之前我们所采用的那种方法,也被称之为封闭定址法.每个桶单元里存的都是那些与这个桶地址比如K相冲突的词条.也就是说每个词条应该属于哪个桶所对应的列表,都是在事先已经注定的.经过一个确定的哈希函数,这些绿色方块只会掉到K这个桶里,它不可能被散列到其他的桶单元. 与此同时,分离链接散列算法还有一个亟待解决的缺点:需要指针,由于给新单元分配地址需要时间,这就导致了速度减慢,所以不太好.还有,因为链表是次第关联的结构,实现算法的代码自身的复杂程度和出错概率会大大增加.而只要采用这种策略,就很难保证每组冲突

C# Dictionary源码剖析 参考:https://blog.csdn.net/exiaojiu/article/details/51252515 http://www.cnblogs.com/wangjun1234/p/3719635.html 源代码版本为 .NET Framework 4.6.1 Dictionary是Hashtable的一种泛型实现(也是一种哈希表)实现了IDictionary泛型接口和非泛型接口等,将键映射到相应的值.任何非 null 对象都可以用作键.使用与Ha

 开放定址散列法和再散列 目录 开放定址法 再散列 代码实现 1 开放定址散列法 前面利用分离链接法解决了散列表插入冲突的问题,而除了分离链接法外,还可以使用开放定址法来解决散列表的冲突问题. 开放定址法在遇见冲突情形时,将会尝试选择另外的单元,直到找到空的单元为止,一般来说,单元h0(X), h1(X), h2(x)为相继尝试的单元,则hi(X)=(Hash(X)+F(i)) mod TableSize,其中F(i)即为冲突解决的探测方法, 开放定址法中的探测方法的三种基本方式为, 线性探测法

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区 标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读 评论(10) 收藏 举报  分类: java 提高篇(24)  面试题收录(10)  版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想

为了消除一次聚集,我们使用一种新的方法:平方探测法.顾名思义就是冲突函数F(i)是二次函数的探测方法.通常会选择f(i)=i2.和上次一样,把{89,18,49,58,69}插入到一个散列表中,这次用平方探测看看效果,再复习一下探测规则:hi(x)= ( Hash(x) + F(I) ) % TableSize(I=0,1,2…) 脑内调试一下:49和89冲突时,下一个空闲位置是0号单元.58和18冲突时,i=1也冲突,再试i=2,h2(58)=(8+4)%10=2是空的可以放.69同理. 对于

在实际应用中,无论如何构造哈希函数,冲突是无法完全避免的. 开放地址法 这个方法的基本思想是:当发生地址冲突时,按照某种方法继续探测哈希表中的其他存储单元,直到找到空位置为止.这个过程可用下式描述: H i ( key ) = ( H ( key )+ d i ) mod m ( i = 1,2,…… , k ( k ≤ m – 1)) 其中: H ( key ) 为关键字 key 的直接哈希地址, m 为哈希表的长度, di 为每次再探测时的地址增量. 采用这种方法时,首先计算出元素的直接哈希

前几节课讲散列表的时候,我们需要用Chaining,链接法需要用到指针pointer,但有一种方法可以不要Chaining和指针,还能在发生冲突时,为产生冲突的关键字寻找下一个"空"的Hash地址.这种方法叫:开放定址法(Open Addressing)如下图所示: 在开放定址法中,用到探测法(Probing),它是让Hash函数指定slot的顺序去进行关键字key的探索,从而进行插入/查找/删除操作.简单来说,上图的例子就能看懂probing的运作机制了.为了方便确认slot是否已有

Hashtable是很经常在面试中遇到的数据结构,因为他的O(1)操作时间和O(n)空间 之所以自己写一份是因为: 加深对于hashtable的理解 某些公司面试的时候需要coding....... 开放地址法  Xn=(Xn-1 +b ) % size 理论上b要和size是要精心选择的,不过我这边没有做特别的处理,101的默认size是从c#源代码中抄袭的.... 代码尽量简单一点是为了理解方便 hashtable快满的时候扩展一倍空间,数据和标志位还有key 这三个数组都要扩展 删除的时候

哈希表(链地址法处理冲突) 1000(ms) 10000(kb) 2676 / 6911 采用除留余数法(H(key)=key %n)建立长度为n的哈希表,处理冲突用链地址法.建立链表的时候采用尾插法. 输入 第一行为哈西表的长度m: 第二行为关键字的个数n: 第三行为关键字集合: 第四行为要查找的数据. 输出 如果查找成功,输出该关键字所在哈希表中的地址和比较次数:如果查找不成功,输出-1. 样例输入 13 13 16 74 60 43 54 90 46 31 29 88 77 78 79 1

最近时间有点紧,暂时先放参考链接了,待有时间在总结一下: 查了好多,这几篇博客写的真心好,互有优缺点,大家一个一个看就会明白了: 参考 1. 先看这个明白拉链法(链地址法),这个带源码,很好看懂,只不过是只讲了拉链法一种: 2. 再看这个比较全的,四种全讲了,链接,这篇比较形象,有图.但是这两篇都没有仔细介绍优缺点: 3. 最后看优缺点,点击这里:

DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集. 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集. 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感. 3) 聚类结果没有偏

导读 曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象. 而在要出去面试找工作的时候,才发现这些基础都快忘光光了,所以可能就“杯具”了!实际上,对于数据结构和算法相关的知识点的学习,是程序员必须修炼的一门内功,而要掌握

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python.R的实现: K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means.K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本,共有M个属性,均为离散的,对于聚类数目标K: ste

目录 一:盲打简介与优点 二:如何练习 三:键盘字母排列顺序的口诀 四:python打字练习系统 一:盲打简介与优点   简介:盲打是指打字的时候不用看键盘或看稿打字时的视线不用来回于文稿和键盘之间的行为,盲打可使输入的速度增加.盲打要求打字的人对于键盘有很好的定位能力.   优点:通过练习盲打来提高打字的速度,让自己的手速跟上自己思维的速度,做到心到手到,这样不仅可以提高效率,而且可以提高自己的注意力和思维的活跃程度.ACM集训也对盲打有要求.   盲打无论对于打字员还是程序员来说,都是很有必

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

前注:本文不是讲解Java类库的Hashtable实现原理,而是根据计算机哈希表原理自己实现的一个Hashtable. HashTable内部是用数组存放一个(Key-Value pair)键值对的引用,其原理是根据Key的hashCode来计算出数组下标.因为存放位置是直接计算出来,不需要遍历数据结构,这使得hash table具有快速增删查改的优势.下面介绍HashTable的实现步骤: 取得Key的hashCode. 通过Eclipse等工具可以轻松的复写Object的hashCode方法

数据结构定义如下: typedef unsigned int Index; typedef Index Position; struct HashTbl; typedef struct HashTbl *HashTable; HashTable InitializeTable(int TableSize); void DestroyTable(HashTable H); Position Find(ElementType Key, HashTable H); void Insert(Elemen

<?php class HashNode { public $key; public $value; public $nextNode; public function __construct($key, $value, $nextNode = NULL) { $this->key = $key; $this->value = $value; $this->nextNode = $nextNode; } } class HashTable{ private $buckets; pr

采用开放定址法处理散列表的冲突时,其平均查找长度?  高于链接法处理冲突 低于二分查找 开放定址法:一旦发生冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列地址够大,空的地址总会找到 链地址法: 一旦发生冲突,在当前位置给单链表增加结点就行.    与开放定址法相比,拉链法其中优点有: 1.拉链法处理冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短: 2.由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的,故它更适合于造表前无法确定表长的情况. 虽然我们不希望发生冲突,但实际上发生冲突的

看了ConcurrentHashMap的实现, 使用的是拉链法. 虽然我们不希望发生冲突,但实际上发生冲突的可能性仍是存在的.当关键字值域远大于哈希表的长度,而且事先并不知道关键字的具体取值时.冲突就难免会发 生.另外,当关键字的实际取值大于哈希表的长度时,而且表中已装满了记录,如果插入一个新记录,不仅发生冲突,而且还会发生溢出.因此,处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题. 1.开放定址法     用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探