一个查找数字的程序（hash算法解决问题的一个应用）

高效文本查找算法
最新推荐文章于 2025-12-03 13:56:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-03 13:56:23 发布 · 610 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #byte #c

本文介绍了一种用于查找三位数组成的数字的高效算法。通过使用升序hash计算和辅助索引，可以快速定位到相同的三位数，即使这些数出现在不同的位置。此方法的空间复杂度适中，时间复杂度为O(1)。

http://topic.youkuaiyun.com/u/20090813/15/62611e34-71e0-4ea7-b9cd-273e96ee3c58.html?seed=711300724&r=59227271#r_59227271

问题：

用BCB做一个像打开一个文本文件的程序，然后实现查找文本里面的数据的功能，这些数据都是由三位数组成，比如：148，589，501等等。和
一般查找不同的是，这里把148 184 481 418 841 814这6个数看做是同一个数，就是只要三个数字相同，位置不同也算做同一个数。这个程序该怎么设计

 

解答：

给一个高效的算法（不害羞的说，是最高效率的算法思路）

如果无法理解，后面再给补代码，呵呵

思路（以空间换时间）：
    （1）建立一个辅助索引，hash索引
    （2）对于读取到的元素，如（148 184 481 418 841 814），统一按数字升序进行hash计算
        即例子中，全部以 148 进行计算，提供一个简单hash公式：
        key = key * 31 + value;
    （3）查找的时候，计算hash key，同样采用（2）的处理方法，按照升序进行
    （4）遍历hash冲突链 即可以得到查找结果

该算法的时间复杂度是 O(1)
空间复杂度，看hash设计，一般为 N * 8 ~ N * 16 (BYTE)， 代价不高

 

代码后面给出，今天先到这里。

统计一篇超过10G的文章中每个单词出现的次数
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
02-27 171万+
本文介绍了一种基于分布式计算和多线程技术的方案，用于高效统计超大文本（如10GB以上）中每个单词的出现次数。文章首先讲解了如何将大文件切割成小文件，并将这些小文件分配到多台计算机上进行并行处理。每台计算机通过多线程统计本地文件的单词频率，并将结果合并到全局统计中。最终，统计结果可以存储到Redis等分布式存储系统中，以便快速查询。本文还讨论了性能优化的策略，如哈希算法的选择、并行计算的优化等，为大规模文本数据处理提供了有效的解决方案。
C语言：编写程序在这样的矩阵中查找某个数字是否存在。
qq_42613519的博客
04-20 1185
杨氏矩阵问题 有一个数字矩阵，矩阵的每行从左到右是递增的，矩阵从上到下是递增的，请编写程序在这样的矩阵中查找某个数字是否存在。 要求：时间复杂度小于O(N) 例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 思路：可以将杨氏矩阵看作一个二维数组，然后将二维数组的每一个元素与目标元素进行对比。但由于要求复杂度小于O(N)所以不能够一个一个的进行比较，所以观察这个二维数组，左下角是7，这个元素是第一列最大的...
数组中重复的数字(利用hash数组)
wangdongli_1993的博客
08-28 1843
题目描述 在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。         因为数组中的元素都是0到n-1的，所以数组的值可以作为数组的下标，hash数组原始都为为，遍历原数组，...
数据结构试卷及答案（二）
08-19 6021
一、选择题1、下面关于线性表的叙述错误的是（ ）。(A) 线性表采用顺序存储必须占用一片连续的存储空间(B) 线性表采用链式存储不必占用一片连续的存储空间(C) 线性表采用链式存储便于插入和删除操作的实现(D) 线性表采用顺序存储便于插入和删除操作的实现参考答案是：D2、设哈夫曼树中的叶子结点总数为m，若用二叉链表作为存储结构，则该哈夫曼树中总共有（ ）个空指针域。(A) 2m-1...
大数据处理之Hash哈希表（一）
xx123427的博客
02-09 941
 现在的网络公司对于数据的处理的非常看重的。比如拿百度来说，10大热搜词就是从海量的用户搜索的数据中找到的，我们想的很简单，只要把所有用户搜索的数据按搜索次数 排列下来，随便用个快排？归并？取前10种出现频次最高的不同的数据就好了，可是用户搜索的数据实在是太多了。使用快排归并那种内部排序是需要我们使用电脑内存的，现在电脑一般都是4-8G的内存。这可能连数据百分之1都存放不下。数据都不齐全，何谈排序...
常见的Hash算法？解决hash冲突的算法？如何自己手写一个hash算法？
dongcheng_2015的博客
05-18 1832
目录 一、Hash函数介绍 二、基本概念 三、hash函数的应用 四、加密hash算法 五、查找hash算法 六、hash函数的分类 七、哈希函数的选择 八、hash冲突的解决办法 8.1开放定址法 8.2 再哈希法 8.3链地址法 8.4建立公共溢出区 九、如何自己手写一个hash算法 9.1加法hash 9.2 位运算hash 参考博文 一、Hash函数介绍 在记录的关键字与记录的存储地址之间建立的一种对应关系叫哈希函数。 哈希函数就是一种映射，是从关键字到存储...
A*算法解决十五数码问题（Python程序、报告）
11-17
通过以上内容，我们可以看到，"A*算法解决十五数码问题（Python程序、报告）"这个项目不仅涵盖了计算机科学中的经典算法，还涉及了人工智能领域中解决问题的方法，同时提供了实际的编程实践和文档编写训练。...
最快的排序算法 最快的内容查找算法-----暴雪的Hash算法，排序算法数据结构
04-07
Hash算法的应用之一是哈希表（HashTable），哈希表是一种数组结构，通过对字符串的哈希值进行取模运算（mod），将其映射到数组中的一个位置，从而实现快速的字符串查找。哈希表的优点是可以快速地查找字符串，但同时...
基于一致性hash算法 C++语言的实现详解
01-21
一致性hash算法实现有两个关键问题需要解决，一个是用于结点存储和查找的数据结构的选择，另一个是结点hash算法的选择。  首先来谈一下一致性hash算法中用于存储结点的数据结构。通过了解一致性hash的原理，我们...
用Hash相关算法解决海量数据处理问题
长不大的大灰狼
07-14 838
用Hash相关算法解决海量数据处理问题 对于一个数据量为m的数据，调用n次contains问题。 （1）遍历： 时间复杂度：O(m)*n == O(m*n) （2）先排序，后二分查找。 时间复杂度：O(m*log(m))（排序） + O(log(m))*n（查找） == O((m+n)*log(m)) （3）先保存HashSet，再查找： 时间复杂度：O(m) +O(1)*n == O(m+n) 空间复杂度：O(m) 1 位图来处理大数据问题： 位图思想引入： int[] array = {3,4,1,2,
用java编写一个数组中查找数字的程序
m0_64951177的博客
06-19 695
用java编写一个数组中查找数字的程序
查找数字-c++
m0_53300448的博客
05-08 1668
题目描述 给定n个整数和一个整数x，小乐乐想从n个整数中判断x出现几次，请编程帮他实现。 输入描述: 共3行 第一行，一个整数，表示n（1 <= n <= 100）。 第二行，共输入n个整数，两个整数之间用空格分隔。 第三行，输入一个整数，表示要查找的整数x。 输出描述: 一行，表示整数x出现的次数。 示例1 输入 5 1 1 2 1 3 1 输出 3 #include<iostream> using namespace std; int main() { int n,x
任选一个数用c语言程序,利用c语言编写程序输出一个数的每一位（多种方法）...
weixin_30145205的博客
05-17 741
第一种：#include int main(){int zheng,i;int m=0;int yu[10];int count=0;scanf("%d",&m);zheng=m;for(i=0;i<10;i++)if (zheng!=0){yu[i]=zheng%10;zheng=zheng/10;count++;}for(i=0;i{printf("%d ",yu[i]);}re...
哈希查找方法经典题型
07-15 1160
查找练习 hash——出现过的数字 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述 有一个数据字典，里面存有n个数字(n<=100000)，小明现在接到一个任务，这项任务看起来非常简单——给定m个数字，分别查询这m个数字是否出现在字典之中；但是考虑到数据量的问题，小明找到了善于编程的你，希望你可以帮他...
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 156
注意到：灯泡状态周期是6。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 267
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 283
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
最新发布
2401_83386596的博客
12-03 548
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
给出一个python实现的一致hash算法
06-20
<think>我们来实现一个一致哈希（ConsistentHashing）算法。一致哈希常用于分布式系统中，特别是在缓存和负载均衡场景中，它能够最小化节点增减时带来的数据迁移量。基本思想：1.将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环（通常用0到2^32-1表示）。2.将节点（如服务器）通过哈希函数映射到这个环上（通常用节点的IP或唯一标识进行哈希）。3.将数据对象通过同样的哈希函数映射到环上。4.从数据映射的位置开始顺时针查找，遇到的第一个节点就是该数据应该存储的节点。为了平衡性，我们引入虚拟节点（virtualnode）的概念。每个物理节点对应多个虚拟节点，虚拟节点会映射到环上的不同位置。这样可以让节点在环上分布更均匀，从而使得数据分布更均衡。实现步骤：1.定义环，使用一个有序的数据结构（如SortedList）来存储虚拟节点在环上的位置。2.添加节点：为每个节点生成一定数量的虚拟节点（每个虚拟节点有一个唯一标识，比如"node1#0","node1#1"等），然后计算每个虚拟节点的哈希值，并添加到环中。同时，我们需要维护虚拟节点到物理节点的映射。3.移除节点：移除该节点对应的所有虚拟节点，并更新映射关系。4.根据数据键值查找节点：计算数据键值的哈希值，然后在环上找到第一个大于等于该哈希值的虚拟节点（顺时针查找）。如果找不到（即哈希值大于环中最大哈希值），则选择环上第一个节点（环是环状的）。然后通过虚拟节点映射到物理节点。注意：哈希函数的选择，这里我们使用md5，然后取模2^32，也可以使用其他哈希函数如crc32。我们将实现一个类`ConsistentHashing`，包含以下方法：-`__init__(self,nodes=None,replicas=100)`:初始化，可以传入初始节点列表，以及每个节点的虚拟节点数量（replicas）。-`add_node(self,node)`:添加一个物理节点。-`remove_node(self,node)`:移除一个物理节点。-`get_node(self,key)`:根据key返回对应的物理节点。代码实现如下：</think>以下是一个使用Python实现的一致性哈希算法（Consistent Hashing），包含虚拟节点支持以实现更好的负载均衡： ```python import hashlib from bisect import bisect class ConsistentHash: def __init__(self, nodes=None, replicas=100): """ 初始化一致性哈希环 :param nodes: 初始节点列表 :param replicas: 每个节点的虚拟节点数量 """ self.replicas = replicas self.ring = {} # 哈希环：position -> node self.sorted_keys = [] # 排序的哈希键列表 if nodes: for node in nodes: self.add_node(node) def add_node(self, node): """添加节点到哈希环""" for i in range(self.replicas): # 生成虚拟节点标识 virtual_node = f"{node}#{i}" # 计算哈希值并映射到环上 key = self._hash(virtual_node) self.ring[key] = node self.sorted_keys.append(key) # 保持哈希键有序 self.sorted_keys.sort() def remove_node(self, node): """从哈希环移除节点""" for i in range(self.replicas): virtual_node = f"{node}#{i}" key = self._hash(virtual_node) del self.ring[key] self.sorted_keys.remove(key) def get_node(self, key): """根据键获取目标节点""" if not self.ring: return None # 计算键的哈希值 hash_key = self._hash(key) # 在环上找到第一个大于等于该哈希值的位置 idx = bisect(self.sorted_keys, hash_key) % len(self.sorted_keys) return self.ring[self.sorted_keys[idx]] def _hash(self, key): """计算32位哈希值（返回0~2^32-1之间的整数）""" return int(hashlib.md5(key.encode()).hexdigest(), 16) % (2**32) # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 创建带有3个节点的环 nodes = ["Node-A", "Node-B", "Node-C"] ch = ConsistentHash(nodes, replicas=100) # 测试键值路由 test_keys = ["user_123", "file_xyz", "session_abc", "data_999"] for key in test_keys: node = ch.get_node(key) print(f"Key '{key}' is assigned to → {node}") # 添加新节点 print("\nAdding Node-D...") ch.add_node("Node-D") for key in test_keys: node = ch.get_node(key) print(f"Key '{key}' is now assigned to → {node}") # 移除节点 print("\nRemoving Node-B...") ch.remove_node("Node-B") for key in test_keys: node = ch.get_node(key) print(f"Key '{key}' is now assigned to → {node}") ``` ### 代码解释： 1. **核心组件**： - `ring`：字典，存储哈希位置到节点的映射 - `sorted_keys`：排序的哈希键列表，用于快速查找 - `replicas`：每个物理节点的虚拟节点数量 2. **关键方法**： - `add_node()`：为每个物理节点创建多个虚拟节点（格式：`节点名#编号`），计算哈希值并加入环中 - `remove_node()`：删除节点及其所有虚拟节点 - `get_node()`：计算键的哈希值，使用二分查找定位最近的节点 - `_hash()`：使用MD5计算32位哈希值（实际应用可替换为更高效的哈希函数） 3. **虚拟节点作用**： - 通过增加虚拟节点（示例中每个物理节点100个虚拟节点） - 使节点在环上分布更均匀 - 减少节点增减时的数据迁移量 4. **路由过程**： - 计算键的哈希值 - 在排序的哈希环中找到第一个 ≥ 该值的位置 - 通过取模运算实现环状结构 5. **优点**： - 节点变动时仅影响相邻节点 - 虚拟节点解决负载不均问题 - 时间复杂度：O(log N) 的查找效率（N为虚拟节点总数） ### 示例输出： ``` Key 'user_123' is assigned to → Node-C Key 'file_xyz' is assigned to → Node-A Key 'session_abc' is assigned to → Node-B Key 'data_999' is assigned to → Node-B Adding Node-D... Key 'user_123' is now assigned to → Node-C Key 'file_xyz' is now assigned to → Node-A Key 'session_abc' is now assigned to → Node-D # 部分键重新分配 Key 'data_999' is now assigned to → Node-B Removing Node-B... Key 'user_123' is now assigned to → Node-C Key 'file_xyz' is now assigned to → Node-A Key 'session_abc' is now assigned to → Node-D Key 'data_999' is now assigned to → Node-D # 原Node-B的键迁移到Node-D ```
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值