Hash table

【C++】详解STL之 hash table — 超绝“常数平均时间”效率 哈希(hash)又称散列,是一种组织数据的方式。从译名来看,有散乱排列的意思。函数把关键字Key跟存储位置建立一个映射关系,查找时通过这个哈希函数计算出Key存储的位置,进行快速查找。hash table 可提供对任何有名项的存取操作和删除操作。由与操作对象是有名项。所以hash table也可被视为一种字典结构。这种结构的用意在于提供常数时间之基本操作,就像stack和queue那样。乍听之下这就是不可能完成的任务,因为制约条件如此少,而元素个数增加,搜寻操作必定耗费更多时间。 阅读详情

Hash table

leetcode

  1. 001.两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1]

  • 解法一:.用一个嵌套循环把nums列表遍历两次,耗时太长,时间复杂度高
    代码如下:
class Solution:
    def twoSum(self,nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        #用len()方法取得nums列表的长度
        n = len(nums)
        #x取值从0一直到n(不包括n)
        for x in range(n):
            #y取值从x+1一直到n(不包括n)
            #用x+1是减少不必要的循环,y的取值肯定是比x大
            for y in range(x+1,n):
                #假如 target-nums[x]的某个值存在于nums中
                if nums[y] == target - nums[x]:
                    #返回x和y
                    return x,y
                    break
                else:
                    continue

  • 解法二:用一个for循环,直接在里面查询target-nums[x]是否存在于nums列表中,速度比解法一快了许多,但还是不够
class Solution:
    def twoSum(self,nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        #用len()方法取得nums列表长度
        n = len(nums)
        #x从0到n取值(不包括n)
        for x in range(n):
            a = target - nums[x]
            #用in关键字查询nums列表中是否有a
            if a in nums:
                #用index函数取得a的值在nums列表中的索引
                y = nums.index(a)
                #假如x=y,那么就跳过,否则返回x,y
                if x == y:
                    continue
                else:
                    return x,y
                    break
            else :
                continue

  • 解法三:先创建一个空字典,然后依次把target-nums[x]的值存入字典,存入一个就跟nums[x+1]去比较, 字典中的key为target-nums[x],value为x,也就是nums[x]在nums列表中的索引位置。当字典d中有nums[x+1]时,也就是target - nums[y] = nums[x+1] , y肯定是小于x+1的(因为y是x+1之前循环过的数字)
class Solution:
    def twoSum(self,nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        #用len()方法取得nums列表长度
        n = len(nums)
        #创建一个空字典
        d = {}
        for x in range(n):
            a = target - nums[x]
            #字典d中存在nums[x]时
            if nums[x] in d:
                return d[nums[x]],x
            #否则往字典增加键/值对
            else:
                d[a] = x
        #边往字典增加键/值对,边与nums[x]进行对比

  1. 202.快乐树

编写一个算法来判断一个数是不是“快乐数”。

一个“快乐数”定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和,然后重复这个过程直到这个数变为
1,也可能是无限循环但始终变不到 1。如果可以变为 1,那么这个数就是快乐数。

示例:

输入: 19
输出: true

class Solution:
    def isHappy(self, n):
        """
        :type n: int
        :rtype: bool
        """
        loop_flag = False
        num_dict = {}
        while True:
            num_dict[n] =True
            sum = 0
            while(n>0):
                tmp = n%10
                sum += tmp**2
                n //= 10
            if sum == 1:
                return True
            elif sum in num_dict:
                return False
            else:
                n =sum        

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极致速度:平均O(1)的访问速度空间高效:装载因子0.7时空间利用率70%+实现灵活:多种冲突解决方案适应不同场景扩展性强:从嵌入式系统到分布式数据库# Python风格哈希表简化实现self.buckets = [[] for _ in range(capacity)] # 链地址法bucket[i] = (key, value) # 更新returnbucket.append((key, value)) # 新增return v。

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算法数据结构基础——哈希表(Hash Table)

哈希表(Hash Table):也叫做散列表。是根据关键码值(Key Value)直接进行访问的数据结构。哈希表通过「键key」和「映射函数Hash(key)」计算出对应的「值value」,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。这个映射函数叫做「哈希函数(散列函数)」,存放记录的数组叫做「哈希表(散列表)」。哈希表的关键思想是使用哈希函数,将键key映射到对应表的某个区块中。向哈希表中插入一个关键码值:哈希函数决定该关键字的对应值应该存放到表中的哪个区块,并将对应值存放到该区块中。

白话机器学习 3万+

哈希表 Hash table

哈希表

yake1965 416

哈希表hash table

散列是对直接访问表的改进,它通过数组的直接下标访问的特性,实现了对数据O(1)时间复杂度的操作。通过使用合适的哈希函数和碰撞解决方法,使哈希表成为一种高效访问的数据结构。

Daniel的博客 911

哈希表Hash table

哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。数组就是⼀张哈希表。例如要查询一个名字是否在这所学校里。要枚举的话时间复杂度是O(n),但如果使用哈希表的话,只需要O(1)就可以做到。我们只需要初始化把这所学校里学生的名字都存在哈希表里,在查询的时候通过索引直接就可以知道这位同学在不在这所学校里了。

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Hash Table 哈希表介绍

 一.定义:哈希表是为了便于快速搜索而组织的键/值组合的集合。Hash Table是一种数组,可以用任意简单变量值来访问其元素,这种数组叫做关联数组,也叫哈希表。键/值对的集合。二.优点:哈希表最大的优点就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间;而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下,用空间换时间的做法是值得的。另外,编码比较容易也是它的特点

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跳表(Skip List)+散列表(Hash Table)+哈希算法

跳表: 支持二分查找的链表算法,这是一种链表加多索引的结构。 在跳表中查询某个数据的时候,如果每一层都要遍历 m 个结点,那在跳表中查询一个数据的时间复杂度就是 O(m*logn)。跳表占用内存但是速度快。 散列表: 平时叫他为“哈希表”或者“Hash 表”,散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性,所以散列表其实就是数组的一种扩展,由数组演化而来。 散列函数设计的基本要求: 散列函数计算得到的散列值是一个非负整数; 如果 key1 = key2,那 hash(key1) == hash(key

SHZNIU的博客 990

一文带你了解何为哈希表(Hash Table)!

哈希表又叫散列表,我们需要把查找的数据通过一个函数映射Hash(key),找到存储数据的位置hashkey,这个过程被称为哈希。需要查找的数据本身被称为关键字key,通过函数映射将关键字变成哈希值的过程,这里的函数被称为 哈希函数。而哈希表的本质其实是一个顺序表,通过哈希函数将关键字转换成哈希值也就是顺序表的下标,来存储元素。上面提到的(key, value), 我们又称之为键值对。

anhaolr的博客 4400

哈希表(Hash table)

哈希表(Hash table)

yake1965 1882
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程序员椰子橙
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