跳表和Hash技术
hashmap 实现原理
hashmap 实现原理HashMap的原理与实现什么是HashMapHashMap是Java中的一个数据结构,用于存储键值对。
它基于哈希表的实现,支持快速的插入和查找操作,具有高效的性能。
HashMap的原理哈希表哈希表是HashMap的核心数据结构,它通过计算每个键的哈希值,将键值对存储在一个数组中。
具体的步骤如下:1.首先,通过键的hashCode()方法计算出哈希值。
哈希值是一个整数,用于确定键值对在数组中的位置。
2.然后,将哈希值与数组的长度取余,得到一个索引值。
这个索引值确定了键值对在数组中的位置。
3.如果发生哈希冲突,即不同的键计算出相同的索引值,这时就需要处理冲突。
HashMap采用链表法来处理冲突,即在同一个索引位置的键值对使用链表进行存储。
哈希冲突的处理当发生哈希冲突时,可以有多种处理方法,常见的有以下两种:1.链表法:在同一个索引位置的键值对使用链表进行存储。
当插入新的键值对时,只需遍历链表,找到最后一个结点即可。
2.开放寻址法:当发生哈希冲突时,使用一个新的索引来存储键值对。
如果新索引也发生冲突,就继续往后寻找,直到找到一个没有冲突的索引。
这种方法需要保证数组有足够的空闲位置。
HashMap的实现数据结构HashMap主要包含以下几个数据结构:1.数组:用于存储键值对,根据哈希值计算出一个索引,再通过索引访问数组元素。
2.链表:用于处理哈希冲突,当多个键值对计算出相同的索引时,将它们放入同一个链表中。
主要方法HashMap的主要方法包括:1.put(key, value):将指定的键值对插入HashMap中。
2.get(key):根据指定的键获取对应的值。
3.remove(key):根据指定的键删除对应的键值对。
4.containsKey(key):判断HashMap中是否包含指定的键。
5.size():获取HashMap中键值对的数量。
易错点在使用HashMap时,需要注意以下几个易错点:1.键的hashCode()方法的实现:不同的键必须保证返回不同的哈希值,否则可能导致哈希冲突的增加。
Hash表分析以及Java实现
Hash表分析以及Java实现一。
Hash表概念在查找表中我们已经说过,在Hash表中,记录在表中的位置和其关键字之间存在着一种确定的关系。
这样我们就能预先知道所查关键字在表中的位置,从而直接通过下标找到记录。
使ASL趋近与0.1) 哈希(Hash)函数是一个映象,即:将关键字的集合映射到某个地址集合上,它的设置很灵活,只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可;2) 由于哈希函数是一个压缩映象,因此,在一般情况下,很容易产生“冲突”现象,即:key1? key2,而 f (key1) = f(key2)。
3). 只能尽量减少冲突而不能完全避免冲突,这是因为通常关键字集合比较大,其元素包括所有可能的关键字,而地址集合的元素仅为哈希表中的地址值在构造这种特殊的“查找表”时,除了需要选择一个“好”(尽可能少产生冲突)的哈希函数之外;还需要找到一种“处理冲突”的方法。
二. Hash构造函数的方法,及适用范围直接定址法数字分析法平方取中法折叠法除留余数法随机数法(1)直接定址法:哈希函数为关键字的线性函数,H(key) = key 或者H(key) = a ? key + b此法仅适合于:地址集合的大小= = 关键字集合的大小,其中a和b为常数。
(2)数字分析法:假设关键字集合中的每个关键字都是由s 位数字组成(u1, u2, …, us),分析关键字集中的全体,并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。
此法适于:能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频度。
(3)平方取中法:以关键字的平方值的中间几位作为存储地址。
求“关键字的平方值”的目的是“扩大差别”,同时平方值的中间各位又能受到整个关键字中各位的影响。
此法适于:关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象。
(4)折叠法:将关键字分割成若干部分,然后取它们的叠加和为哈希地址。
两种叠加处理的方法:移位叠加:将分割后的几部分低位对齐相加;间界叠加:从一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。
Redis中的跳表
Redis中的跳表date: 2020-10-15 14:58:00updated: 2020-10-19 17:58:00Redis中的跳表redis 数据类型 zset 实现有序集合,底层使⽤的数据结构是跳表。
源码在 src/t_zset.c ⽂件中,相关数据结构的定义在 src/server.h ⽂件中。
(4.0版本)元素有序的时候,如果是数组,可以通过⼆分查找来提速;如果是链表,如何提速? => 跳表,插⼊/删除/搜索都是O(logn)第⼀层索引 n/2 个节点,第⼆层 n/4 个节点,第三层 n/8,第K层 n/(2^k)假设第K层有2个节点,即 n/(2^k) = 2 => k = log2(n) - 1typedef struct zskiplist {// 头节点,尾节点struct zskiplistNode *header, *tail;// 节点数量unsigned long length;// ⽬前表内节点的最⼤层数int level;} zskiplist;typedef struct zskiplistNode {// member 对象robj *obj;// 分值double score;// 后退指针struct zskiplistNode *backward;// 层struct zskiplistLevel {// 前进指针struct zskiplistNode *forward;// 这个层跨越的节点数量unsigned int span;} level[];} zskiplistNode;1. 跳表 SkipList在 java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap/ConcurrentSkipListSet 类中也有实现查询链表时会从头到尾的遍历链表,最坏的时间复杂度是O(N),这是⼀次⽐较⼀个值,如果跳着1个元素来进⾏⽐较(⽐较下标为2n+1的元素),那么就相当于⼀次性⽐较2个元素,效率就会提⾼ => 跳表跳表是牺牲空间来换取时间,除了最底层是最原始的数据外,其他的每⼀层,其实都相当于是⼀个索引,最理想的是按照第⼀层1级跳,第⼆层2级跳,第三层4级跳,第四层8级跳。
hashtable底层原理
hashtable底层原理Hashtable底层原理Hashtable是一种常见的数据结构,它可以快速地进行数据的查找和插入操作。
在Java中,Hashtable是一个非常常用的类,它的底层实现是基于哈希表的。
本文将从哈希表的基本原理、哈希函数的设计、哈希冲突的处理以及Hashtable的实现等方面来介绍Hashtable的底层原理。
一、哈希表的基本原理哈希表是一种基于数组的数据结构,它通过哈希函数将数据映射到数组的某个位置上。
哈希函数的设计是哈希表的关键,它决定了数据在数组中的位置。
哈希表的基本操作包括插入、查找和删除。
插入操作将数据插入到哈希表中,查找操作根据关键字查找数据,删除操作将数据从哈希表中删除。
二、哈希函数的设计哈希函数的设计是哈希表的关键,它决定了数据在数组中的位置。
哈希函数的设计需要满足以下几个条件:1. 映射范围:哈希函数需要将数据映射到数组的某个位置上,因此哈希函数的返回值需要在数组的范围内。
2. 均匀性:哈希函数需要将数据均匀地映射到数组的各个位置上,这样可以避免哈希冲突的发生。
3. 碰撞概率:哈希函数需要尽可能地减少哈希冲突的发生,这样可以提高哈希表的效率。
常见的哈希函数包括直接寻址法、除留余数法、数字分析法、平方取中法、折叠法等。
三、哈希冲突的处理哈希冲突是指不同的数据经过哈希函数映射到数组的同一个位置上。
哈希冲突的发生是不可避免的,因此需要采取一些方法来处理哈希冲突。
常见的哈希冲突处理方法包括开放地址法和链地址法。
开放地址法是指当哈希冲突发生时,继续寻找数组中的下一个空位置,直到找到为止。
链地址法是指将哈希冲突的数据存储在链表中,每个数组位置上存储一个链表头指针,指向链表的第一个节点。
四、Hashtable的实现Hashtable是Java中的一个非常常用的类,它的底层实现是基于哈希表的。
Hashtable的实现采用了链地址法来处理哈希冲突。
当哈希冲突发生时,将数据存储在链表中,每个数组位置上存储一个链表头指针,指向链表的第一个节点。
算法合集之浅谈“跳跃表”的相关操作及其应用
让算法的效率“跳起来”!——浅谈“跳跃表”的相关操作及其应用上海市华东师范大学第二附属中学魏冉【目录】◆关键字 (2)◆摘要 (2)◆概述及结构 (2)◆基本操作 (3)◇查找 (3)◇插入 (3)◇删除 (4)◇“记忆化”查找 (5)◆复杂度分析 (6)◇空间复杂度分析 (7)◇跳跃表高度分析 (7)◇查找的时间复杂度分析 (7)◇插入与删除的时间复杂度分析 (8)◇实际测试效果 (8)◆跳跃表的应用 (9)◆总结 (10)◆附录 (11)【关键字】跳跃表 高效 概率 随机化【摘要】本文分为三大部分。
首先是概述部分。
它会从功能、效率等方面对跳跃表作一个初步的介绍,并给出其图形结构,以便读者对跳跃表有个形象的认识。
第二部分将介绍跳跃表的三种基本操作——查找,插入和删除,并对它们的时空复杂度进行分析。
第三部分是对跳跃表应用的介绍,并通过实际测试效果来对跳跃表以及其它一些相关数据结构进行对比,体现其各自的优缺点。
最后一部分是对跳跃表数据结构的总结。
【概述及结构】二叉树是我们都非常熟悉的一种数据结构。
它支持包括查找、插入、删除等一系列的操作。
但它有一个致命的弱点,就是当数据的随机性不够时,会导致其树型结构的不平衡,从而直接影响到算法的效率。
跳跃表(Skip List )是1987年才诞生的一种崭新的数据结构,它在进行查找、插入、删除等操作时的期望时间复杂度均为O(logn),有着近乎替代平衡树的本领。
而且最重要的一点,就是它的编程复杂度较同类的AVL 树,红黑树等要低得多,这使得其无论是在理解还是在推广性上,都有着十分明显的优势。
首先,我们来看一下跳跃表的结构(如图1)53 53 5345 45373030 30 29151111 11 11 -∞-∞ -∞ -∞ +∞+∞ +∞ +∞ 图1 有7个元素的跳跃表S 0 S 1 S 2 S 3跳跃表由多条链构成(S 0,S 1,S 2 ……,S h ),且满足如下三个条件:(1) 每条链必须包含两个特殊元素:+∞ 和 -∞(2) S 0包含所有的元素,并且所有链中的元素按照升序排列。
index method的barth和hash -回复
index method的barth和hash -回复什么是index method的barth和hash?Index method是一种用于数据结构中的索引技术,能够提高数据访问的效率。
而Barth和Hash则是Index method中的两种不同的实现方式。
Barth和Hash这两种Index method的实现方式是非常常见的,在许多数据库和文件系统中都得到了广泛应用。
接下来,我们将逐步深入讨论这两种方法,从原理到实际应用,全面解析index method的barth和hash。
首先,让我们来了解一下Barth index method。
Barth index method 是一种使用B+树和哈希表的组合索引技术。
该方法的基本原理是将索引的键值进行哈希运算,并将结果映射到B+树的叶节点中。
这种组合索引的方式可以充分利用哈希表的高效查找和B+树的有序性,提高数据的访问速度。
Barth index method的工作流程如下:1. 首先,需要为索引字段创建一个哈希函数,将每个键值映射到哈希表的某个索引位置上。
2. 当需要查询索引时,利用哈希函数计算出对应的哈希值,然后在哈希表中查找对应的索引位置。
3. 在找到索引位置后,可以通过B+树从该索引位置开始遍历,找到符合查询条件的数据。
接下来,我们来看一下Hash index method。
Hash index method是一种只利用哈希表的索引技术。
它的基本原理是将索引的键值通过哈希函数计算后,直接映射到哈希表的某个索引位置上。
这样,在查询索引时只需要计算一次哈希函数,然后在哈希表中查找对应位置,即可找到符合查询条件的数据。
Hash index method的工作流程如下:1. 创建哈希表,并为索引字段键值计算哈希函数。
2. 在查询索引时,通过哈希函数计算出键值对应的哈希值。
3. 在哈希表中查找对应的索引位置,并返回相应的数据。
虽然Barth和Hash是两种不同的Index method实现方式,但它们都有各自的优势和劣势。
vba字典哈希算法
vba字典哈希算法VBA(VisualBasicforApplications)是一种在MicrosoftOffice 应用程序中广泛使用的编程语言。
它提供了许多强大的功能,包括对哈希算法的支持。
在VBA中,哈希算法通常用于实现字典数据结构,以便快速查找和存储键值对。
一、哈希算法的基本原理哈希算法是一种将任意长度的二进制串转换为固定长度的二进制串的算法。
通过将数据映射到哈希表上,可以大大提高查找速度。
哈希算法将输入数据通过一系列复杂的数学运算,生成一个固定长度的哈希值。
由于哈希函数的性质,不同的输入可能会得到相同的哈希值,但同一哈希值通常对应着多个不同的输入。
在VBA中,哈希算法通常用于字典数据结构。
字典是一种基于键值对的数据结构,其中每个元素都由一个键和一个值组成。
通过使用哈希算法,可以将键转换为哈希值,以便快速定位对应的值。
二、VBA中的字典实现在VBA中,可以使用Dictionary对象来实现字典数据结构。
Dictionary对象使用哈希算法来存储键值对,并提供快速查找和插入操作。
以下是一个简单的VBA字典实现示例:```vbaSubCreateDictionary()DimdictAsDictionarySetdict=NewDictionary'添加键值对dict.Add"Key1","Value1"dict.Add"Key2","Value2"dict.Add"Key3","Value3"'查找值Debug.Printdict("Key1")'输出"Value1"'删除键值对dict.Remove"Key2"'遍历字典DimkeyAsVariantForEachkeyIndict.KeysDebug.Printkey&":"&dict(key)NextkeyEndSub```在上面的示例中,我们创建了一个新的Dictionary对象,并使用Add方法添加了几个键值对。
hashtable和hashmap 的原理
hashtable和hashmap 的原理一、介绍哈希表(Hash Table)是一种根据关键码值(Key-Value)直接进行访问的数据结构,也称为散列表。
哈希表通过将关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。
哈希表中的每个位置称为桶(Bucket),可以存储一个或多个记录。
Java 中提供了两种实现哈希表的类:Hashtable 和 HashMap。
Hashtable 是 Java 早期版本中提供的类,HashMap 是 Java 1.2 版本中引入的新类。
两者都实现了 Map 接口,并且都使用了哈希表算法来实现。
二、Hashtable 的原理1. Hashtable 的基本结构Hashtable 是一个数组,每个元素都是一个链表。
当插入元素时,首先计算该元素在数组中的位置,并将其插入到对应链表的头部。
当查询元素时,首先计算该元素在数组中的位置,然后遍历对应链表查找该元素。
2. Hashtable 的哈希函数Hashtable 使用一个哈希函数将关键码值映射到数组下标。
Java 中默认使用 Object.hashCode() 方法作为哈希函数。
如果需要自定义哈希函数,则需要重新实现 hashCode() 方法。
3. Hashtable 的扩容机制当 Hashtable 中存储的元素数量超过阈值时,会自动扩容。
扩容时,会新建一个更大的数组,并将所有元素重新插入到新数组中。
扩容过程中,需要重新计算每个元素在新数组中的位置,并将其插入到对应链表的头部。
4. Hashtable 的线程安全性Hashtable 是线程安全的,因为它使用了同步锁来保证多线程访问时的线程安全性。
在对Hashtable 进行读写操作时,需要先获取同步锁,保证只有一个线程能够访问该对象。
5. Hashtable 的缺点Hashtable 的缺点是效率较低。
由于它需要使用同步锁来保证线程安全性,在多线程访问时会产生较大的开销。
CoolHash数据库引擎架构与设计分享-彭渊
机械硬盘存储的伟大发明
机械硬盘是在金属片上涂以磁性材料,通过对磁性 材料磁化后的剩磁状态来存储二进制信息。 1、寻找柱面(毫秒级) 2、寻找盘面 3、寻找扇区 操作系统的文件系统实现将连续数据尽量存放同一 柱面(不连续即随机读写) 每个文件至少存放一个簇(相邻的扇区),目录区 存储文件元数据,数据区存储文件内容
分布式层
集群管理模块: 类似PAXOS的集群 节点管理,节点主 动、被动的心跳管 理 数据迁移模块: 基于HASH算法, 节点添加和删除变 化时,数据的重新 均匀分片 事务处理模块 同步异步复制 代理(重配置) 副本策略(自动/ 手工)
存储在闪存/固态硬盘 (SSD) 上,针对采用 多核处理器和多处理器机器的现代硬件进行 优化 3、唯一的针对闪存优化的In-Memory NoSQL数据
基于Raw device的数据库实现
1、Raw device,没有经过格式化,不被操作系统直接管理的设备,不通过操作
系统文件系统来操作。
2、使用应用程序直接操作Raw device,不经过文件系统的缓冲。 3、由于绕开操作系统和其文件系统,直接操作I/O,控制得当可以提高效率。
4、读写很频繁,磁盘I/O成为瓶颈情况下适合操作Raw device。
//写抛出异常FileNotFoundExceptions
RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("\\\\.\ \PhysicalDrive1","rw");
Raw device的限制
1、sqlserver、oracle安装必须在文件系统上,支持在Raw device创建数 据库 2、数据库没有物理名字,只有磁盘驱动号,每个raw分区只能有一个数据 文件 3、复制删除重命名等操作无法使用 4、备份和管理比较麻烦,linux使用DD底层命令 5、数据文件分区大小无法更改 6、磁盘整理坏块替换等系统维护无法使用到Raw device 7、sqlserver推荐使用NTFS或者FAT建立数据库,Oracle 11后不再支持 Raw device(包括OUI,DBCA,命令行) 8、硬件专家的经验,一定程度可以提高效率,但是不突出
concurrentskiplistmap的 headmap方法
concurrentskiplistmap的 headmap方法(原创版5篇)篇1 目录1.ConcurrentSkipListMap 概述2.headmap 方法的作用3.headmap 方法的实现原理4.headmap 方法的优缺点5.使用示例篇1正文1.ConcurrentSkipListMap 概述ConcurrentSkipListMap 是 Java 并发编程中的一种数据结构,它继承自 AbstractMap,实现了 Map 接口。
ConcurrentSkipListMap 的主要特点是支持并发操作,因此在多线程环境下,它的性能要优于其他同步集合。
2.headmap 方法的作用ConcurrentSkipListMap 中的 headmap 方法,用于返回一个包含映射关系头节点的链表。
这个方法的主要作用是方便开发者遍历和操作链表中的元素。
3.headmap 方法的实现原理headmap 方法的实现原理相对简单,它首先获取ConcurrentSkipListMap 的头节点,然后返回头节点对应的链表。
由于ConcurrentSkipListMap 采用红黑树实现,因此它的链表节点也具备红黑树的特性,这使得 headmap 方法在遍历和操作链表时,能够保证高效和安全。
4.headmap 方法的优缺点headmap 方法的优点在于它可以在遍历和操作链表时,保证高效和安全。
此外,由于 headmap 方法返回的是一个链表,因此它可以方便地支持并发操作。
然而,headmap 方法也存在一定的局限性,它只适用于ConcurrentSkipListMap,并且无法直接应用于其他数据结构。
5.使用示例下面是一个使用 headmap 方法的示例:```javaimport java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;public class ConcurrentSkipListMapDemo {public static void main(String[] args) {ConcurrentSkipListMap<String, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();map.put("one", 1);map.put("two", 2);map.put("three", 3);// 使用 headmap 方法获取链表ConcurrentSkipListMap.Entry<String, Integer> head = map.headmap("two");// 遍历链表while (head!= null) {System.out.println(head.getKey() + ": " + head.getValue());head = head.next;}}}```在这个示例中,我们首先创建了一个 ConcurrentSkipListMap 实例,然后使用 headmap 方法获取键为"two"的元素对应的链表。
redis为何单线程效率还这么高为何使用跳表不使用B+树做索引(阿里)
redis为何单线程效率还这么⾼为何使⽤跳表不使⽤B+树做索引(阿⾥)如果想了解 redis 与Memcache的区别参考:阿⾥的⾯试官问问我为何redis 使⽤跳表做索引,却不是⽤B+树做索引因为B+树的原理是叶⼦节点存储数据,⾮叶⼦节点存储索引,B+树的每个节点可以存储多个关键字,它将节点⼤⼩设置为磁盘页的⼤⼩,充分利⽤了磁盘预读的功能。
每次读取磁盘页时就会读取⼀整个节点,每个叶⼦节点还有指向前后节点的指针,为的是最⼤限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之⼀⽽Redis是内存中读取数据,不涉及IO,因此使⽤了跳表;⾄于redis的跳表原理参考:mysql的B+索引原理参考:Kafka索引参考:接下来问题来了:为何 redis使⽤单线程读取速度还这么块呢今天下午,烟哥吃饱了撑着没事⼲,上班时间到处⼯(zhuang)作(bi)!只见同事⼩刘的桌上摆了⼀本Redis相关的书籍,内⼼嘿嘿⼀笑:“终于,⼜有机会勾搭⼩刘了!”于是有了如下对话"嗯,不要⽅,跟着我思路来想!"烟哥道。
"假设,此刻有任务A和任务B,现在有如下两种执⾏⽅式"⽅式⼀:两个线程,⼀个线程执⾏A,另⼀个线程执⾏B⽅式⼆:⼀个线程,先执⾏A,执⾏完以后继续执⾏B"请问,哪种⽅式执⾏更快?"只见烟哥眉头微微⼀皱,说道:"我夜观天象,掐指⼀算,⼩刘你⼤学在上《计算机组成原理》这门课的时候,⼀定逃课了!""应该是⽅式⼆更快,因为⽅式⼀中,CPU在切换线程的时候,有⼀个上下⽂切换时间,⽽这个上下⽂切换时间是⾮常耗时的!打个⽐⽅,⼀个CPU主频是 2.6GHz,这意味着每秒可以执⾏:2.6*10^9 个指令,那么每个指令的时间⼤概是0.38ns!⽽⼀次上下⽂切换,将近需要耗时2000ns!⽽这个时间内,CPU什么都⼲不了,只是做了保存上下⽂都动作!""OK,就是在I/O操作都时候,例如磁盘I/O,⽹络I/O等!为什么⼀般是在I/O操作都时候,要⽤多线程呢(⾯试⾼频题,必背)?因为I/O操作⼀般可以分为两个阶段:即等待I/O准备就绪和真正操作I/O资源!""以磁盘操作为例,磁盘的结构如下""在磁盘上数据是分磁道、分簇存储的,⽽数据往往并不是连续排列在同⼀磁道上,所以磁头在读取数据时往往需要在磁道之间反复移动,因此这⾥就有⼀个寻道耗时!另外,盘⾯旋转将请求数据所在扇区移⾄读写头下⽅也是需要时间,这⾥还存在⼀个旋转耗时!""那么,在这⼀时间段(即"I/O等待")内,线程是在“阻塞”着等待磁盘,此时操作系统可以将那个空闲的CPU核⼼⽤于服务其他线程。
java hashtable 实现原理
java hashtable 实现原理
Java的HashTable是一种哈希表数据结构,用于存储键值对。
它的实现原理包括以下几个方面:
1. 数组和链表:HashTable内部使用一个数组来存储数据。
数
组的每个元素是一个链表,用于处理哈希冲突(不同的键映射到了同一个数组索引的情况)。
如果发生了哈希冲突,新的键值对会被添加到链表的末尾。
2. 哈希函数:HashTable使用哈希函数将键转换为数组索引。
哈希函数应该具有高效性和均匀性,即对于任意键的哈希结果都应该能够均匀地分布在数组中。
3. 冲突解决:当发生哈希冲突时,可以采取不同的解决方法。
Java的HashTable使用的是链地址法,即将冲突的键值对链接
到同一个数组索引的链表中。
这样可以保证每个数组索引都可以存储多个键值对。
4. 扩容和重新哈希:当添加新的键值对后,如果数组中的元素数量达到了一定的阈值,HashTable会自动扩容。
扩容过程会
创建新的数组,并将原来的键值对重新哈希到新的数组中。
这个过程比较耗时,所以扩容的时候应该尽量避免。
5. 查找和删除:HashTable通过哈希函数找到对应的数组索引,然后在链表中进行查找或删除。
由于一个数组索引中可能存在多个键值对,所以需要在链表中逐个比较键,直到找到对应的值或者链表末尾。
总结:Java的HashTable是一种基于数组和链表的哈希表实现,使用哈希函数将键映射到数组索引,并使用链表处理哈希冲突。
它还支持自动扩容和重新哈希操作,以及通过哈希函数在链表中进行查找和删除操作。
哈希表是有序还是无序的 哈希表底层的数据结构实现 哈希表的构造算法 哈希表解决冲突的方法
哈希表是有序还是无序的哈希表底层的数据结构实现哈希表的构造算法哈希表解决冲突的方法1. 引言1.1 概述哈希表是一种使用哈希函数和数组来实现的数据结构,具有高效的查找和插入操作的优点。
它通过将关键字映射到数组中的位置来实现快速查找。
在计算机科学领域中,哈希表被广泛应用于各种场景,如数据库索引、缓存、字典等。
本文将对哈希表的一些重要问题进行讨论和探究,包括哈希表是有序还是无序的问题、哈希表底层的数据结构实现、哈希表的构造算法以及解决冲突的方法。
通过深入研究这些问题,我们可以更好地理解和应用哈希表。
1.2 文章结构本文共分为六个部分,每个部分都涵盖了特定主题:第一部分为引言部分,介绍了文章的背景、目的以及整体结构。
第二部分将探讨哈希表是有序还是无序的问题。
我们首先对哈希表的定义和功能进行概述,然后讨论了哈希表顺序性问题可能存在的原因,并综合相关研究和理论观点进行综述。
第三部分将集中讨论哈希表底层的数据结构实现。
我们将介绍使用数组和链表来实现哈希表底层数据结构的方法,并讨论其他可能用于哈希表底层的数据结构。
第四部分将详细介绍哈希表的构造算法。
我们将比较常见的哈希函数算法及其特点,然后综述和分析不同碰撞处理算法,并探讨构造算法在不同应用场景中的优化方法。
第五部分将重点解决哈希表冲突的方法。
我们将介绍开放地址法(如线性探测、二次探测等)以及链地址法和拉链法,并讨论其他可能的冲突解决方法。
最后一部分为结论部分,对哈希表的优缺点进行总结,并对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法进行总结与展望。
1.3 目的本文旨在通过对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法等方面进行深入研究,以期能够更加全面地理解和应用哈希表。
通过本文的阐述,读者将能够了解到不同问题背后所涉及到的相关理论和算法,并能够在实践中灵活应用哈希表,提高数据结构的效率及性能。
2. 哈希表是有序还是无序的2.1 哈希表的定义和功能哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,用于存储键值对。
java操作redis基础知识
Redis基础知识一、对比Nosql与sqlSql:关系型数据库结构化(Structured)->字段有约束,约定好结构就好了,表变了业务也可能变。
关联的->如用户表、商品表、订单表。
查询:查询语法。
(格式与语法固定)。
事务:原子性、一致性等事务。
(ACID)存储:磁盘。
(存储在本机,数据量大只能提升电脑性能)扩展性:垂直。
使用场景:数据结构固定;相关业务对数据安全性、一致性要求较高。
Nosql:非关系型数据库非结构-> 有键值对形式,有文档形式(字段没有约束)。
非关联->可以将用户表、商品表、订单表存在json中,缺点就是重复。
没有规定查询语句(get user:1)。
事务:无法全部满足ACID事务。
(BASE)存储:内存。
扩展性:水平。
使用场景:数据结构不固定;对一致性、安全性要求高;对性能要求。
二、认识redis特征:键值型:value支持多重不同数据结构,功能丰富。
单线程:每个命令具备原子性。
(6.0对网络请求是多线程,核心是单线程)低延迟,速度快(基于内存、IO多路复用,良好的编码)。
支持数据持久化。
(定期将数据存在内存中,以防止断点,丢失数据)支持主从集群、分片集群。
(从节点可以备份主节点防止一个节点坏了可以从另外一个节点中获取)(分片是将1T内存存在多个机器中)支持多语言客户端三、安装Redis官网下载地址:打开redis:启动redis-server.exe默认开启端口号:6379Wins启动cli:redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379四、Redis命令行客户端redis-cli [options] [commonds]如:-h 127.0.0.1 指定要链接的redis节点的ip地址,默认是127.0.0.1-p 6379 :指定redis节点的端口,默认是6379.-a 123321 :指定redis的访问密码。
五、图形化桌面客户端:redis默认是16个库。
hashtable线程安全原理
hashtable线程安全原理哈希表(Hashtable)是一种常用的数据结构,用于存储键值对数据。
基本原理是通过将键映射到索引位置来实现快速的插入、删除和查找操作。
在多线程环境下,如果多个线程同时访问和修改哈希表,就可能引发线程安全的问题。
一、线程安全问题的由来在哈希表的实现中,最常见的冲突解决策略是使用链地址法,即将哈希表中每个桶都设置为一个链表,当多个键映射到同一个索引位置时,将键值对插入到链表中。
然而,在多线程环境中,多个线程同时操作同一个索引位置的链表时,可能导致以下两类线程安全问题:1. 竞态条件(Race Condition):多个线程同时插入或删除链表中的节点,可能导致链表结构的破坏或数据丢失。
2. 死锁(Deadlock):当多个线程同时试图获取相同的锁时,可能会导致线程之间的相互等待,从而进入死锁状态。
二、线程安全解决方案为了解决哈希表在多线程环境下的线程安全问题,可以采用以下两种常用的解决方案:1. 加锁(Locking):通过使用锁机制来保证在同一时间只有一个线程可以访问和修改哈希表的数据结构。
常见的锁包括互斥锁(Mutex)和读写锁(Read-Write Lock)。
具体实现包括:-互斥锁:当一个线程获取到互斥锁后,其他线程需要等待,在释放锁之前无法继续访问和修改数据结构。
这种方式保证了操作的原子性,但可能导致线程的相互等待。
-读写锁:允许多个线程同时读取数据,但在写操作时需要独占访问。
这种方式可以提高读取操作的并发性,但可能导致写操作的延迟。
2. 分段锁(Segment Locking):将哈希表分为多个段(Segment),每个段拥有一个独立的锁。
不同的线程可以并发地进行插入、删除和查找操作,只有当两个线程试图修改同一个段时,才需要获取段锁。
这种方式提高了并发性,并减少了不必要的线程等待。
三、线程安全的Hashtable实现下面是一个简单的线程安全的Hashtable实现:```javapublic class ThreadSafeHashTable<K, V>private static final int NUM_SEGMENTS = 16;private final Segment<K, V>[] segments;public ThreadSafeHashTablsegments = (Segment<K, V>[]) new Segment[NUM_SEGMENTS];for (int i = 0; i < NUM_SEGMENTS; i++)segments[i] = new Segment<>(;}}public V get(K key)int hash = key.hashCode(;int segmentIndex = (hash & 0x7FFFFFFF) % NUM_SEGMENTS; return segments[segmentIndex].get(key);}public void put(K key, V value)int hash = key.hashCode(;int segmentIndex = (hash & 0x7FFFFFFF) % NUM_SEGMENTS; segments[segmentIndex].put(key, value);}public V remove(K key)int hash = key.hashCode(;int segmentIndex = (hash & 0x7FFFFFFF) % NUM_SEGMENTS; return segments[segmentIndex].remove(key);}private static class Segment<K, V>private final Map<K, V> map = new HashMap<>(;private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(;public V get(K key)lock.lock(;tryreturn map.get(key);} finallylock.unlock(;}}public void put(K key, V value) lock.lock(;trymap.put(key, value);} finallylock.unlock(;}}public V remove(K key)lock.lock(;tryreturn map.remove(key);} finallylock.unlock(;}}}```上述实现将哈希表分为了16个段,每个段拥有一个独立的锁。
Qt中丰富的容器类---数组QVector、链表QLinkedList、映射表QMap、哈。。。
Qt中丰富的容器类---数组QVector、链表QLinkedList、映射表QMap、哈。
在C++⾥做⼤型程序时,少不了要与数组、链表等数据结构打交道。
就是最简单的字符串也常常让头痛万分,Qt中有QString解决了字符串的头痛,那么其他数组等有没有更简单的解决⽅案呢?Qt作为⼀款优秀的类型库,当然不会没考虑这些。
Qt提供了⼤量的“容器类”,专门⽤于以某种⽅式存储⼤量内容,QString其实只是这⼤量的容器类的⼀种。
我在这⾥介绍:QVector(数组)、QLinkedList(链表)、QMap(映射表)、QHash(哈希表)QVector,是Qt对所有数组的封装,⽐如我们想要⼀个int类型数组,我们原先会写int array[10],我们在Qt⾥可以写QVector<int> array(10)赋值的时候,我们依然可以照旧array[5]=4;想获取某⼀项的值也还可以array[9],也就是说,原来的特性我们还可以⽤。
那么QVector有什么好处呢?·我们可以⽤count函数获知数组中有多少个元素,⽅便遍历·原先我们必须预定义好⼤⼩,⽽⽤QVector我们虽然最好也先定义好⼤⼩,但是预先不定义也可以。
我们可以使⽤append函数或者<<操作符来在数组最后端添加元素⽽不⽤担⼼溢出问题。
QVector<double> vect(2);vect[0] = 1.0;vect[1] = 2.0;for (int i = 0; i < vect.count(); ++i) {cout << vect[i] << endl;}for (int i = 0; i < vect.count(); ++i) {cout << vect.at(i) << endl;}要使⽤索引⽅式設定元素,必須先配置好夠⾧的空間,否則會發⽣超出索引範圍的錯誤,使⽤[]運算⼦指定索引存取的⽅式是⽐較⽅便,但在某些場合下,使⽤at()⽅法會較有效率⼀些,這涉及Qt的隱式共享機制,稍後再作介紹。
hash算法原理详解
hash算法原理详解哈希算法(Hash Algorithm)是一种将任意长度的消息压缩到一个固定长度的消息摘要的函数。
哈希算法可以用于数据完整性校验、数字签名、密码学等领域。
哈希算法的应用非常广泛,比如在区块链中,就用到了多个哈希算法,如SHA-256。
一、哈希算法的实现哈希算法的实现可以分为两大块:数据分块和哈希函数。
1. 数据分块当我们对一段数据进行哈希计算时,我们需要将数据分成若干个块,每个块的大小一般是固定的。
分块的原因是因为哈希计算是基于数据块进行的,而一个数据块的大小往往是有限制的。
2. 哈希函数哈希函数就是将分块后的数据进行哈希计算的过程。
哈希函数的核心在于它能够将一个非常大的数据集映射成一个在数学上固定长度的数据集合,这个数据集合就被称为哈希值。
哈希值的大小是固定的,通常是128位、160位、256位、512位等不同的长度。
哈希算法具有如下几个特性。
1. 唯一性对于任何一个不同的输入,哈希算法都能够生成唯一的输出。
也就是说,如果输入不同,那么输出也一定不同。
2. 容易计算哈希算法应该很容易计算,这样方便快捷地应用于实际情况。
3. 可逆性哈希算法应该是不可逆的。
也就是说,如果已知输入,就可以很方便地求出输出,但如果只知道输出,则无法求出原始的输入。
4. 抗碰撞性哈希算法应该是抗碰撞的。
也就是说,即使输入的数据非常微小的变动,最终哈希值的改变也应该非常大。
5. 扩展性哈希算法应该是可以扩展的。
也就是说,当需要处理更大的数据块时,哈希算法可以通过使用更多的位数来扩展。
6. 分散性哈希算法在很多领域都有应用,下面列举几个常见的应用。
1. 数据完整性校验哈希算法可以用来验证数据的完整性。
在文件传输过程中,可以对文件进行哈希计算,然后发送给接收方。
当接收方收到文件时,可以再次计算哈希值,然后与发送方发送的哈希值进行比较,如果相同,说明文件没有被篡改;如果不同,则说明文件已经被篡改。
2. 数字签名数字签名是一种能够证明一个消息是真实的过程。
内蒙古大学计算机技术硕士专业学位研究生培养方案
内蒙古大学计算机技术硕士专业学位研究生培养方案一、培养目标计算机技术是综合运用计算机科学理论、各种应用技术以及工程方法,把计算机技术与工程实践相结合,并解决工程实践中实际问题的专业领域。
内蒙古大学计算机技术硕士专业学位研究生教育面向国家和区域社会经济发展,培养高层次应用型的计算机技术和管理人才,能在企业、事业、技术和行政管理等单位从事相关工作。
具体要求为:1. 拥护党的基本路线和方针政策,热爱祖国,具有良好的职业道德和敬业精神,具有科学严谨、求真务实的学习态度和工作作风,身心健康。
2. 掌握计算机技术领域的基础理论、先进技术方法和现代技术手段,了解本领域的技术现状和发展趋势;能够描述工程实际问题,建立适当的计算模型,具有较强的解决本领域实际问题的能力;具有团队合作能力,能够胜任本领域高层次工程技术和工程管理工作。
增强创新创业能力。
3. 较熟练地掌握一门外国语。
二、培养方式和学习年限(一)培养方式1. 本领域采用系统的课程学习和工程实践相结合的培养方式。
课程设置以工程实践类为主,突出理论与实践紧密结合、前沿技术与现实需求结合。
计算机技术实践要求学生直接参与工程项目实践,完成必要的技术方案设计、软件开发、项目管理等工作,并在所取得的工程实践成果基础上完成学位论文的撰写。
2. 双导师制培养方式。
聘请具有丰富实践和教学指导经验的企业资深技术或管理人员参与研究生培养工作的各个环节,包括参与课程教学和前沿讲座,对学生的工程实践进行联合指导,协助校内导师进行毕业论文指导等。
3. 课程考核分为闭卷考试和课内实践考核两种形式,重在考察学生运用专业知识发现、分析和解决实际问题的能力。
(二)学习年限采用全日制学习方式,学习年限一般为2年。
三、课程设置及学分要求(计算机技术硕士专业学)课程体系由必修课、选修课两部分组成,除课程学习外还安排有专业实践环节部分。
总学分要求为不少于34学分,其中课程学习不少于30学分,包括必修的学分18学分,选修学分不少于12学分;专业实践4四、专业实践(一)专业实践方式由校内导师、课题组结合所承担的科研课题,安排学生的专业实践环节;或依托本领域的研究生联合培养基地,在校内外导师的共同指导下,结合工程实际岗位去现场进行专业实践;或研究生结合本人的就业去向,自行联系现场实践单位。
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插入操作
template<class E, class K> SortedChain<E,K>& SortedChain<E,K>::Insert(const E& e) {// Insert e, throw an exception if no space.
SortedChainNode<E,K> *p = first, *tp = 0; // trail p
// move tp so that e can be inserted after tp while (p && p->data < e) {
tp = p; p = p->link; }
// setup a new node *q for e
插入操作(续)
// insert node just after tp q->link = p; if (tp) tp->link = q; else first = q;
private: SortedChainNode<E,K> *first; // pointer to first node
搜索操作
template<class E, class K> bool SortedChain<E,K>::Search(const K& k, E& e) const {// Put element that matches k in e. // Return false if no match.
SortedChainNode<E,K> *p = first, *tp = 0; // trail p
// search for match with k while (p && p->data < k) {
tp = p; p = p->link;
删除操作(续)
// verify match if (p && p->data == k) {// found a match e = p->data; // save data
❖ 公式化描述
搜索操作:二分搜索,O(logn) 插入、删除操作:需数据移动,O(n)
❖ 链表描述
搜索、插入、删除均为O(n)
SortedChain类
template<class E, class K> class SortedChain {
public: SortedChain() {first = 0;} ~SortedChain(); bool IsEmpty() const {return first == 0;} int Length() const; bool Search(const K& k, E& e) const; SortedChain<E,K>& Delete(const K& k, E& e); SortedChain<E,K>& Insert(const E& e); SortedChain<E,K>& DistinctInsert(const E& e); void Output(ostream& out) const;
{e = p->data; return true;}
删除操作
template<class E, class K> SortedChain<E,K>& SortedChain<E,K>
::Delete(const K& k, E& e) {// Delete element that matches k. // Put deleted element in e. // Throw BadInput exception if no match.
学习内容
❖ 有序数组二分搜索,O(logn) ❖ 有序链表顺序搜索,O(n) ❖ 跳表*:在链表上实现二分搜索——增加一些
辅助指针,提高搜索、插入、删除性能, O(logn) ❖ hash技术,插入、删除O(1) ❖ 应用
文本压缩和解压缩
7.1 字典
❖ 抽象数据类型描述
抽象数据类型Dictionary{ 实例
return *this; }
不允许重复关键字的插入
// remove p from chain if (tp) tp->link = p->link; else first = p->link; // p is first node
delete p; return *this;} throw BadInput(); // no match return *this; // Visual C++ needs this line }
(symbol table)——重复元素字典
定义标识符建立一个记录并插入到符号表 中
同样的标识符名可以定义多次(在不同的程 序块中) 相同关键字的记录
搜索结果——最新插入的元素
删除——程序块的结尾(标识符作用域结束)
7.2 字典的线性表描述
❖ (e1, e2, ..., )
ei:字典元素,关键字升序排列
具有不同关键字的元素集合 操作
Create():创建一个空字典 Search(k, x):搜索关键字为k的元素,结果放入x;
如果没找到,则返回false,否则返回true Insert(x):向字典中插入元素x Delete(k, x):删除关键字为k的元素,并将其放入x }
ห้องสมุดไป่ตู้典操作
❖ 随机访问,random access ❖ 顺序访问,sequential access
SortedChainNode<E,K> *p = first;
// search for match with k while (p && p->data < k)
p = p->link;
// verify match if (p && p->data == k) // yes, found match
Begin,Next
❖ 重要的操作方式是“按关键字访问” ❖ 需注意的一个问题:重复关键字
如何消除歧义
❖ 一个班注册学字习典数例据结构课程的学生
新学生注册在字典中插入相关的元素(记 录)
放弃这门课程删除对应记录 查询字典获取特定学生相关的记录或修改
记录
学生的姓名域可作为关键字
❖ 在编译器字中典定例义用(户续标识)符的符号表