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哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，有点类似于数组，并且能在O(1)（冲突情况另算）下查找到元素。具体的介绍网上有很详细的描述 ，这里就不再累述了；下面只是说一下几个关键问题：1.哈希函数也叫散列函数，即：根据key,计算出key对应记录的储存位置

1、八数码问题：3*3的格子，有1~8个数，空了一个，挪动，让这8个数排好1-8的顺序（按行），空格在最后，描述算法，如何优化。解答：八数码问题，这是一道ACM题：参考：八数码2、计算机模拟魔方的旋转。3、服务器端的程序发到客户端，让客户端执行后返回结果，发送给客户端的是代码，而且客户端没有编译器，怎么做？ 4、64匹马，8个赛道，找出前4名最少

红黑树之前看了很多写红黑树的博客，但是感觉都讲的不太清楚！没说这样操作如何使他保持平衡的，于是疑惑重重，就看不下去了，一次不经意看到一个人说维基百科的红黑树讲的好，我就随便点了一下一看——这下疯了~，怎么讲的这么好！可以说是把一个复杂的问题，讲得简单化！这太幸福了！ 于是我就慢慢学会了！强烈推荐维基的这个讲解，再也找不到比这还好的讲解了！不知道它上边其它的怎么样，反正这个很好！！既然学会了

数据结构HASH总结一：理论学习篇 数据结构HASH总结二：程序学习篇数据结构HASH总结三：实践基础篇数据结构HASH总结四：程序高级篇数据结构HASH总结五：Nginx中的HASH（version 0.1）转载请注明出处http://blog.youkuaiyun.com/yankai0219/article/details/8185796零、学习方法 

1.问题描述：   1）AVL tree是一种自平衡树。它通过左右子树的高度差来控制树的平衡，当高度差是不大于1的时候，认为树是平衡的。树的平衡保证了树在极端情况下         （输入序列不够随机）的性能。很显然当左右子树高度平衡，保证了任何插入，删除，查找操作平均性能呢个，当不平衡时（有的子树很高），当          要操作的元素在这个子树时，性能会很差；

原理介绍map介绍Map是STL[1]的一个关联容器，它提供一对一（其中第一个可以称为关键字，每个关键字只能在map中出现一次，第二个可能称为该关键字的值）的数据处理能力，由于这个特性，它完成有可能在我们处理一对一数据的时候，在编程上提供快速通道。这里说下map内部数据的组织，map内部自建一颗红黑树（一种非严格意义上的平衡二叉树），这颗树具有对数据自动排序的功能，所以在map内部

Given two sorted arrays A, B of size m and n respectively. Find the k-th smallest element in the union of A and B. You can assume that there are no duplicate elements.不得不承认这道题目解决起来非常的巧妙。像大多数难题一样

简介哈希方法学哈希函数和素数位偏向各种形式的哈希常用的哈希函数各版本哈希代码下载简介哈稀函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG)，从这个角度可以得到一个公认的结论：哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量。一些常用的分析技术，例如泊松分布可用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)。一般来说，对任意一