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C++ Hash表模板

1.简介 利用C++类模板实现任意类型的Hash表,提供的功能有: (1)指定shmkey或内存地址创建Hash表; (2)获取指定key元素; (3)遍历指定范围的元素,进行指定操作。 备注:采用小于hash表大小的大质数尽量减少冲突,因为模的因子最少,冲突最少。因子最少的就是素数了。具体解释参见:算法分析:哈希表的大小为何是素数。 缺点:该hash表模板未实现动态扩展,hash表容量不足时,需要重新指定空间后初始化。 源码也可以在 github地址 下载。 pE = &(m_TableP[i][hash]); if(m_IfElementSameFunc ! pE = &(m_TableP[i][hash]); if(m_IfElementEmptyFunc !

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关于C++中Hash的应用

交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 本文只介绍我们在C++中如何使用Hash这种数据结构达到我们编程的目的,有关Hash的概念和实现不做详谈 C++11新增了一类散列容器包括unordered_set, unordered_map, unordered_multiset, unordered_multimap, 即之前熟悉的hash_set, 可一旦你的类为自定义类型, 其中的hash和equal就得由你自己提供。其实也不难理解, 假设你的对象是一块石头,石头怎么进行hash, 石头怎么怎么比大小呢?编译器当然不知道,这就需要你告诉编译器。 其中hash<string> 与 equal <int> 均有特化版本,分配器对整个容器进行内存管理,这三个参数均为默认参数。 + hash<decltype(s.getPhone())>()(s.getPhone()); } }; // 间接调用原生Hash. }

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    探索c#之一致性Hash详解

    servers = ['redis:6379', 'redis:6380', 'redis:6381'] server = servers[f(key) % servers.length] 一致性hash 就提出了一种更为合理的分法,也即是一致性hash算法。 下面看下为什么更合理些? 算法原理 空间归属 我们在脑中假想下:每台节点以CHash(ip)形式计算出一个数值,n台机器有n个数值。 所以说一致性hash并不能完全解决这种影响,只能尽量降低。 移除节点 与添加节点同理。比如拿掉新加的6382,250~300区域还管原来的6380管,当然6382这部分缓存也就丢了。 虚拟节点 一致性Hash虽然实现了数据分片,但由于节点较少,key有可能会大量集中到某一台上面,导致缓存分布不均匀。 特别是在只有几台或十几台机器节点时。 为了降低这种影响,一致性hash算法提出虚拟节点的解决方案。 即一个物理机器节点对应着多个虚拟节点。

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    Murmur3 Hash 128位java和C#方法

    dependency> 调用方法 Hashing.murmur3_128().newHasher().putString(inputStr, StandardCharsets.UTF_8).hash ().toString(); C#调用System.Data.HashFunction.MurmurHash 3.nuget 添加System.Data.HashFunction.MurmurHash

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    Hash表(一)——Hash函数

    这里先讲解 Hash函数。 Hash函数 从上面的图可以观察到,中间的部分的部分为 Hash函数,也称为散列函数。它在散列表中起着关键作用。 Hash函数一般使用 hash(key)表示,其中 key表示元素的键值部分, hash(key)的表示经过 Hash函数计算得到的 Hash值(散列值)。 不同的应用实例 Hash函数不同,该怎么去构造 Hash函数,一般遵循一下三条: Hash函数计算得到的散列值是一个非负整数; 如果 key1==key2,那么 hash(key1)==hash(key2 =key2,那么 hash(key1)!=hash(key2). 对于第一条很好理解,因为数组的下标是从0开始,所以 Hash函数生成的 Hash值也需要是非负整数。 对于第二条,相同的 key经过 Hash函数处理后得到的 Hash值应该也是相同的。

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    C++ 新特性学习(二) -- Array、Tuple和Hash

    库 主要是用来计算hash值的,采用FNV哈希算法,还可以用于管理数据结构(如tr1里的std::unordered_set)。 默认支持的计算散列值的对象是整型、小数、指针和字符串,其他的结构需要自己定制HASH函数,按照boost的文档指定hash函数的方法很简单,就是重写std::size_t hash_value(T const &)方法或函数,我使用boost库正常,但是VC++下用tr1编译错误,错误在自定义hash函数上,但没看懂报错的原因,也没有详细的例子或文档。 ) { return l.id == r.id; } }; std::size_t hash_value(const foo& f) { return boost::hash <int>()(f.id); } int main() { std::hash<std::string> str_hash; std::hash<int> int_hash;

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    hash

    map = new HashMap<>(); map.put("key1",value1); map.put("key2", value2); //以上代码在初始化map是会先调用hashmap中的hash ()方法,且hashmap的初始数据结构为数组加链表的结构体系 static final int hash(Object key) { int h; return (key ; final K key; V value; Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V value , Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value ; //可以看出hashmap和hashtable在获取hash整型后存入的数组下标的地址的获取方法存在差异 //hashmap存在最坏情况,即所有的值通过hash整数与数组长度的位运算存入的index

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    C++11 元编程 判断是否有std::hash特例并提供hash函数通用实现

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/50292659 std::hash<T>的用途 std::hash<T>是C++11提供的一元函数模板 ,用于向标准库提供返回数据类型T哈希值(hash value)的哈希函数(hash function)。 std::hash<T>只是定义了一个一元操作符operator(),接受一个T类型的参数,返回一个size_t类型的哈希值, C++11为所有基本类型(basic types)都提供了特例化实现: C++11标准库定义的类型也提供都有提供特例化实现: ? ((*p) >> ((sizeof(uint64_t) - tail) << 3)); // 大端模式 #else #error unexpected c

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    python hash

    在 python3 中hash 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 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-p_w_picpath),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。

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    Hash

    Hash 表 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 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。 给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。 Hash表代码展示:这里的链表直接使用了 JDK默认的链表(LinkedList),比较简单如果自己实现更好点。如果自己动链表的实现则直接使用 JDK提供的即可,不懂最好学一下链表的使用。 HashTable的查询速度非常的快,几乎是 O(1)的时间复杂度,hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。而散列法指元素特征转变为数组下标的方法。

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    Geo Hash

    工作需要,实现了一下Geo Hash算法。 尽量直接使用位操作,比网上常见的字符串判断位值得写法效率应该高一点。 TODO:循环的写法可以再优雅一点;注释可以再清晰一点。 private final static char[] DIGITS = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'b', 'c' new HashMap<>(); /* 初始化编码映射内容 */ static { int i = 0; for (char c : DIGITS) { LOOKUP.put(c, i++); } } /** * 构造函数,参数为hash编码长度,长度越长经度越高 * 经度的经度优先 * * @param hashLength hash编码长度 */ public GeoHash(int hashLength) {

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    数据分布算法:hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot

    讲解分布式数据存储的核心算法,数据分布的算法 hash 算法 -> 一致性 hash 算法(memcached) -> redis cluster 的 hash slot 算法 用不同的算法,就决定了在多个 多个 hash slot hash slot 让 node 的增加和移除很简单: 增加一个 master,就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去 减少一个 master,就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去 移动 hash slot 的成本是非常低的 客户端的 api,可以对指定的数据,让他们走同一个 hash slot,通过 hash tag 来实现 ? 如上图,思路与一致性 hash 是一样的。通过更过的 hash slot,将路由分布得更均匀。 当一台机器挂掉之后,会在极短的时间内,将挂掉的 hash slot 分配给其他两个物理节点 可以看成是 -> hash slot -> 机器,hash slot 数量固定,不一一对应机器,动态分配的。

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    Redis(3)——hash

    在Redis中,哈希类型(hash)是指健值本身又是一个健值对结构,哈希类型中的映射关系叫做filed-value.这里的value是指filed对应的值,不是健对应的值。 hest hest key field设置hash key对应的filed的value,如果设置成功会返回1,反之会返回0。 user_1 name xiaoming (integer) 1 127.0.0.1:6379> hset user_1 age 25 (integer) 1 hget hget key field获取hash key 是否存在 127.0.0.1:6379> hexists user_1 name (integer) 1 hlen hlen key 获取hash key filed 的数量 127.0.0.1 配置(默认512个),同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置(默认64个字节)redis会使用ziplist作为哈希的内部实现。

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    Google Sparse Hash

    Overview The Google SparseHash project contains several hash-map implementations in use at Google, with && s2 && strcmp(s1, s2) == 0); } }; int main() { google::sparse_hash_map<const char*, int, hash

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    神速Hash

    面试官: 聊聊HashMap的底层实现 理解HashMap底层,首先应该理解Hash函数,今天我们聊聊什么是Hash函数以及Hash函数的设计 查找速度的困扰 算法国自建立起,就以快速为至高的荣誉,O( ”何大臣说道,大家一致同意 Hash函数的选择 “那现在的问题就很清晰了,一个是这个Hash函数该选择什么样具体的函数,另一个就是出现冲突该怎么办?” Hash函数,整数应该有整数的Hash函数,字符串应该有字符串的Hash函数 就算针对同一类型的关键字,如果它具有某种规律,我们也要具体情况具体设计,刚才李大臣说的那种情况,我们就得选取其他分布均匀的高位来进行 Hash”右丞相补充道 “那为何不优化一下我们的Hash函数来使得关键字分布均匀,比如说 m 取一个素数,这样就不会出现刚才的情况了,比如说m取11,15,25,45,65,85,95,155,这些数Hash ,那我们就提前想一个比较好的Hash函数,来应对各种可能出现的情况 不管怎样,我们最终的目的就是让各个关键字均匀的Hash到不同的位置”,国王看天色渐晚,总结了一下,然后说道,今天就到这里,明天再议 未完待续

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    神速Hash

    面试官: 聊聊HashMap的底层 理解HashMap底层,首先应该理解Hash函数,今天我们聊聊Hash函数出现冲突的解决办法(此故事为连载形式,若没看上篇,可点击此处神速Hash阅读) 链地址法 次日清晨,大臣们按时上朝,接着讨论昨日的话题 “昨日Hash函数的选择我们已经有了具体的方案了,那就只剩下冲突的解决问题了”,王大臣率先发话 “要解决冲突其实也不难,既然会有多个元素被Hash到同一个位置 ,何大人问道 “你看啊,假设咱们的Hash函数设计的非常好,能够将元素均匀Hash(散列)开来,但是当我们实际存入的值越来越多的时候,这个链表也势必越来越长,那当我们进行查找的时候,势必就会遍历链表,效率也就越来越慢 ,何大臣问道 “现在只能扩大数组的长度大约为原来的两倍 然后选取一个相关的新的Hash函数(比如之前使用 key % m,现在只改变一下m的值) 将旧Hash表中所有的元素通过新的Hash函数计算出新的 “这里的数组就扩大了近两倍,由于要大小要选素数,那就选原数组大小两倍后的第一个素数7,旧Hash表和新Hash表采用了不同的Hash函数,但相关,只是m的取值变了”李大臣解释道 “哦,这样做确实是一种办法

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    hash操作

    如果只需要存储元素(或者删除重复元素),无需其他信息,则使用集合,python和c++都是使用set。 在python中,add()和remove()方法分别进行添加和删除元素,对应的在c++中,使用insert()和erase()方法。 判断是否存在某元素时,python代码是if x in set0,c++代码是if(set0.find(x) == set0.end()) 如果在存储元素的同时,还存储其他信息,比如次数,python使用 dict,c++使用map。 部分比较如下表所示: 操作 python c++ 初始化 dict0 = {} mapmap0; 添加元素 dict0[key]=value map0[key]=value 删除元素 dict0.pop

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    查找——HASH

    对于频繁使用的查找表,希望 ASL = 0 记录在表中位置和其关键字之间存在一种确定的关系 HASH 定义 根据设定的哈希函数 H(key) 和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集 1 #define UNSUCCESS 0 #define DUPLICATE -1 Status SearchHash(HashTable H, KeyType K, int &p, int &c) { // 在开放定址哈希表H中查找关键码为K的记录 p = Hash(K); // 求得哈希地址 while(H.elem[p].key ! EQ(K, H.elem[p].key)) collisiion(p, ++c); // 求得下一探测地址p if(EQ(K, H.elem[p].key)) return SUCCESS; 再HASH法undefined 根据选择的冲突处理方法,计算关键字key的下一个存储地址。

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    glib hash(1)

    hash表是一种提供key-value访问的数据结构,通过指定的key值可以快速的访问到与它相关联的value值。hash表的一种典型用法就是字典,通过单词的首字母能够快速的找到单词。 关于hash表的详细介绍请查阅数据结构的相关书籍,我这里只介绍glib库中hash表的基本用法。 要使用一个hash表首先必须创建它,glib库里有两个函数可以用于创建hash表,分别是g_hash_table_new()和g_hash_table_new_full(),它们的原型如下: GHashTable 3、用g_hash_table_foreach()可以遍历hash表里的每一个条目,并对它们进行相应的操作。 4、用g_hash_table_remove()把一个条目从hash表里删除。 6、对于用g_hash_table_new_full()创建并提供了key_destroy_func和value_destroy_func的hash表,删除hash表中的条目或者销毁hash表的时候,库自动调用这两个函数释放内存

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