计算完美HASH

391. 完美矩形 本题主要涉及到对多个矩形的几何关系的判断。可以通过计算所有矩形的面积之和,并与最终覆盖的矩形区域的面积进行比较,同时检查矩形的顶点是否符合覆盖条件来解决。表示一个坐标轴平行的矩形。这个矩形的左下顶点是。如果所有矩形一起精确覆盖了某个矩形区域,则返回。 阅读详情
 

// 计算完美HASH

#include "stdafx.h"
#include <windows.h>
#include <algorithm>
#include <iostream>

using namespace std;

// HASH函数为 data%HashSize
// 返回完美HASH的尺寸
// 失败返回0
unsigned int GetPerfectHash(const unsigned int* pData, size_t iNum, size_t iMaxHashSize);

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
 unsigned int data[] = {204, 83, 111, 103, 46, 115, 82, 145};
 size_t nNum = sizeof(data)/sizeof(data[0]);
 size_t iHashSize = GetPerfectHash(data, nNum, nNum*3);
 cout << "// HashSize = " << iHashSize << endl;
 if(iHashSize != 0)
 {
  for(size_t i=0; i<nNum; ++i)
  {
   cout << "// hash(" << data[i] << ") = " << data[i]%iHashSize << endl;
  }
 }

 return 0;
}

unsigned int  GetPerfectHash(const unsigned int* pData, size_t iNum, size_t iMaxSize)
{
 if(pData == 0)
  return 0;

 if(iNum <= 1)
  return iNum;

 if(iMaxSize < iNum)
  iMaxSize = iNum;

 bool* pConflict = new bool[iMaxSize];

 for(size_t nHashSize = iNum; nHashSize<=iMaxSize; ++nHashSize)
 {
  fill(pConflict, pConflict+nHashSize, false);

  bool bFindPerfect = true;
  for(size_t i=0; i<iNum; ++i)
  {
   unsigned int iHash = pData[i] % nHashSize;
   if(pConflict[iHash])
   {
    bFindPerfect = false;
    break;
   }
   pConflict[iHash] = true;
  }

  if(bFindPerfect)
  {
   delete[] pConflict;
   return  nHashSize;  
  }
 }

 delete[] pConflict;
 return 0;
}

// 运行结果:
// HashSize = 22
// hash(204) = 6
// hash(83) = 17
// hash(111) = 1
// hash(103) = 15
// hash(46) = 2
// hash(115) = 5
// hash(82) = 16
// hash(145) = 13

趣谈哈希表优化:从规避 Hash 冲突到利⽤ Hash 冲突 导读: 本文从哈希表传统设计与解决思路入手,深入浅出地引出新的设计思路:从尽量规避哈希冲突,转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒,进⽽提升查询的速度,并且能帮助哈希表进⾏极致的存储空间压缩。 1 背景 哈希表是⼀种查找性能⾮常优异的数据结构,它在计算机系统中存在着⼴泛的应⽤。尽管哈希表理论上 的查找时间复杂度是 O(1),但不同的哈希表在实现上仍然存在巨⼤的性能差异,因⽽⼯程师们对更... 阅读详情

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