在多个数组上完成相同的任务 4.2 Perl图形结构（PeGS） 4.3 数组引用 4.4 嵌套的数据结构 4.5 用箭头简化嵌套元素的引用 4.6 散列的引用 4.7 数组与散列的嵌套引用 4.8 检查引用类型...[0]->[0][1] 4.6 散列的引用 hash_ref = \%gilligan_info; # 引用散列 # 获取名称 name = { hash_ref }{'name'}; # 带括号的形式...= { one => '1', two => '2', }; 由于匿名散列与代码块有冲突，因此我们可以在左括号前加入一个+来显示的告诉Perl这是一个匿名散列，在左括号后面加入一个;...自动带入 如果没有给变量（或者访问数组或者散列中的单个元素）赋值，Perl将自动创建代码过程假定存在的引用类型。...在多个数组上完成相同的任务 4.2 Perl图形结构（PeGS） 4.3 数组引用 4.4 嵌套的数据结构 4.5 用箭头简化嵌套元素的引用 4.6 散列的引用 4.7 数组与散列的嵌套引用 4.8 检查引用类型
1、什么是Hash Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。...线性探测法的核心思想是当冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。简单来说就是：一旦发生冲突，就去寻找下 一个空的散列表地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到。...但是不管采用哪种探测方法，当散列表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会大大提高。为了尽可能保证散列表的操作效率，一般情况下，我们会尽可能保证散列表中有一定比例的空闲槽位。...我们用装载因子（load factor）来表示空位的多少。 散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度。装载因子越大，说明冲突越多，性能越差。...以下图为例，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，这样既可以保护隐私（只表示大概区域位置而不是具体的点），又比较容易做缓存。
1、什么是Hash Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。...线性探测法的核心思想是当冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。简单来说就是：一旦发生冲突，就去寻找下 一个空的散列表地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到。...但是不管采用哪种探测方法，当散列表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会大大提高。为了尽可能保证散列表的操作效率，一般情况下，我们会尽可能保证散列表中有一定比例的空闲槽位。...我们用装载因子（load factor）来表示空位的多少。 散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度。装载因子越大，说明冲突越多，性能越差。...以下图为例，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，这样既可以保护隐私（只表示大概区域位置而不是具体的点），又比较容易做缓存。 ?
se = set() # 空集合 # 集合添加数据 se.add('qinghan') # 一次只能添加一个，所以只添加了一个qinghan print(se) ?...假设操作内容为 x，其作为因变量，放入 hash 函数，通过运算后取 list 的余数，转化为一个 list 的下标，此下标位置对于 set 而言用来放其本身。...而对于 dict 则是创建了两个 list，一个 list 该下表放此 key，另一个 list 中该下标对应的 value。...字典查找值的过程 散列值就是哈希值。拿到键名，进行哈希，哈希过后得到散列值。 拿到散列值进行相应的运算，然后拿到表元。表元是在散列表中的一个序号。...这两个数据通过哈希，计算散列值，取余后拿到的余数，如果是一样的话，在储存值的时候，就会造成散列冲突。 ? 通过字典的键去哈希，把哈希值存在散列表里面。通过对应的键，然后找到列表中存储的对应元素的值。
在同一个数组中，所有元素的类型都必须相同（都为int、double等） 数字和链表区别： 数组： 连续空间， 预留空间， 查找方便， 插入麻烦，必须移动后面的所有元素，如果没有空间，必须将数组复制到其他地方...散列表（Hash Table） 散列函数： 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。 散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。...比如iTesting对应6， python对于0.如果散列函数将不同的键映射到同一个位置，就在这个位置存储一个链表。 散列函数知道数组有多大，只返回有效的索引。...如果数组包含5个元素，散列函数就不会返回无效索引100。 结合使用散列函数和数组创建了一种被称为散列表 （hash table）的数据结构。 不需要自己去实现散列表，任一优秀的语言都提供了散列表实现。...散列表可用于缓存数据（例如，在Web服务器上）。 散列表非常适合用于防止重复。
总第58篇/程序员小吴 散列表 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。...2.散列碰撞（collision） 散列函数的输入和输出不是唯一对应关系的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但也可能不同。...在一些 BitTorrent 下载中，软件通过计算 MD5 来检验下载到的碎片的完整性。 MD5 校验 2....此时，再将数据进行一次哈希算法处理，经过另外的 Hash 算法之后，被散列到位置下标为 3 的位置，完成操作。...如下动图所示，在散列表中，每个位置对应一条链表，所有散列值相同的元素都放到相同位置对应的链表中。
我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分...当我们存放一个对象的时候，首先会要计算这个元素的散列值，python中使用hash()方法来实现的，这也就回答了第二个问题，因为不是所有的python对象都可以使用hash来获取散列值，获取不到散列值也就不可能存放到...值得注意的是内置的hash方法可以用于所有的内置类型对象的，所有用户自定义的对象默认都是可以作为键的，因为自定义对象的散列值是通过id()来获取的。...，这个过程中可能又会发生新的散列冲突，导致新的散列表中的键的次序发生变化。...一样也是基于散列表的，只是他的表元只包含值的引用而没有对键的引用，其他的和dict基本上是一致的，所以在此就不再多说了。
关于散列函数的设计方法有很多，如：直接寻址法、数字分析法、随机数法等等。但即使是再优秀的设计方法也不能避免散列冲突。在散列表中散列函数不应设计太复杂。...散列冲突，即key1≠key2，hash(key1)=hash(key2)的情况。散列冲突是不可避免的，如果我们key的长度为100，而数组的索引数量只有50，那么再优秀的算法也无法避免散列冲突。...这种情况听着就很耗时，而生产环境中甚至会更大。为了解决一次性扩容耗时过多的情况，可以将扩容操作穿插在插入操作的过程中，分批完成。当负载因子触达阈值之后，只申请新空间，但并不将老的数据搬移到新散列表中。...经过多次插入操作之后，老的散列表中的数据就一点一点全部搬移到新散列表中了。这样没有了集中的一次一次性数据搬移，插入操作就都变得很快了。 Redis为了解决这个问题采用渐进式rehash方式。...2、在渐进式 rehash 执行期间，新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht1 里面，而 ht0 则不再进行任何添加操作：这一措施保证了 ht0 包含的键值对数量会只减不增，并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表
，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。...Argument 列还包含一个用于执行操作的列的列表，该列表以逗号分隔。Merge Join 运算符要求在各自的列上对两个输入进行排序，这可以通过在查询计划中插入显式排序操作来实现。...可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。...HASH:()谓词以及一个用于创建哈希值的列的列表出现在Argument列内。然后，该谓词为每个探测行（如果适用）使用相同的哈希函数计算哈希值并在哈希表内查找匹配项。...Hash join的主要资源消耗在于CPU(在内存中创建临时的HASH表，并进行HASH计算)，而Merge join的资源消耗主要在于磁盘I/O(扫描表或索引)。
阀值 = 当前数组长度✖负载因子 hashmap中默认负载因子为0.75，长度默认是16，默认情况下第一次扩容判断阀值是16 ✖ 0.75 = 12；所以第一次存键值对的时候，在存到第13个键值对时就需要扩容了...我们把参赛编号转化为数组下标的映射方法就叫作散列函数（或“Hash 函数”“哈希函数”），而散列函数计算得到的值就叫作散列值（或“Hash 值”“哈希值”） ?...如何设计一个可以应对各种异常情况的工业级散列表，来避免在散列冲突的情况下，散列表性能的急剧下降，并且能抵抗散列碰撞攻击？ 首先，散列函数的设计不能太复杂。...为了解决一次性扩容耗时过多的情况，我们可以将扩容操作穿插在插入操作的过程中，分批完成。当装载因子触达阈值之后，我们只申请新空间，但并不将老的数据搬移到新散列表中。...经过多次插入操作之后，老的散列表中的数据就一点一点全部搬移到新散列表中了。这样没有了集中的一次性数据搬移，插入操作就都变得很快了。 ? 这期间的查询操作怎么来做呢？
Hash（哈希） 哈希即散列，散列表是为了解决高速存取而设计的，是一种典型的通过空间去换取时间的做法；为啥叫散列？...，把Key通过一个映射函数映射到表中的一个位置，而这个映射函数就叫做散列函数 对于一个散列表来说，基础是一个线性的表，例如一个数组，假设我们需要存取70个元素，那么在创建散列表的时候就会去申请大于70个长度的数据...，假设申请了一个100个长度大小的数组，那当存储元素的时候我们就需要通过散列函数来计算出一个数据的下标index，而这个index必须尽可能的平均分布在这这个数组当中，这样才能保证元素之间的间隙较小，保证数组中的每一个元素只有单个元素的值而不是一个元素链表...0，如果为1那么这位与完的结果为1，也就是说h & 2^n -1的结果取决于h（key的hash值），只有相同的hash值才会得出相同的index，而不会由于数据长度的改变影响到index的计算，那么只要根据...的计算只取决于hash值，只要index计算结果分布均匀，那么基础表的碰撞冲突就会减少，基础表中item存取的元素也会分布均匀，那么存取速度就提高了，而不用遍历链表，下面继续分析HashMap的put实现原理
对象 JavaScript 中的对象，Object，可以简单理解成“名称 - 值”对（而不是键值对：现在，ES 2015 的映射表（Map），比对象更接近键值对），不难联想 JavaScript 中的对象与下面这些概念类似...： Python 中的字典（Dictionary） Perl 和 Ruby 中的散列/哈希（Hash） C/C++ 中的散列表（Hash table） Java 中的散列映射表（HashMap） PHP...正因为 JavaScript 中的一切（除了核心类型，core object）都是对象，所以 JavaScript 程序必然与大量的散列表查找操作有着千丝万缕的联系，而散列表擅长的正是高速查找。...有两种简单方法可以创建一个空对象： var obj = new Object(); 和： var obj = {}; 这两种方法在语义上是相同的。...这两种方法在语义上也是相同的。第二种方法的优点在于属性的名称被看作一个字符串，这就意味着它可以在运行时被计算，缺点在于这样的代码有可能无法在后期被解释器优化。
这点可以看后面 先说下JDK 1.8 HashMap 获取 hash 值的一个寻址优化 JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化（只扰动（异或）了一次），性能更好...(链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树.为啥这样可以解决冲突呢?因为数组扩容涉及到重新hash的问题.)...其中n为散列表长度，hash为插入的键值对的key的哈希值。则进入下一步，否则直接返回null 2 .判断首节点的key和hash是否与入参一致，若相同则返回首节点，否则进入下一步。...假设，当前 HashMap 的空间为2（临界值为1），hashcode 分别为 0 和 1，在散列地址 0 处有元素 A 和 B，这时候要添加元素 C，C 经过 hash 运算，得到散列地址为 1，这时候由于超过了临界值...，空间不够，需要调用 resize 方法进行扩容，那么在多线程条件下，会出现条件竞争，模拟过程如下： 这个过程为，先将 A 复制到新的 hash 表中，然后接着复制 B 到链头（A 的前边：B.next
JOIN:散列连接 Hash join散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（通常是小一点的那个表或数据源）利用连接键（JOIN KEY）在内存中建立散列表，将列数据存储到...hash列表中，然后扫描较大的表，同样对JOIN KEY进行HASH后探测散列表，找出与散列表匹配的行。...需要注意的是：如果HASH表太大，无法一次构造在内存中，则分成若干个partition，写入磁盘的temporary segment，则会多一个写的代价，会降低效率。...可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。 使用情况： Hash join在两个表的数据量差别很大的时候. ?...因为merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多。 通常来讲，能够使用merge join的地方，hash join都可以发挥更好的性能,即散列连接的效果都比排序合并连接要好。
(err)) dict和set的背后 dict 和 set 可以快速检索得益于散列的应用，理论上在散列中查找数据的时间复杂度为 O(1) 散列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...因为 Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，所以在快要达 到这个阈值的时候，原有的散列表会被复制到一个更大的空间里面。...为了让散列值能够胜任散列表索引这一角色，它们必须在索引空间 中尽量分散开来。这意味着在最理想的状况下，越是相似但不相等 的对象，它们散列值的差别应该越大。...发生这种情况是因为，散列表所做的其实是把随机的元素映 射到只有几位的数字上，而散列表本身的索引又只依赖于这个数字 的一部分。...set的实现以及导致的结果 set 和 frozenset 的实现也依赖散列表，但在它们的散列表里存放的只有元素的引用（就像在字典里只存放键而没有相应的值）。
比如，我们可以从图片二进制码串开关取100个字节，从中间取100个字节，从最后取100个字节，然后将这300个字节放一块。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。...如果还想继续提高效率，我们可以把每个图片的唯一标识，和相应的图片文件在图库中的路径信息，都存储在散列表中。...当要查看某个图片是不是在图库的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个标识。...06.散列函数的场景散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。...））在散列表中形成一个探测序列。
---- Sort Merge Join 通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好，然而如果行源已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时排序合并连接的性能会优于散列连接。...Hash Join 散列连接（Hash Join ）是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（或数据源）利用连接键在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与散列表匹配的行...需要注意的是：如果HASH表太大，无法一次构造在内存中，则分成若干个partition，写入磁盘的temporary segment，则会多一个写的代价，会降低效率。...---- 三种连接工作方式比较 Hash join的工作方式是将一个表（通常是小一点的那个表）做hash运算，将列数据存储到hash列表中，从另一个表中抽取记录，做hash运算，到hash 列表中找到相应的值...Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配，因为merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多。
散列思想 散列表的英文叫“Hash Table”，我们平时也叫它“哈希表”或者“Hash 表”，你一定也经常听过它，我在前面的文章里，也不止一次提到过，但是你是不是真的理解这种数据结构呢？...我们把参赛编号转化为数组下标的映射方法就叫作散列函数（或“Hash 函数”“哈希函数”），而散列函数计算得到的值就叫作散列值（或“Hash 值”“哈希值”）。...从图中可以看出，散列表的大小为 10，在元素 x 插入散列表之前，已经 6 个元素插入到散列表中。...我们来看这个图，在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。...答2: 以第一个字符串数组构建散列表，key 为字符串，value 为出现次数。再遍历第二个字符串数组，以字符串为 key 在散列表中查找，如果 value 大于零，说明存在相同字符串。
认识散列表 1.1 散列表的作用 散列算法是散列表的核心，也就做哈希算法或 Hash 算法，是一个意思。散列算法是一种将任意长度输入转换为固定长度输出的算法，输出的结果就是散列值。...例如，MD5 的输出散列值为 128 位，SHA256 的输出散列值为 256 位，这就存在 2 个不同的输入产生相同输出的可能性，即散列冲突，或哈希冲突、Hash Collision。...我们可以举个反例，在 Java 原生的数据结构中，也存在使用开放地址法的散列表 —— 就是 ThreadlLocal。...当然，由于 HashMap 使用的是拉链法来解决散列冲突，扩容并不是必须的，但是不扩容的话会造成拉链的长度越来越长，导致散列表的时间复杂度会倾向于 O(n) 而不是 O(1)。...这个约定是为了避免两个 equals() 相同的 Key 在 HashMap 中存储两个独立的键值对，引起矛盾。 ---- 4.
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。...所以上面的问题就有了答案，我们查找数据快不是因为 散列表的存储有规律，而是把 key 经过hash 算法取余找到数组下标，进一步找到值，而且数组查找是通过下标而不是遍历，但是桶后追加的元素是 链表，所以...（4）、折叠法 将关键字分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为散列地址。...不难看出，HashMap 的hash 采用的是 除留余数法 。 我认为无论是哪种方法构造出来的hash散列表都是无序，只是说每种方式都有固定的算法而已，但是分布在散列表中形成的样子是乱序的。
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