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关键词

哈希查找

哈希查找(Hash) #1 哈希查找步骤 关键字(key),经过哈希函数计算得到一个结果,这个结果叫哈希地址(addr) 然后根据哈希地址(addr),将关键字存到一个一维数组下标为addr的位置 此时 ,可能存在多个关键字(key)经过哈希函数计算得到的哈希地址(addr)相同,这种线程称为哈希冲突,这几个具有相同哈希地址的关键字称为同义词 #2 哈希函数 #2.1 构造哈希函数 构造哈希函数需要注意一下几点 : 哈希函数的定义域必须包含需要存储的关键字(key),而值域的范围则依赖于散列表的大小 哈希函数计算出来的地址应该能等概率/均匀的分布在整个地址空间.从而减少冲突的发生 散列函数应尽量简单,能够在较短时间内就计算出任意关键字对应的哈希地址 #2.2 常用的哈希函数 #2.2.1 直接定址法 直接取关键字的某个线性函数值为哈希地址,哈希函数为: H(key) = a*key + b 其中,a和b为常数 不足: 这种方法简单,不会产生冲突 #3.1.2 再散列法 当通过第一个哈希函数H1(key)得到的哈希地址发生冲突时,利用第二个哈希函数H2(key)计算该关键字的哈希地址 #3.2 拉链法 对于不同的关键字可能会通过哈希函数映射到同一个地址

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查找哈希表的查找

注:哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区别在于,不用数值比较。 冲突 若 key1 ≠ key2 ,而 f(key1) = f(key2),这种情况称为冲突(Collision)。 构造哈希表这个场景就像汽车找停车位,如果车位被人占了,只能找空的地方停。 ? 构造哈希表 由以上内容可知,哈希查找本身其实不费吹灰之力,问题的关键在于如何构造哈希表和处理冲突。 当程序查找哈希表时,如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素,程序就会继续往后查找,直到找到一个符合查找要求的数据元素,或者遇到一个空的表项。 (2)拉链法 将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中,在查找哈希表的过程中,当查找到这个链表时,必须采用线性查找方法。 ; // 关键字 public int data = 0; // 数值 public int count = 0; // 探查次数 } (2)在哈希表中查找关键字key 根据设定的哈希函数,计算哈希地址

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    Demo地址:https://github.com/RainManGO/NodeLink     工具:Xcode // // main.c // Node // // Created next; p->next = q; p=q; }else{ printf("分配内存失败"); } } return head; } #endif #pragma mark 链表的查找 //指定个数查找 float getScore(STU * Node,int i){ int j = 1; STU * p = Node->next; while (p->next! <i){ p=p->next; j++; }; if (i==j) { return p->score; }else{ return 0.f; } } //根据数据值查找节点 const char * argv[]) { //创建链表 STU * nodeLink = creat_LinkList(5); printfLink(nodeLink); //根据序号查找链表节点值

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    同因查找 1.题目描述 求出10至1000之内能同时被2、3、7整除的数,并输出。 每行一个。

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    参考链接: C++ bsearch() C语言中可以用bsearch()实现二分查找。同qsort()一样,bsearch()也包含在库中,且同样要自定义比较子函数。 size_t nmem, size_t size, int (*comp)(const void *, const void *));   头文件:#include<stdlib.h>   key指向所要查找的元素 ,base指向进行查找的数组,nmem为查找长度,一般为数组长度,size为每个元素所占的字节数,一般用sizeof(...)表示,comp指向比较子函数,它定义比较的规则。 如果查找成功则返回数组中匹配元素的地址,反之则返回空。对于有多于一个的元素匹配成功的情况,bsearch()未定义返回哪一个。

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    Find Elements in Matrix哈希查找

    样例 For example: Given a matrix: [ [2,5,3], [3,2,1], [1,3,5] ] return 3 哈希查找 这个倒不是一定得用哈希表,只是用哈希好写一些 ,而且同一行相同的元素放在哈希表中就只有一个了。 准备两个set<int>分别是res1,res2,首先把第一行放入res1,第二行来的时候在第一行查找(利用find成员函数),能找到的再放入res2,找不到就不要了,然后把res1清空,第三行来的时候反过来在 res2中查找,能找到的放入res1,然后把res2清空,以此类推,重复说上述步骤,最后留下的set里的数就会越来越少,直到最后只剩一个数(这个题假定只有一个这样的数),实际上如果多几个数的话这样的代码也是可以的

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    二叉查找树,也称作二叉搜索树,有序二叉树,排序二叉树,而当一棵空树或者具有下列性质的二叉树,就可以被定义为二叉查找树: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值。 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。 没有键值相等的节点。 二叉查找树相比于其他数据结构的优势在查找、插入的时间复杂度较低,为O(log n)。 二叉查找树是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。对于大量的输入数据,链表的线性访问时间太慢,不宜使用。 下面来看我们为二叉查找树定义的抽象行为: #ifndef _Tree_H struct TreeNode; typedef struct TreeNode *Position; typedef struct : %d\n", FindMax(T)->Element); printf("最小值: %d\n", FindMin(T)->Element); return 0; } 编译运行这个C文件

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    哈希&双指针问题-LeetCode 128、18(哈希set查询,二分查找

    解题思路: 首先使用一个哈希set将我们的数据全都保存,然后遍历整个数组,假如遍历到了数字A,其一定在哈希set中,这是毋庸置疑的。 接着我们需要进入一个while循环去判断A+1,A+2,A+3…是不是也在这个哈希表中,如果尝试到数字B,其不在哈希表中则退出,此时最长连续序列B-A。 既然我们查找过了A+1,A+2,A+3, 其在哈希表中,那么我们遍历数组的时候要需要遍历这些值么?显然不需要,因此我们可以优化一下,什么时候才需要进入上述过程! 当某一个数的前一个数没有在数组,也就是没有在哈希set中,我们就从这个数字开始遍历,统计到的连续序列一定是该部分最长的!!! 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?

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    题目 给定整数 p 和 m ,一个长度为 k 且下标从 0 开始的字符串 s 的哈希值按照如下函数计算: h "ee" 是长度为 2 的第一个哈希值为 0 的子串,所以我们返回 "ee" 。 "bxz" 的哈希值为 hash("bxz", 31, 100) = (2 * 1 + 24 * 31 + 26 * 312) mod 100 = 25732 mod 100 = 32 。 "fbx" 是长度为 3 的第一个哈希值为 32 的子串,所以我们返回 "fbx" 。 注意,"bxz" 的哈希值也为 32 ,但是它在字符串中比 "fbx" 更晚出现。 解题 逆向做字符串哈希,然后用大小为 k 的滑动窗口,向前滑动 每次以 O(1) 的时间复杂度获取窗口内的字符串哈希值 from functools import lru_cache class Solution

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    查找常用字符(哈希

    示例 1: 输入:["bella","label","roller"] 输出:["e","l","l"] 示例 2: 输入:["cool","lock","cook"] 输出:["c","o"] char ch; for(j = 0; j < A[0].size(); ++j) { ans[A[0][j]-'a']++; //建立第一个单词的哈希表 sizeof(int)); for(j = 0; j < A[i].size(); ++j) { temp[A[i][j]-'a']++; //后序单词的哈希

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    查找用户活跃分钟数(哈希

    解题 哈希 unordered_map<int, unordered_set<int>> 记录 <用户id, 操作时间集合> class Solution { public: vector<int { ans[mi.second.size()-1]++; } return ans; } }; 280 ms 83.5 MB C+

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    C# 对象哈希

    FCL的设计者认为,如果能将任何对象的任何实例放到哈希集合中,能带来很多好处。 如果你的类型重写了Equals方法,但是没有重写GetHashCode方法,C#编译器会发出一条警告,提示你重写GetHashCode方法,之所以重写Equals方法的同时要求重写GetHashCode 简单分析下向集合中添加键值对的哈希过程: 1、向集合中添加键值对,第一步是获取键对象的哈希码 2、根据该哈希码(将哈希码作为标识),将键值对存储到指定的哈希桶中 再分析下根据键查找集合中的对应的值的过程 : 1、获取键的哈希码 2、该哈希码标识了现在要以顺序的方式搜索哈希桶 3、根据该哈希查找与指定键对象相等的键对象. 但是,采用这个算法来存储和查找键,一旦修改了一个键对象,键对应的哈希码并不会进行相应的更新,该哈希码对应的键值对还挂在这个hash码下,所以这就导致了集合再也找不到这个对象。

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    查找和替换模式(哈希表)

    "ccc" 与模式不匹配,因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。 因为 a 和 b 映射到同一个字母。 双向哈希表 解题 采用两个哈希表,分别记录两个对比字符串中的字符,及其字符差值 class Solution { public: vector<string> findAndReplacePattern

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    CC++常用算法【C语言顺序查找(顺序表)】【2】

    //按照序号查找结点 DATA *SLFindByNum(SLType *SL,int n){ if(n<1||n>SL->ListLen+1){ //元素序号不正确 printf \n"); return NULL; //不成功,返回0; } return &(SL->ListData[n]); } //按照关键字查找结点(这里用key作为关键字 d个结点为:(%s,%s,%d)",i,pdata->key,pdata->name,pdata->age); } fflush(stdin); printf("\n请输入要查找结点的关键字

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    C语言哈希表uthash的使用方法详解(附下载链接)

    1. uthash简介   由于C语言本身不存在哈希,但是当需要使用哈希表的时候自己构建哈希会异常复杂。因此,我们可以调用开源的第三方头文件,这只是一个头文件:uthash.h。 使用uthash添加,查找和删除通常是常数时间的操作,此哈希的目标是简约高效。它大约有1000行C。它会自动内联,因为它是作为宏实现的。    当可以在哈希表中找到相应键值时,s返回给定键的结构,当找不到时s返回NULL。 2.4 替换   HASH_REPLACE宏等效于HASH_ADD宏,HASH_REPLACE会尝试查找和删除项目外。 key_ptr:对于HASH_FIND,这是指向要在哈希查找的键的指针(由于它是指针,因此您不能在此处直接传递文字值)。对于 HASH_ADD_KEYPTR,这是要添加的项的键的地址。 hashv:提供的键的哈希值。这是BYHASHVALUE宏的输入参数,是 的输出参数HASH_VALUE。如果您要重复查找相同的键,则重用缓存的哈希值可以优化性能。

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