在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 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。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构，它通过将键映射到值的方式，能够实现快速的数据检索。在本文中，我们将深入讲解Python中的散列表，包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景，并使用代码示例演示散列表的操作。
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）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，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。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
哈希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）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
说明： 本文是上一篇《Python的可散列对象》的续篇，两者都是对《Python大学实用教程》和《跟老齐学Python：轻松入门》有关字典内容的进阶知识。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
该文介绍了Python中字典（dict）的基本使用方法、常见操作以及字典类型的一些变种。
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下
散列表通常使用顺序表来存储集合元素，集合元素以一种很分散的分布方式存储在顺序表中。
iTesting，爱测试，爱分享 沉寂了一段时间，继续学习。 算法这个系列我想分享很久了，奈何本身对算法不是特别了解，又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书， 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发，尝试着分享下。需要注意的是， 文中各个算法的写法不是简单的拷贝，算理解思想后拿Python3重新写了遍，分享的代码和书中的例子也稍有不同，加了些日常工作中会做的处理，如有不适，请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想： 1.目标是找数组中的某一个元素，暂叫item 2.找出整个数组中间
软件环境：Python 3.7.0b4 一、散列函数 无论你给它什么数据，它都还你一个数字。它必须满足一些要求： 它必须是一致的。例如，假设你输入apple时得到的是4，那么每次输入apple时，得到的都必须为4。 它应将不同的输入映射到不同的数字。例如，如果一个散列函数不管输入是什么都返回1，那它就不是好的散列函数。最理想的情况是 将不同的输入映射到不同的数字。 使用函数dict来创建散列表 >>> book = dict() >>> book["apple"] = 0.67 # 一个苹果的价格是67美
散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。
哈希表（Hash Table），学名散列表。散列表最核心的部分就是散列函数。有了散列函数，无论你给它什么输入数据，它都还你一个数字。专业一点的话，就是散列函数将输入映射到数字。
这是《算法图解》的第五篇读书笔记，内容主要涉及散列表（hash table）。 1.散列表简介 散列表，又名哈希表，是一种数据结构。它是将用于搜索的键按照一个函数（哈希函数）转化为数组的索引，然后在索引所对应的数组元素中存放与键关联的内容。 从本质上来说，哈希表是一个数组，一个稀疏数组，但这个数组的索引是某个键的映射值，键与索引的映射关系可用哈希函数来表示。 在python中，最常见的哈希表的数据类型就是字典（dict）。 2.散列表的特点 2.1优点 由于散列表本质上是数组，因此支持随机访问，其时间复
如果创建的数据大小小于我们要存储的数据量，那么会导致每个数据不能对应唯一到数组上的位置。例如我们创建一个长度为 26 的数组（英文字母的个数），用它来存储所有的英文单词，明显他并不符合我们创建散列函数的要求。这就形成了冲突：冲突很糟糕，必须要避免。
我们之前介绍过简单查找和二分查找，简单查找是从头开始一个个查找，二分查找是在有序列表中按分而治之的思想进行查找，虽然二分查找已经很快速了，但是在有些情况下，还是不能达到人们的需求。
超市中用到的条形码，每个码对应一个商品，扫一下马上就能知道商品的价格，查询速度O（1）。哪种数据结构能做到这样？那只有散列表了。
在计算机科学领域，数据存储和检索是一个至关重要的问题。为了能够高效地存储大量数据，并能够快速地进行查找、插入和删除操作，散列表（Hash Table）和哈希表（Hash Map）应运而生。本文将带你深入了解散列函数的原理，学习散列表和哈希表的概念、操作以及解决冲突的方法，让你能够理解并应用这些数据结构来解决实际问题。
Redis Hash（散列表）是一种 field-value pairs（键值对）集合类型，类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value，你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field，也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。
python dict的基本介绍Hash Table 概念dict实现的三个核心结构体解读dict的底层几个C API源码
软件环境：Python 3.7.0b4 一、迪杰斯特拉（dijkstras）算法介绍 算法目标：找出一个图中最快（耗时最短）的路径。 实现步骤： 找出最短时间内前往的节点； 对于该节点的邻居，检查是否
Python是一种流行的开发语言，因为它易于学习和使用，这使得Python成为了数据科学、机器学习、人工智能、网络开发等领域中最常用的语言之一。在这些领域中，掌握数据结构和算法非常重要，因为它们是编程中最基本的概念，也是编写高效代码所必需的。
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
一般而言，对于包含n个元素的列表查找某个元素，使用二分法最多需要log_{2}n步(时间复杂度为log_{2}n)，简单查找最多需要n步。大O表示法指出了算法最糟糕情况下的运行时间
Redis 的 Hash 类型是一种键值对集合，这种数据类型适合用于存储对象。在 Hash 类型中，每个键都有一个对应的值，这和 Python 的字典、Java 的 HashMap 以及 JavaScript 的对象非常相似。
参考内容： 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
本文是在阅读Aditya Bhargava先生算法图解一书所做的总结，文中部分代码引用了原文的代码，在此感谢Aditya Bhargava先生所作出的这么简单的事例，对基础算法感兴趣的朋友可以阅读原文。由于本人也是编程初学者，所以本书比较浅显易懂，所介绍的算法配上插图也十分易懂，这里只是介绍几种最基础的算法由浅入深以帮助理顺一些简单的思维逻辑。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
注： 本文是对《跟老齐学Python：轻松入门》和《Python大学实用教程》有关字典对象的学习补充和提升。更多有关这两本书的资料，请阅读如下链接：
要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。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，分别是对键的引用和对值的引用。
🔹 链表（List）：用于保存Twitter的信息流。 🔹 栈（Stack）：支持文字编辑器的撤销/重做功能。 🔹 队列（Queue）：用于保存打印作业，或者在游戏中发送用户操作。 🔹 堆（Heap）：用于任务调度。 🔹 树（Tree）：用于保存HTML文档，或者用于人工智能决策。 🔹 后缀树（Suffix Tree）：用于在文档中搜索字符串。 🔹 图（Graph）：用于跟踪社交关系，或者进行路径搜索。 🔹 R树（R-Tree）：用于寻找最近的邻居。 🔹 顶点缓冲区（Vertex Buffer）：用于向GPU发送渲染数据。
题目分析：两个数之和等于 target, 首先标记所有遍历过的数，如果 target 减去当前被遍历到的值 e 后，即 target-e 被标记过，则找到答案。
我们尝试维护过一个代理池。代理池可以挑选出许多可用代理，但是常常其稳定性不高、响应速度慢，而且这些代理通常是公共代理，可能不止一人同时使用，其IP被封的概率很大。另外，这些代理可能有效时间比较短，虽然代理池一直在筛选，但如果没有及时更新状态，也有可能获取到不可用的代理。 如果要追求更加稳定的代理，就需要购买专有代理或者自己搭建代理服务器。但是服务器一般都是固定的IP，我们总不能搭建100个代理就用100台服务器吧，这显然是不现实的。 所以，ADSL动态拨号主机就派上用场了。下面我们来了解一下ADSL拨号
作为Java中最常用的Map集合，HashMap、HashTable和ConcurrentHashMap都是线程安全的，但它们之间有什么区别呢？在本文中，我们将深入探讨这三种Map集合的区别，并通过Java代码示例来演示它们之间的差异。
广度优先搜索（BFS）是我们学的第一种图算法，它可以让你找出两样东西之间的最短距离。 这里提到了一个新的概念：图， 那什么是图呢？ 图简介 图用于模拟不同的东西是如何相连的： 图由节点（node）和边（edge）组成。一个节点可以与众多的节点直接相连。 再来看这个图： 从1到5的最短路径是怎样的呢？由于节点比较少，我们一眼就可看出这条路径是最短的： 其实这就是一个广度优先搜索的例子。解决最短路径问题的算法称之为广度优先搜索。 解决这种最短路径问题需要两个步骤： 使用图来建立问题
元组的使用方法（与列表类似）：索引取值、索引切片、for循环、成员运算、index获取元素索引、count计数
首先拉取 Redis 镜像, 这里我选择的是 redis:alpine 轻量级镜像版本：
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：
NoSQL，全称 Not Only SQL，意为不仅仅是 SQL，泛指非关系型数据库。NoSQL 是基于键值对的，而且不需要经过 SQL 层的解析，数据之间没有耦合性，性能非常高。
散列表又称为哈希表（Hash Table）, 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 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。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映
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