706. 设计哈希映射

 1/**
2 * Initialize your data structure here.
3 */

4var MyHashMap = function() {
5    // 创建数组
6    let MyHashMap = [];
7};
8
9/**
10 * value will always be non-negative.
11 * @param {number} key
12 * @param {number} value
13 * @return {void}
14 */

15MyHashMap.prototype.put = function(key, value) {
16    this[key] = value;
17};
18
19/**
20 * Returns the value to which the specified key is mapped, or -1 if this map contains no mapping for the key
21 * @param {number} key
22 * @return {number}
23 */

24MyHashMap.prototype.get = function(key) {
25    return (this[key] === undefined) ? -1 : this[key];
26};
27
28/**
29 * Removes the mapping of the specified value key if this map contains a mapping for the key
30 * @param {number} key
31 * @return {void}
32 */

33MyHashMap.prototype.remove = function(key) {
34    this[key] = -1;
35};
36
37/**
38 * Your MyHashMap object will be instantiated and called as such:
39 * var obj = Object.create(MyHashMap).createNew()
40 * obj.put(key,value)
41 * var param_2 = obj.get(key)
42 * obj.remove(key)
43 */

转载于:https://www.cnblogs.com/rencoo/p/10137817.html

内容概要:本文档提供了关于“微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究”的毕业设计复现代码,涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用,详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如,利用SolidWorks API设计机械结构,通过PLC控制系统模拟生产流程,使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测,以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群:具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员,尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标:①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现;②提供完整的代码框架,便于修改和扩展以适应不同的应用场景;③作为教学或科研项目的参考资料,用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议:此资源不仅包含详细的代码实现,还涉及多个学科领域的知识,如机械设计、电气控制、数据分析等。因此,在学习过程中,建议读者结合实际操作,逐步理解每个模块的功能和原理,并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时,可以参考提供的文献资料,深入研究相关理论和技术背景。
<think>好的,我现在需要回答用户关于哈希映射的概念和实现的问题。首先,我得回忆一下哈希映射的基本原理和相关数据结构。用户提到了哈希冲突,这可能需要在回答中详细解释。根据提供的引用资料,我需要整合哈希表的结构、哈希函数设计以及解决冲突的方法。 首先,哈希映射,也就是哈希表,是一种通过键来直接访问值的数据结构,核心在于哈希函数。引用1提到哈希冲突是因为不同的输入被映射到同一位置,而引用3讨论了哈希函数的设计原则。所以需要先解释哈希函数的作用,以及如何将键转换为索引。 接下来是哈希表的实现部分。根据引用2,哈希表的结点结构包括存储的数据和指向下一个结点的指针,这说明在解决冲突时可能使用的是链地址法。而引用4提到了双重哈希法,也就是开放定址法的一种。因此,我需要分别介绍这两种常见的冲突解决方法:链地址法和开放定址法,并结合引用中的例子来说明。 然后,用户可能想知道具体的实现步骤。比如,如何设计哈希函数,如何处理插入、查找和删除操作。这里需要详细说明每个步骤,比如插入时计算哈希值,检查是否冲突,然后根据方法处理。可能需要用代码示例来辅助说明,但用户要求使用中文回答,并且注意LaTeX格式,所以代码部分需要用适当的格式呈现。 另外,用户提供的引用中有关于哈希结点结构体的定义,可以引用来说明链地址法的实现。例如,每个桶是一个链表,结点包含值和指向下一个结点的指针。而开放定址法则需要探测下一个可用的位置,比如线性探测或双重哈希,引用4中的公式可以展示如何计算步长。 还要注意哈希表的扩容机制,当负载因子过高时,性能会下降,这时需要重新哈希,扩大表的大小。这部分在引用中没有详细提到,但根据知识,这也是实现哈希表的重要部分,需要补充说明。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如哈希函数的选择、不同冲突解决方法的比较、实际应用中的优化等。需要确保问题覆盖概念、实现细节以及应用场景,帮助用户深入理解。 现在需要组织这些内容,按照用户的要求分步骤解释,结构清晰,使用中文,正确使用LaTeX格式,比如变量用$...$,独立公式用$$...$$。同时,在回答末尾添加相关问题,并正确引用提供的资料中的内容,在引用处添加标识符。 可能需要注意的点:检查哈希函数的设计原则,冲突解决方法的分类,代码结构的正确性,以及引用对应的正确来源。比如引用3提到哈希函数设计原则,引用2是链地址法的结点结构,引用4是开放定址法的双重哈希法。确保每个部分都有对应的引用支持,并在适当的位置标注引用标识。</think>### 哈希映射的概念与实现 #### 一、基本概念 **哈希映射(Hash Map)** 是一种通过键值对(Key-Value)存储数据的高效数据结构,其核心是通过**哈希函数**将键(Key)映射到存储位置(称为“桶”或“槽”),从而实现$O(1)$时间复杂度的快速查找、插入和删除操作[^1]。哈希函数的设计需满足以下原则: 1. **定义域覆盖所有关键码**,且值域在哈希表大小范围内($0$到$m-1$)[^3]。 2. **计算结果分布均匀**,减少冲突概率。 3. **计算简单高效**,避免性能损耗。 #### 二、实现步骤 1. **哈希函数设计** 常用方法包括: - **直接定址法**:如$hash(key) = key \mod m$(适用于键分布均匀的场景)[^3]。 - **乘法哈希**:利用浮点数运算将键映射到哈希表范围。 - **双重哈希**:组合两个哈希函数以减少冲突(例如$hash1(key) + i \cdot hash2(key)$)[^4]。 2. **哈希表结构** - **链地址法**(Separate Chaining):每个桶存储一个链表,冲突元素以链表形式追加。 示例结点结构定义[^2]: ```cpp template<class T> struct hash_node { T _val; // 存储的数据 hash_node* _next; // 指向下一个结点 }; ``` - **开放定址法**(Open Addressing):所有元素直接存储在表中,通过探测算法解决冲突。 例如,线性探测公式为: $$ index = (hash(key) + i) \mod table\_size \quad (i=0,1,2,...) $$ 双重哈希探测公式为: $$ index = (hash1(key) + i \cdot hash2(key)) \mod table\_size $$[^4] 3. **操作实现** - **插入**:计算哈希值,若目标桶为空则直接插入;若冲突则按方法处理(如链表追加或探测下一个位置)。 - **查找**:根据哈希值定位桶,遍历链表或探测序列查找目标键。 - **删除**:标记删除(开放定址法)或直接移除结点(链地址法)。 4. **动态扩容** 当**负载因子**(元素数量/表大小)超过阈值(如$0.7$)时,需扩容至原大小的两倍(通常为质数),并重新哈希所有元素以保持性能。 #### 三、性能与优化 - **理想情况**:哈希函数均匀,冲突少,操作时间复杂度为$O(1)$。 - **冲突影响**:极端情况下(如所有键冲突),链表退化为$O(n)$,开放定址法探测次数增加。 - **优化手段**: - 使用优质哈希函数(如MurmurHash)。 - 动态调整表大小。 - 结合红黑树替代链表(如Java 8的HashMap)[^1]。 --- ### 相关问题 1. 哈希函数为什么需要均匀分布?设计不合理会导致什么问题?[^3] 2. 链地址法和开放定址法各自的优缺点是什么?[^2][^4] 3. 如何选择哈希表的初始大小和扩容策略?[^1] 4. 哈希映射在数据库索引中的应用有哪些?
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