等多个场景的数据存储和同步需求。
  • 腾讯云缓存Redis:高并发、高性能的缓存数据库,广泛应用于缓存、消息队列、分布式锁、存储和快速存储等场景。
  • 腾讯云对象存储COS对象加速器:为腾讯云对象存储(COS)提供的数据加速组件,可以优化资源访问速度,提高COS对象数据的读写速度和网络带宽。

6. 相关链接

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python哈希

哈希是一种常用数据结构,广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在O(1)时间内进行查找、插入和删除操作,因此被广泛应用于各种算法和软件系统。...哈希实现基于哈希函数,将给定输入映射到一个固定大小表格,每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度输入映射到固定长度输出函数,通常将输入映射到从0到N-1整数范围内。...整个操作过程在常数时间内完成,因为Python实现了哈希来支持这些操作。 除了Python字典,哈希也可以自己实现。...一种解决冲突方法是使用链表,即在哈希每个位置上存储一个链表,将冲突元素加入到这个链表末尾。当进行查找时,先使用哈希函数计算出元素应该在哈希位置,然后在对应链表上线性地查找元素。...这种处理冲突方法称为链式哈希哈希时间复杂度取决于哈希函数持续均匀,因此对于一个给定哈希哈希函数,最好方法是进行实验和调整,以达到最优性能和效率。

11810

SAS哈希连接问题

在SAS中使用哈希十分简单,你并不需要知道SAS内部是怎么实现,只需要知道哈希是存储在内存,查找是根据key值直接获得存储地址精确匹配。...加上使用哈希合并数据集时不用排序优点,在实际应用可以极大提高程序运行效率,尤其是数据集较大时候。但是由于哈希是放到内存,因此对内存有一定要求!...在实际应用,我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希问题。在Michele M....从这句话可以看出,将最大数据集放到哈希更为高效,但是在实际应用根据程序目的还是需要做出选择,即选择左连接(A left join B)还是右连接(A right join B)。...其实很简单,如果数据集不是很大时候可以这样处理:如果是左连接那么就把数据集B放到哈希;如果是右连接就把数据集A放到哈希;如果是内接连(A inner join B)那么就把大放到哈希

2.3K20

哈希及在iOS应用

哈希哈希函数 哈希(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值而直接进行访问数据结构,是一块连续存储空间。...所以哈希关键就是哈希函数。...,也需要很快计算出对应位置 哈希函数常用设计 1.直接定址法:哈希函数为线性函数,eg: f(k)=ak+b,a和b为常数 2.平方取中法:将关键字平方以后取中间几位 3.折叠法:先按照一定规则拆分再组合...,向后查找即可 image.png 哈希在OC应用 NSDictionary 1.使用 hash来实现key和value之间映射和存储 2.字典key需要遵循NSCopying协议,重写hash...该函数动作如下: 1、从weak获取废弃对象地址为键值记录 2、将包含在记录所有附有 weak修饰符变量地址,赋值为nil 3、将weak该记录删除 4、从引用计数表删除废弃对象地址为键值记录

2K21

【数据结构】JavaMap和Set详解(含二叉搜索哈希

在JavaMap和Set最常见到下面四个实现类,HashMap/TreeMap/HashSet/TreeSet,他们分别与两种数据结构相关,二叉搜索哈希,下面的文章我会详解这两种数据结构,以及...TreeMap 和 TreeSet 即 java 利用搜索实现 Map 和 Set ;实际上用是红黑,而红黑是一棵近似平衡二叉搜索,即在二叉搜索基础之上 + 颜色以及红黑性质验证...4.哈希 顺序结构以及平衡 ,元素关键码与其存储位置之间没有对应关系,因此在 查找一个元素时,必须要经过关键 码多次比较 。...理想搜索方法:可以 不经过任何比较,一次直接从得到要搜索元素 。...,若关键码相等,则搜索成功 该方式即为哈希 ( 散列 ) 方法, 哈希方法中使用转换函数称为哈希 ( 散列 ) 函数,构造出来结构称为哈希 (Hash Table)( 或者称散列表 )

9610

数据结构:哈希在 Facebook 和 Pinterest 应用

均摊时间复杂度 我们知道,哈希是一个可以根据键来直接访问在内存存储位置数据结构。...那么下面我们就来一起看看它们是如何被应用在 Facebook 和 Pinterest ,进而了解哈希这种数据结构实战应用。...Memcache 维护了一个超级大哈希数据结构,并没有任何内容保存在硬盘。...做法是会维护为成千上万台机器运行 Memcache,不同数据会保存在不同 Memcache ,这里我们可以看作是不同数据都有不同哈希来维护它们。...一个 Set 是一个集合,本质上也可以看作是一个哈希,而我们所关心只是这个哈希键,而不是它值。

1.9K80

用 rust 实现 llvm 源码持久化 AVL :ImmutableMap

本文源代码:https://github.com/yunwei37/immutable-map-rs 关于 ImmutableMap ImmutableMap 是一种可持久化数据结构,在进行插入或删除操作时并不对原先数据结构进行改动...关于可持久化数据结构,可以参考维基百科[1]:Persistent_data_structure 这里参考是 llvm ImmutableMap/ImmutableSet 实现,采用一个平衡因子为...ImmutableSet 是基于 AVL 不可变(功能)集实现。添加或删除元素是通过 Factory 对象完成,并导致创建新 ImmutableSet 对象。...关于 llvm ImmutableSet 原理和源代码实现,可以参考:clang static analyzer数据结构及内存分配策略 - ImmutableMap & ImmutableSet...同样,我是在一个 Set 基础上包装成一个 Map ,使用 path-copying 来实现可持久化,即在从根节点到插入节点路径上把每个节点复制一遍。

42120

【Java编程进阶之路 02】深入探索:红黑如何重塑哈希性能边界

扰动函数主要目的是增加哈希随机性,使得键值对能够更均匀地分布在哈希,从而减少哈希冲突和提高查询效率。...利用全部哈希值:在之前 HashMap 实现,由于哈希大小通常是 2 幂次方,因此只使用了哈希低位来进行索引计算(通过位运算 (n - 1) & hash)。...3.1 Node类定义 在 JDK 8 HashMap 实现,Node 类是一个静态内部类,用于存储哈希键值对。...当哈希某个索引位置上有多个键值对哈希值相同时,这些键值对就会以链表形式存储在该索引位置上。...当链表长度超过一定阈值(默认为8)并且哈希大小大于或等于64时,链表会转换为红黑

13110

数据结构界“六脉神剑”:数组、链表、哈希、栈、队列、终极解析与实战演练

今天,我们就来深入探讨数据结构界“六脉神剑”——数组、链表、哈希、栈、队列和。这六种数据结构,每一种都有其独特运行原理和应用场景,它们是编程高手必备技能。...三、哈希:快速查找利器运行原理:哈希通过哈希函数将键映射到中一个索引上,以支持快速数据访问。应用场景:适用于需要快速查找、插入和删除数据场合。...}}哈希快速访问能力使其在数据库和缓存系统中大放异彩。...我们使用哈希来快速定位数据,使用双向链表来维护数据顺序。...结语通过上述详细解析和代码示例,我们深入了解了数组、链表、哈希、栈、队列和这六种基础数据结构运行原理和应用场景。每种数据结构都有其独特优势和适用场景,掌握它们对于解决实际编程问题至关重要。

12410

从链表删去总和值为零连续节点(哈希

题目 给你一个链表头节点 head,请你编写代码,反复删去链表由 总和 值为 0 连续节点组成序列,直到不存在这样序列为止。 删除完毕后,请你返回最终结果链表头节点。...你可以返回任何满足题目要求答案。 (注意,下面示例所有序列,都是对 ListNode 对象序列化表示。)...对于链表每个节点,节点值:-1000 <= node.val <= 1000....哈希 建立包含当前节点前缀和sum为Key,当前节点指针为Value哈希 当sum在哈希存在时,两个sum之间链表可以删除 先将中间要删除段哈希清除,再断开链表 循环执行以上步骤 ?...= sum)//清空待删除段哈希 { m.erase(s); temp = temp->next; s += temp

2.3K30

索引常见三种模型哈希、有序数组、B+搜索区别和使用场景

索引出现其实就是为了提高数据查询效率,就像书目录一样。常见索引模型有哈希、有序数组、B+。...哈希 哈希是一种以键 - 值(key-value)存储数据结构,我们只要输入待查找值即 key,就可以找到其对应值即 Value。...所以,哈希这种结构适用于只有等值查询场景,比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。 而有序数组在等值查询和范围查询场景性能就都非常优秀。...考虑到树根数据块总是在内存,一个 10 亿行上一个整数字段索引,查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。其实,第二层也有很大概率在内存,那么访问磁盘平均次数就更少了。...InnoDB 索引模型B+ 在 InnoDB 都是根据主键顺序以索引形式存放,这种存储方式称为索引组织

55030

【C++】使用哈希模拟实现STLunordered_set和unordered_map

前言 前面的文章我们学习了unordered_set和unordered_map使用以及哈希,并且我们提到了unordered_set和unordered_map底层结构其实就是哈希。...所以这里有些地方我们就不会特别清楚去说明了,如果某些地方大家看不能太明白,建议先搞懂这篇文章——使用红黑模拟实现STLmap与set 这里面我们是讲比较清楚。...哈希迭代器实现 接着我们来实现一下哈希迭代器 我们来思考一下它迭代器应该怎么搞: 那按照我们以往经验,它迭代器应该还是对结点指针封装,然后顺着每个不为空哈希桶(链表)进行遍历就行了。...所以,对于哈希迭代器来说,还是结点指针封装,但是还要包含另一个成员即哈希。 因为我们遍历哈希去依次找桶。...,是不是第一个非空哈希第一个结点啊 注意我们这里迭代器构造 是用结点指针和指针,而this就是当前哈希指针。

10910

innodb存储引擎原理

所以redo一定是个完整事务,才会修改数据页)和持久性(怎么理解?持久化到硬盘)。undo log保证事务一致性(数据冲突时恢复)。 redo 写法是数据库一直顺序写,无需读。...一个问题是,基于硬盘数据库会把数据写在内存,同时对数据库修改最初也是改在内存上,怎么落地呢(checkpoint检查点机制)。...2.2.1 B+索引/自适应hash索引: B(Blance或者平衡):关系型数据库最常用拿来做索引。从AVL(平衡二叉演化而来)。 B+=B+索引顺序访问。包含树枝节点和叶子节点。...数据区分度:Cardinality 自适应哈希索引:innodb根据查找频度,创建hash索引。将o(logn)查找复杂度提高最快o(0)(最慢o(n))速度。哈希索引不对范围查找有效。...可以看到这里还是很多old往new迁移过程当中被block住。(我觉得这里made yong过程,是不是有很多热点数据,有没有必要把mid位置调长些)。

2.5K700

八、JDK1.8HashMap扩容机制

五、深入理解JDK1.7HashMap哈希冲突解决方案 和 六、深入理解JDK1.8HashMap哈希冲突解决方案 对HashMap哈希冲突及减少哈希冲突解决方案做详细介绍,并通过源码加深大家理解...简单介绍 JDK1.7—》哈希,链表 JDK1.8—》哈希,链表,红黑— JDK1.8之后,当链表长度超过8使用红黑。 非线程安全 0.75负载因子,扩容必须为原来两倍。...Net语言中 hashmap负载因子是0.7....JDK1.8-优化扩容机制 如果是红黑,则去红黑中移动,如果是链表呢 JDK1.8优化方式: 二进制位运算展示(64为,高位0,低位是值) Hash 101010100 0111 1100 -hash...= null && key.equals(k)))) e = p; /** * 注意:当前p指向哈希中下标为i位置首位 * 如果当前p指向位置类型已经是红黑

27920

为什么数据库常使用有序数据结构而编程语言使用哈希结构

作者提到了,Google 对 C++ 哈希结构优化总体上减少了1% CPU 使用率和4% 内存使用。然而在数据库,最常见是默认使用像B一样有序索引。...传统答案是:数据存储在内存时使用哈希读取效率很高;而 B 设计理念是充分利用磁盘块( Block )作用,所以对于编程语言而言,读取效率比较低。...在本文中,作者认为更好答案是 B “通用性”更好。比如对于数据库而言,它经常会遇到需要持久大量数据,此时 B 所消耗“总成本”较低。...而对于哈希,则需要针对每一列构建单独索引。 3. 持久存储更复杂 将数据存储在磁盘上,即使遇上机器崩溃也不会损坏和丢失数据是一件非常困难事。...在哈希,大部分都是随机访问,所以存储在哪里就不是很重要了,很难进行缓存;但是使用等有序数据结构,根据局部性原理,数据库在可以按磁盘块(Block)缓存数据到内存,提升后续查询数据效率。

83410

面试官最喜欢问Redis知识

Redis字典使用哈希作为底层实现,一个哈希表里面可以有多个哈希节点,而每个哈希节点就保存了字典一个键值对。...Rehash:随着操作不断执行,哈希表报存键值对会逐渐地增多或减少,为了让哈希负载因子维持在一个合理范围之内,当哈希保存键值对数量太多或太少时,程序需要对哈希进行扩展或收缩。...回顾总结:字典被广泛用于实现redis各种功能,其中包括数据库和哈希键。 a、Redis字典使用哈希作为底层实现,每个字典带有两个哈希,一个平时使用,一个仅在进行rehash时使用。...04 — Redis持久化 Redis是一个内存数据库,它将自己数据库状态存储在内存里面,所以如果不想办法将储存在内存数据库状态保存到磁盘里面,那么一旦服务器进程退出,服务器数据库状态也会消失不见...为了解决这个问题,Redis提供了RDB持久化功能,这个功能可以将Redis在内存数据库状态保存奥磁盘里面,避免数据意外丢失。

32420

快手面试,一直追着问我。。。

随着数据逐步增多,触发了 rehash 操作,这个过程分为三步: 给「哈希 2」 分配空间,一般会比「哈希 1」 大 2 倍; 将「哈希 1 」数据迁移到「哈希 2」 ; 迁移完成后,「哈希...」索引位置上所有 key-value 迁移到「哈希 2」 上; 随着处理客户端发起哈希操作请求数量越多,最终在某个时间点会把「哈希 1 」所有 key-value 迁移到「哈希 2」,...在进行渐进式 rehash 过程,会有两个哈希,所以在渐进式 rehash 进行期间,哈希元素删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希进行。...追问:和二叉有什么区别,从时间复杂度和空间复杂度分析 回答:二叉查找时间复杂度是O(logn),空间复杂度是O(n);跳表时间复杂度是O(log_{k}n),k为跳表索引步长,空间复杂度是O(n...,是原子性,隔离性和持久整合 追问:隔离级别有哪几种 回答:读未提交,读已提交,可重复读,序列化 追问:可重复读是是什么意思,怎么实现 同一个事务多次读取结果一致。

33020

HashMap

key是否相等,key相等则此次put为覆盖操作3.2、key不相等;头节点p为红黑结点,则此次put为向红黑插入节点3.3、key不相等;头节点p为链表结点,则此次put为向链表插入节点(化发生在此处...2.2、旧阈值=0 则阈值使用默认值 3、新阈值=0时,为新阈值赋值4、下面开始构造新,初始化数据4.1、遍历原来旧表,移到新4.2、判断(数组)中元素是否为空4.2.1、判断当前元素是否存下一个节点...(链表),不存在则直接将该元素放在新4.2.2、判断当前元素是否存在4.2.1.1 如果当前元素(e后边有链表)存在链表带着个单链表,需要遍历单链表,将每个节点重新放在新( 新计算在新位置...     4.3:链表结构,循环遍历直到链表某个节点为空,尾插法进行插入,插入之后判断链表个数是否到达变成红黑阙值8; 也可以遍历到有节点与插入元素哈希值和内容相同...为啥是2幂:为了数据均匀分布,减少哈希碰撞;因为确定数组位置是用位运算,若数据不是2次幂则会增加哈希碰撞次数和浪费数组空间。

6810
领券