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#小手一抬学Python#Python 表与可对象

Python 表与可对象 =================== 表(散列表) ------------- 是从 Hash 音译过来的,表(hashtable),也叫做散列表。 表是键值对的无序集合,其每个键都是唯一的,核心算法是通过索引去查找值,Python 中的字典符合表结构,字典中每个键对应一个值,my_dict={key1:value1,key2:value2} 可与不可 ------------- 这部分在 官方文档 说的比较绕,简单说一下的结论(也是大家共识的),一个对象(Python 中万物皆对象)在生命周期内,保持不变,就是可的(hashable Python hash() 函数 --------------------- hash 函数用于获取一个对象的值,语法结果为 hash(object),返回值是对象的值, 值是整数。 这篇博客的总结 ------------ 本篇博客为大家说明了 Python表概念和可对象,对于初学阶段是有帮助的。

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回文对(mapTrie

解题 2.1 map2.2 Trie1. 题目给定一组唯一的单词, 找出所有不同 的索引对(i, j),使得列表中的两个单词, words + words ,可拼接成回文串。 2.1 mapclass Solution {public: vector palindromePairs(vector& words) { unordered_map w_id; set wdLen = s) return false; return true; }};904 ms 45.6 MB2.2 Trieclass trie{public: unordered_map next; int

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    七夕节也要学起来,

    本节,我想跟着大家一起重新学习下关于的一切——函数、表。这三者有什么样的爱恨情仇?为什么Object类中需要有一个hashCode()方法?它跟equals()方法有什么关系? 如何编写一个高性能的表?Java中的HashMap中的红黑可以使用其它数据结构替换吗?何为算法的用途算法,是一种广义的算法,或者说是一种思想,它没有一个固定的公式,只要满足上面定义的算法,都可以称作Hash算法。 好了,既然这里屡次提到表,那我们就来看看表是如何一步步进化的。表进化史数组讲表之前,我们先来看看数据结构的鼻祖——数组。数组比较简单,我就不多说了,大家都会都懂,见下图。? 后记本节,我们一起重新学习了关于函数、表相关的知识,在Java中,HashMap的终极形态是以数组+链表+红黑的形式呈现的。据说,这个红黑还可以换成其它的数据结构,比如跳表,你造吗?

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    函数和

    其核心就是函数和表的应用!函数函数又称为散列函数,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。 假设输出值域为S,函数的性质如下:典型的函数都有无限的输入值域当函数输入一致时,输出必相同当函数传入不同的输入值时,返回值可能一样,也可能不一样,由于输入域远大于值域(重要)很多的不同输入所得的输出值会均匀的分布在 表就是这么做的,一会再说! 函数映射表就是利用函数,可以根据关键码而直接进行访问的数据结构,也就是将关键码(Key value)通过函数映射到表中的一个位置来进行访问。 冲突个数少时,没有必要使用红黑

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    KD和LSH局部敏感

    文档结构文档表示距离度量KD原理构建查询复杂度KD的KNNKD的逼近KNN不适用高维数据LSHLSH潜在的问题LSH算法复杂度概率逼近多表文档结构文档表示词袋模型:有一些词,比如“的”,“吧”出现的频率很高 距离度量常见的距离度量有:欧氏距离:d=∑Kk=1(x1k−x2k)2−−−−−−−−−−−−−−√d=sqrt{sum_{k=1}^K(x_{1k}-x_{2k})^2}曼顿距离:d=∑Kk=1|x1k 原理KD通过不断划分样本到不同的子空间,构建二叉的结构,通过剪枝实现了效率更高的查询,在低维空间表现较好。 KD的KNN保留距离的时候,只需要把1NN中的离查询点最小的距离改成离查询点最小的第K个距离即可。 KD的逼近KNN实际计算的时候,假设已获得的离查询点最近的距离是rr,那么剪枝的标准由d>rd>r变成d>rα(α>1)d>ralpha(alpha>1),相当于更容易剪枝。

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    重温数据结构: 函数

    函数的过程中需要使用函数进行计算。函数是一种映射关系,根据数据的关键词 key ,通过一定的函数关系,计算出该元素存储位置的函数。 冲突的解决选用函数计算值时,可能不同的 key 会得到相同的结果,一个地址怎么存放多个数据呢?这就是冲突。 的应用表分布式缓存表(散列表)表(hash table)是函数最主要的应用。 表不同于二叉、栈、序列的数据结构一般情况下,在表上的插入、查找、删除等操作的时间复杂度是 O(1)。 影响产生冲突多少有以下三个因素:函数是否均匀;处理冲突的方法;表的加载因子。表的加载因子和容量决定了在什么时候桶数(存储位置)不够,需要重新

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    )双重(Double Hashing)冲突解决策略:链接技术(chaining)函数的设计 除法法(The Division Method)乘法法(The Multiplication )双重(Double Hashing)冲突解决策略:链接技术(chaining)函数的设计 除法法(The Division Method)乘法法(The Multiplication 因为二度时,表中的所有元素值将依赖于表的位置空间值,所以表中所有值也需要重新二度。 由此看出,对表的扩充将是以性能损耗为代价。 ## 函数的设计 一个好的函数应满足假设:每个关键字都等可能地被到 m 个槽位的任何一个之中,并且与其他的关键字已被到哪一个槽位中无关。 因为二度时,表中的所有元素值将依赖于表的位置空间值,所以表中所有值也需要重新二度。 由此看出,对表的扩充将是以性能损耗为代价。

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    表运算得非常快,在计算机程序中,如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用表(例如拼写检查器)表的速度明显比快,的操作通常需要O(N)的时间级。表不仅速度快,编程实现也相对容易。   表算法-表的概念及作用  一般的线性表,中,记录在结构中的相对位置是随机的,即和记录的关键字之间不存在确定的关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。 表算法用上述得到的数值作为对应记录在表中的位置,得到下表:?表算法上面这张表即表。 表算法-表的构造方法1、直接定址法例如:有一个从1到100岁的人口数字统计表,其中,年龄作为关键字,函数取关键字自身。 表算法5、除留余数法取关键字被某个不大于表表长m的数p除后所得余数为地址。H(key)=key MOD p (p

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    7.

    (Hash)又称散列,它是一个很常见的算法。在Java的HashMap数据结构中主要就利用了算法包括了函数和表两部分。 我们数组的特性可以知道,可以通过下标快速(O(1))的定位元素,同理在表中我们可以通过键(值)快速的定位某个值,这个值的计算就是通过函数(hash(key) = address )计算得出的 通过值即能定位元素 = value,原理同数组类似。 最好的函数当然是每个key值都能计算出唯一的值,但往往可能存在不同的key值的值,这就造成了冲突,评判一个函数是否设计良好的两个方面:  1.冲突少。  2.计算快。   下面给出几种常用的函数,它们的背后都有一定的数学原理且经过大量实践,其数学原理不在这里探究。  BKDR函数(h = 31 * h + c)  这个函数被应用在Java的字符串值计算。

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    表,又叫散列表,是数据结构的一种。散列表用途很广泛,比如一个电话薄,每一个姓名对应一个电话号码。姓名与电话号码呈映射关系。假如要创建一个电话薄,可以使用 JavaScript 对象来实现。 b 和 = 并不是一样的,但得到的值却一样,这就是冲突。解决冲突的办法大致有两种。 如果稀疏数组的那一项已经有了数据,要插入相同值的数据时,把这个新的数据存放在下一个没有数据的存储单元。如果下一个存储单元也有数据,则继续往后查找,一直找到没有数据的一项并存入数据。 当是别的类型时,求值再找对应的数据。 不需要引入其它的数据结构就能实现表。对于链表,可以看这篇文章:链表的实现当有新的值进入表时,先判断稀疏数组对应的索引处有没有存储数据,如果有了则往后查找空的存储单元然后存入数据。?

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    散列表(Hash table,也叫表),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。 要求:不使用数据库,速度越快越好=>表(散列)添加时,保证按照id从低到高插入 使用链表来实现表, 该链表不带表头思路分析并画出示意图代码实现? EmpLinkedList , 用于存放上述元素以及增删改查方法 这里因为开始时没有对head进行初始化,因此删除时需要单独进行判断创建HashTab, 编写散列函数, 并实现Hash表的增删改查方法** * 表实现数据的存储

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    Redis

    在 Redis 中,类型是指键值本身又是一个键值对结果,其结构表示为:Redis 结构:key -> value在中 上述的 value 结构:field -> value使用 json 表示 如果 key 不存在,一个新的表被创建并进行 HSET 操作。如果域 field 已经存在于表中,旧值将被覆盖。返回值:如果 field 是表中的一个新建域,并且值设置成功,返回 1 。 **时间复杂度:**O(N), N 为表的大小。 语法: HKEYS key说明:返回表 key 中的所有域。返回值:一个包含表中所有域的表。当 key 不存在时,返回一个空表。 0127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING ziplistHashhashtable当 field 个数超过 512 时,内部编码也会由 ziplist 变为 hashtable这里我们使用 python 也可以使用这个命令查询内部编码 r.object(ENCODING,hashtableHash)查询内部编码127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING hashtableHashhashtable使用上面的 python

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    表结合了顺序表和链表两者的优势,顺序表随机访问快,链表插入删除元素快。那么怎么将两者结合呢? 只需要判断下数组66索引下的值是否为1 时间复杂度 O(1)3.场景三 现在又轮到A不乐意了,A觉得他为了几个数字,却要花销100个内存,于是又和B商量 最后,商量结果为:建立一个索引和数字之间的关系,表就诞生了 表搞明白了表的结构后,理解它也十分简单,键值对中的key,代表了链表数组中的索引,通过hash算法获取索引,之后只需要O(1)的时间就可以获取到value,当然前提是该索引下的链表元素只有1个, 存放元素也是同样道理,通过key获取到数组索引后,判断该索引下的链表是否为空,如果为空,直接存入,否则遍历链表,如果有key相同的,直接替换,没有key相同的放入链表头部下面是一个简单的带有存放和获取的表 key, V value, int hashCode) { this.key = key; this.value = value; this.hashCode = hashCode; } } }简单的表就到这边了

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    4.Python操作Redis:(H

    Python的redis模块实现了Redis(Hash)命令行操作的几乎全部命令,包括HDEL、HEXISTS、HGET、HGETALL、HINCRBY、HKEYS、HLEN 、HMGET 、HMSET pairs),返回python字典类型数据,hgetall(self, name)HINCRBY: 为表(Hash)指定键(key)对应的值(key)加上指定的整数数值(int,可为负值),参见 HKEYS: 返回表(Hash)对应键(key)的数组(Python称之为列表List),hkeys(self, name)HLEN: 获取表(Hash)中键-值对(key-value pairs )个数,hlen(self, name)HMGET: 获取表(Hash)中一个或多个给点字段的值,不存在返回nil(Redis命令行)None(Python),hmget(self, name, keys ),其中keys可以为列表(list)HMSET: 设置对个键-值对(key-value pairs)到表(Hash)中,python输入值(mapping)为字典(dictionary)类型,hmset

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    详解Python中的可对象与不可对象(二)

    作者:草yang年华前言:我们经常会听见很多的概念,值,表,可对象,不可对象,散列表,字典,映射,等等,那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系,它们的本质又是怎么样的,本此系列文章将针对这些概念进行说明 对于不可变类型而言,不同的值意味着不同的内存,相同的值存储在相同的内存,如果将我们的不可变对象理解成表中的Key,将内存理解为经过运算的值Value,这不正好满足表的性质嘛。 a=Animal(dog)print(hash(a)) # 返回 1000现在对于什么是python的可对象和函数如何实现应该有了比较清楚的了解了。 与 B-相比,这在大多数情况下为查找(目前最常见的操作)提供了更好的性能,并且实现更简单。字典的工作方式是使用 hash() 内置函数计算字典中存储的每个键的 hash 代码。 hash 代码根据键和每个进程的种子而变化很大;例如,Python 的 hash 值为-539294296,而python(一个按位不同的字符串)的 hash 值为 1142331976。

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    LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForestsklearn(一)

    (LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理) R语言实现︱局部敏感算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(二,textreuse介绍)机械相似性python版的四部曲: LSH︱python实现局部敏感随机投影森林 ——LSHForestsklearn(一) LSH︱python实现局部敏感——LSHash(二) 相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离(simhash)(三) function) 每棵对应一个散列,且这个散列是经过排序的。 显示的是值。n_estimators棵,n_samples个散列。 original_indices_ : array, shape (n_estimators, n_samples)每棵对应一个散列,散列是经过排序的,显示的是原数据序号index. trees

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    【LeetCode】设计集合 表探索

    不使用任何内建的表库设计一个集合具体地说,你的设计应该包含以下的功能add(value):向集合中插入一个值。contains(value) :返回集合中是否存在这个值。 remove(value):将给定值从集合中删除。如果集合中没有这个值,什么也不做。 不要使用内建的集合库。

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    【字符串】字符串入门

    Tag : 「滑动窗口」、「表」、「字符串」、「前缀和」所有 DNA 都由一系列缩写为 A,C,G 和 T 的核苷酸组成,例如:ACGAATTCCG。

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    Python中的常识小结

    Python中,是一种将相对复杂的值简化成小整数的计算方式。值可以表示出原值所有的位,有些值会得出非常大的数值,这样的算法通常用于密码学。       Python中也有基础的模块库可以支持部分的算法。       不同的平台、不同的系统值的计算可能会不同,这里简单对我自己的电脑做一个试探。 Win10的Ubuntu系统中运行如下:grey@DESKTOP-3T80NPQ:mnte01_workspace02_programme_language03_python03_OOP20170816$python hash.py87767980999771404287695996321612313196608107289grey@DESKTOP-3T80NPQ:mnte01_workspace02_programme_language03_python03_OOP20170816$python 但是,试探的对象创建的例子却跟我在其他地方看见的方式差不多,相应的是通过id除以16实现的。只不过,在py2中的计算是整型,而py3中的计算则是浮点数。

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    Python带你了解数据结构【二】

    _adj.append(t)散列表(Hash)散列表,又叫表。它在python里面存在的主要形式就是字典了,根据key来查找对应value的值。 最常见的用途就是函数,例如MD5,SHA1等。?表的本质其实也是一个数组,和数组不同的是我们需要通过一些中间函数进行转换,转换过后取到对应的值。而这个中间函数就是函数。 表的更新,删除,取值对应的python种字典的对应操作:?谈到表,我们有个问题就不得不说一下,那就是冲突。什么是冲突呢? 那对于表而言,也可能会出现这样的情况,当存储区域小于需要存储数据的时候,就会发生冲突。?如何解决冲突呢?我们右两种办法:链表法和开放寻址法。 开放寻址法:当某个值已经被占用的情况下,继续寻找下一个空着的位置。以此类推。直到找到空的为止。python里面的字典就是采用的该方法。

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