Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” ASL指的是 平均查找时间 关键字序列:(7.8.30.11.18.9.14) 散列函数: H(Key) = (key x 3) MOD 7 装载因子: 0.7 处理冲突:线性探测再散列法 查找成功的ASL计算方法: 因为现在的数据是7个,填充因子是0.7.所以数组大小=7/0.7=10,即写出来的散列表大小为10,下标从0~9. 第一个元素7,带入散列函数,计算得0. 第二个元素8,带入散列函数,计算得3. 第三个元素30,带入散列函数

晚上,好像是深夜了,突然写到这类题时遇到的疑惑,恰恰这个真题只让计算成功的ASL,但我想学一下不成功的计算,只能自己来解决了,翻了李春葆和严蔚敏的教材没有找到相关链地址法的计算,于是大致翻到两篇不错的博客,辗转了牛客面试题,做个小总结. 题目1 将关键字序列{1 13 12 34 38 33 27 22} 散列存储到散列表中.散列函数为:H(key)=key mod 11,处理冲突采用链地址法,求在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度 1 mod 11=1,所以数据1是属于地址1 13 m

ASL(Average Search Length),即平均查找长度,在查找运算中,由于所费时间在关键字的比较上,所以把平均需要和待查找值比较的关键字次数成为平均查找长度. 它的定义是这样的: 其中n为查找表中元素个数,Pi为查找第i个元素的概率,通常假设每个元素查找概率相同,Pi=1/n,Ci是找到第i个元素的比较次数. 当然,有查找成功,就有查找不成功,即要查找元素不在查找表中.针对不同查找方式的查找成功与不成功,我接下来会说,这也是一我一开始有点乱的地方. 一个算法的ASL越大,说明时间性

1058 N的阶乘的长度基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏 关注输入N求N的阶乘的10进制表示的长度.例如6! = 720,长度为3.Input输入N(1 <= N <= 10^6)Output输出N的阶乘的长度Input示例6Output示例3思路:位数公式 则有: 循环遍历即可 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { ios::sync_with

看到这个题目首先想到是排序,那么时间复杂度自然就是O(NlgN).那么使用二叉堆如何解决呢? 对于下面一个数组,共有12个元素,我们的目标就是找出第5大元素——12 首先建立一个具有M个元素的最小堆,那么堆顶是这M个元素的最小值,接下来遍历剩下的元素,如果一个元素小于堆顶元素则不做任何操作,如果大于堆顶元素,则替换该元素,并且调整最小堆.显然最后堆的M个元素是最大的M个元素,而它们中最小的正式堆顶元素. 实现代码 Heap <Integer> h = new Heap<>(); I

题目: 已知关键字序列为{30,25,72,38,8,17,59},设散列表表长为15.散列函数是H(key)=key MOD 13,处理冲突的方法为二次探测法Hi= ( H(key) + di )mod 15 ( di=12,-12,22,-22,… ),请写出构造散列表的详细计算过程,填写散列表,并计算在等概率的情况下查找成功和失败时的平均查找长度ASL. 地址 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 关键字                          

查找searching 在有序数列中查找某一个数据时候的算法设计 查找表的分类 静态查找表:只进行查找操作 动态查找表:不断的插入不存在,删除已存在 查找表的操作 查找.插入.删除 查找也叫检索,是根据给定的某个值,在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素. 关键字,是数据元素中某个数据项的值,它可以标识一个数据元素 查找方法评价 查找速度 占用存储空间多少 算法本身复杂程度 平均查找长度ASL(Average Search Length):为确定记录在表中的位置,需将关键字和给定值进行比

1.定义 分块查找(Blocking Search)又称索引顺序查找.它是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法. 2.基本思想 分块查找的基本思想是: (1)首先查找索引表 索引表是有序表,可采用二分查找或顺序查找,以确定待查的结点在哪一块. (2)然后在已确定的块中进行顺序查找 由于块内无序,只能用顺序查找. 3. 存储结构 二分查找表由"分块有序"的线性表和索引表组成. (1)"分块有序"的线性表 表R[1..n]均分为b块,前b-1块中结点个数为,第b

转载出处http://blog.csdn.net/tanggao1314/article/details/51457585 一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 使用哈希查找有两个步骤: 1. 

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

预备的数学知识 数据结构的概念 基本名词 算法 线性表 线性表的定义和基本操作 顺序表 顺序表增 顺序表删 顺序表查 单链表 建立单链表 单链表增 单链表删 单链表查 双链表 循环链表 静态链表 栈 栈的定义和基本操作 顺序栈 共享栈 链栈 队列 队列的定义和基本操作 顺序队 循环队列 链队 双端队列 栈和队列的应用 栈在括号匹配中的应用 栈在表达式求值中的应用 栈在递归中的应用 队列在层次遍历中的应用 数组 串 串的定义和存储结构 串赋值操作 串的模式匹配 简单的模式匹配 KMP算法 改良的K

这个作业属于哪个班级 数据结构--网络2011/2012 这个作业的地址 DS博客作业05--查找 这个作业的目标 学习查找的相关结构 姓名 黄静 目录 0.PTA得分截图 1.本周学习总结 1.1 查找的性能指标 1.2 静态查找 1.2.1 顺序查找 1.2.2 折半查找 1.2.3 分块查找 1.3 二叉搜索树 1.3.1 二叉搜索树查找 1.3.2 构建二叉搜索树 1.3.3 二叉搜索树的插入与删除 1.4 AVL树 1.4.1 AVL树定义 1.4.2 AVL树调整 1.4.3 STL

1. HashMap的数据结构 http://blog.csdn.net/gaopu12345/article/details/50831631   ??看一下 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端. 数组 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大.但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1):数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难. 链表 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N).链表的特点是:寻址困难,插入和删除

20172325 2018-2019-2 <Java程序设计>第七周学习总结 教材学习内容总结 二叉查找树 二叉查找树:是含附加属性的二叉树,即其左孩子小于父节点,而父节点又小于或等于右孩子. 二叉查找树的定义是二叉树定义的扩展. 二叉查找树的各种操作: addElement:往树中添加一个元素 removeElement:从树中删除一个元素 removeAllOccurrences:从树中删除所指定元素的任何存在 removeMin:删除树中的最小元素 removeMax:删除树中的最大元素

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查(测)序列.沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定 的关键字,或者

https://blog.csdn.net/xtzmm1215/article/details/47177701   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

Chapter 3 树与二叉树 1-   二叉树 主要性质: 1   叶子结点数 = 度为2的结点数 + 1   2   二叉树第i层上最多有 (i≥1)个结点 3   深度为k的二叉树最多有 个结点 2-   二叉树的链式存储结构&&遍历 1   链式存储结构 2   先序 3   中序 4   后序 3-   线索二叉树   4-   树.二叉树.森林之间的转换 5-   树和森林的遍历 6-   树与二叉树的应用 1)  二叉排序树(查找/搜索)BST == Binary Sort/

二叉排序树(BST) 二叉排序树,又称二叉查找树(BST) 左子树结点值<根节点值<右子树结点值 如果用中序遍历来遍历一棵二叉排序树的话,可以得到一个递增的有序数列 左根右 二叉排序树的查找 //二叉排序树结点 typedef struct BSTNode{ int key; struct BSTNode *lchild,*rchild; }BSTNode,*BSTree; 查找是非常方便的,目标值和根节点比较,如果相等则成功,比根节点大往右去,比根节点小往左去. 查找失败就返回null 非递

{静态查找表 + 动态查找表} 所谓动态,就是,找的时候没有则添加,或者能删除 关键字:primary key:用来表示查找表中的一条记录 {主关键字 + 次关键字} 主关键字是唯一的,用来唯一的标识查找表中的一条记录 (一)静态查找表 一.顺序表 类似于数组,顺序存储,在表中有位置,查找即给定关键字,遍历这个表,找到其位置或给出整条记录: 可以设置“哨兵” ,即标记0号元素就是要找的关键字:这样可以减去每次判断是否查找结束的麻烦,平均时间几乎减少一半 优化: 若访问频度不同,则设置频度域,根据

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言