《数据结构与算法图解》-Chapter7-优快云博客

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本文介绍了数据结构与算法图解中的散列表概念，包括其在O(1)查找的优势，冲突处理方法（分离链接），以及如何使用散列表检测重复数据和统计选票。还提供了JavaScript中数组与散列表的实现示例。

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书名：数据结构与算法图解
作者：[美]杰伊．温格罗 (Jay Wengrow)
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2019-04-01
ISBN: 9787115509000

知识点：

散列表，仅用O(1)就能找出数据，线性查找要O(n),有序数组二分查找要O(logn)
散列表，也称散列、映射、散列映射、字典、关联数组
字符串转换为数字串的过程就是散列，用于对照的密码就是散列函数，比如：A=1，B=2，C=3...那么CAB就会转换成312.
处理冲突：散列值相同情况，分离链接（构造数组与子数组，每个数组包含散列值相同的键值对，子数组中包含一个键值对中的键和值两个元素）
找到平衡：散列表效率取决于数据量、可用内存、散列函数，既要避免冲突又要节约空间
负载因子：黄金法则即每增加7个元素，增加10个格子，理想的负载因子是0.7(7/10)
用散列表查数据是否存在重复数据，数组与散列表的JavaScript描述如代码1和2
用散列表统计选票及其优化如代码3

代码1

function hasDuplicateValue(array) {
    for (var i = 0; i < array.length; i++) {
        for (var j = 0; j < array.length; j++) {
            if (i !== j && array[i] === array[j]) {
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

代码2

function hasDuplicateValue(array) {
    var existingValues = {};
    for (var i = 0; i < array.length; i++) {
        if (existingValues[array[i]] === undefined) {
            existingValues[array[i]] = 1;
        } else {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

代码3

var votes = [];

function addVote(candidate) {
    votes.push(candidate);                    // 生成一个很长的列表
}

function countVotes(votes) {
    var tally = {};
    for (var i = 0; i < votes.length; i++) {    // 循环N次
        if (tally[votes[i]]) {
            tally[votes[i]]++;
        } else {
            tally[votes[i]] = 1;
        }
    }
    return tally;
}

// 以上是用数组统计选票，以下是用散列表统计选票
var votes = {};

function addVote(candidate) {
    if (votes[candidate]) {
        votes[candidate]++;        // 直接将选票和被选举人映射
    } else {
        votes[candidate] = 1;
    }
}

function countVotes() {
    return votes;
}