散列(hash)

本文介绍了散列函数的基本概念,包括如何将元素转换为整数以唯一标识,以及常用的散列函数如直接定址法、平方取中法、除留余数法。此外,还探讨了解决散列冲突的三种方法:线性探查法、平方探查法和链地址法,并提供了使用散列函数进行字符串匹配的实例代码。

一般来说,散列可以浓缩成一句话“将元素通过一个函数转换为整数,使得该整数可以尽量唯一地代表这个元素”。

其中转换函数称为散列函数H,也就是说,如果元素在转换前为key,那么转换后就是一个整数H(key)。

 

常用的散列函数:直接定址法、平方取中法、除留余数法等。

解决冲突的三种方法:线性探查法(扎堆)、平方探查法、链地址法。

 

一般来说,可以使用标准库模板库中的map来直接使用hash的功能(C++ 11后可以使用unordered_map)。

 

字符串hash初步

//假设字母都是大写的,则对应到26进制中
int hashFunc(char S[], int len)
{
	int id = 0;
	for(int i = 0; i < len; i++)
		id = id * 26 + (S[i] - 'A');
	return id;
}

 给出N个字符串(由3位大写字母组成),再给出M个查询字符串,问每个查询字符串在N个字符串中出现的次数。

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 100;
char S[maxn][5], temp[5];
int hashTable[26 * 26 * 26 + 10] = {0};

int hashFunc(char S[], int len)
{
	int id = 0;
	for(int i = 0; i < len; i++)
		id = id * 26 + (S[i] - 'A');
	return id;
}

int main()
{
	int n, m;
	cin >> n >> m;
	for(int i = 0; i < n; i++)
	{
		cin >> S[i]; 
		int id = hashFunc(S[i], 3);
		hashTable[id]++;
	}
	for(int i = 0; i < m; i++)
	{
		cin >> temp; 
		int id = hashFunc(temp, 3);
		cout << hashTable[id] << endl;
	}
	
	return 0;
}

 

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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