哈希表的尴尬

最新推荐文章于 2025-09-07 20:32:33 发布
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文章标签： 数据结构与算法
原文链接：http://www.cnblogs.com/qianye/archive/2012/11/24/2786369.html
由于cache命中率的原因，哈希表的性能通常好于红黑树。即使只有32个元素，也要进行5次随机内存访问。随机内存访问对cpu cache是不友好的。
 
hash表最大的缺陷是当数据量难以估计时，没法设置合适的bucket，元素可能是10个也可能是10000个
这里有几种思路：
1. 设置缺省bucket值为100左右，然后让hash表自动扩容，缺点是扩容的时候性能要受到影响。
2. 结合业务，每次给10000的bucket，缺点是浪费内存，而且无法处理100W这样的极端情况。
3. 把hash表的list变成哈希表，缺点是结构复杂，多次哈希速度慢。综合来看方案一是比较好的这种。

转载于:https://www.cnblogs.com/qianye/archive/2012/11/24/2786369.html

哈希表和红黑树
bureau123的博客
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哈希表   哈希表顾名思义是一张表，可以用它来存储键值对这种对应的数据，大家都知道，哈希表的查找速度很快，时间复杂度伪O(1)，那么它的查找速度为什么很快呢？   实际上，哈希表将键值变为数组的下标，而将下标对应的值变为键值对的值，这样的话就可以通过下标的方式来获取对应的值，因此其查找速度非常快。   那么key值是如何变为哈希表的下标的呢？这里就要用到散列函数，通过散列函数将key值变为数组的下标。 最常用的构造散列函数的方法是除留余数法。对于散列表长为m的散列函数公式为： f(key) = key mo
阶段总结 | 数组、链表、哈希表
宁愿过拟合不要欠拟合
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知识总结：数组、链表、哈希表
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设计原理 哈希表是计算机科学中最重要的数据结构之一，在Java,python,Go等语言中都是哈希表的实现，这主要是由于他提供了键值之间映射，从而读写性能达到了O(1)，十分优秀。 哈希函数 实现哈希表的关键点在于哈希函数的选择，好的哈希函数能够大大减少哈希冲突，提升读写效率。常见的哈希函数有MD5,SHA等。完美的哈希函数是将每一个键散列到不同的位置，但是实际使用中是几乎不可能的，因此哈希表还需要解决哈希冲突的问题。 哈希冲突 解决哈希冲突有两种常用的方法，一是开放地址法：当发生哈希冲突时，就会将键值对写
哈希表
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06-06 94
一、哈希表 哈希表(Hash table，也叫散列表)是根据键(Key)而直接访问其对应值(Value)的一种KV数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表(通过哈希函数)中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，又称哈希函数，用于存放记录地址的数组叫做散列表。 二、哈希函数 先说一下通过数组下标来寻找元素的方式。这里引入一个概念，假设有函数f(index)，可以通过f(...
红黑树和哈希表
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一、哈希表和红黑树的数据结构分析 前言： hashmap是一种很常用的数据结构，其使用方便快捷，接下来笔者将给大家深入解析这个数据结构，让大家能在用的时候知其然，也知其所以然。 一.Map 首先，从最基本的讲起，我们先来认识一下map是个什么东西。在我们写程序的时候经常会遇到数据检索等操作，对于几百个数据的小程序而言，数据的存储方式或是检索策略没有太大影响，但对于大数据，效率就会差很远。...
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fwk_love的博客
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哈希冲突，哈希函数介绍(直接定址法，除留余数法)，解决冲突的两种做法(闭散列，开散列)，代码实现和解析(开散列给出迭代器和析构函数，并给出两个类相互调用怎么解决)
【C++】哈希
qq_48460693的博客
07-21 2054
哈希
【C++】哈希表的完善及封装
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关于哈希表的两种实现方法：闭散列、开散列 已经在上一篇文章中学习过了，闭散列 存在踩踏问题，十分影响效率，因此在实践中往往会选择更加优秀的 开散列，哈希表（开散列）又叫做 哈希桶，作为被选中的结构，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出与。
哈希表VS红黑树
mfcheer
09-16 1036
HashHash，也可以称为“散列”，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出（也就是多对一的关系）。哈希表的构造在所有的线性数据结构中，数组的定位速度最快，因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间，就不需要一个个查找。而哈希表就是利用数组这个能够快速定位数据的结构解决
局部敏感哈希 python实现_LSH-局部敏感哈希
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一. 近邻搜索局部敏感哈希，英文locality-sensetive hashing，常简称为LSH。局部敏感哈希在部分中文文献中也会被称做位置敏感哈希。LSH是一种哈希算法，最早在1998年由Indyk在上提出。不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识，哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查，在这里LSH恰恰相反，它利用的正式哈希冲突加速检索，并且效果极其明显。LSH主要运用到高维海量数据的...
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