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数据结构————哈希表

也被称为散列表，是一种根据关键值（Key value）而直接进行访问的数据结构。它通过把关键值映射到表中的一个位置来访问记录，从而加快查找的速度。这个映射函数被称为散列函数或哈希函数，而存放记录的数组则被称为散列表或哈希表。

哈希表 学习顺序 及 个人心得

简介： Hash表也称散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种特殊的数据结构，根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构，它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别，它能够快速定位到想要查找的记录，而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。也就是说，它通过把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，存放记录的数组叫做哈希表。 理解：

哈希表(HashMap、HashSet)

是个存储结构：可以让我们一次从表中直接拿到想要的元素，时间复杂度为O(1)为什么能实现O(1)：通过哈希(散列)方法，使元素的存储位置和它的关键码之间建立一一映射的关系如果想要存取元素，都是利用哈希(散列)方法 + 关键码，从而计算出index位置，然后进行操作（怎么放的就怎么给它取出来哈希函数示例：此时写着容量是1000，但实际上是2次幂数，容量为1024。

【LeetCode】C++ ：简单题 - 哈希表 204. 计数质数

204. 计数质数 难度简单612 统计所有小于非负整数n的质数的数量。 示例 1： 输入：n = 10 输出：4 解释：小于 10 的质数一共有 4 个, 它们是 2, 3, 5, 7 。 示例 2： 输入：n = 0 输出：0 示例 3： 输入：n = 1 输出：0 提示： 0 <= n <= 5 * 106 1. 暴力法 class Solution { public: int countPrimes(int n) { ...

哈希表总结

哈希表的核心问题就是如何解决冲突/碰撞（不同的关键码通过hash函数得到了一个相同的下标）问题 方法有两种 （1）是避免冲突 （2）是解决冲突 （1）避免冲突的方法（哈希冲突无法避免这只是尽可能的降低产生冲突的可能性）： 1.设计哈希函数 例：数据集合{1，8，6，7，4，3} ，设计hash函数为 hash(key) == key % capacity(储存元素底层空间的总大小) 常见的设计方法 ： 1.直接定制法--(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）=A*...

一起了解数据结构-hash

哈希结构详解前言hash表hash冲突链地址法开放地址法再哈希法rehash哈希表中桶的个数为何是质数代码实现 前言 假如给你上万数据，然后让你判断，这些数据中是否有某一数据A？该如何进行呢？如果是一一进行判断，就显得很慢。如果是先将其有序化，然后再进行判断的话，判断速度倒是快了很多，但是排序这一过程也是会消耗时间的。 这时候，哈希结构就出现了。它能让你一次（理想情况下）完成判断，即理想情况下时间复杂度为O(1)。 hash表 哈希表其实就是key与value的对应关系，本质依托于哈希函数。将key输入到h

hash素数表(备用)

61,             83,      113,      151,      211,      281,      379,      509      683,   911         /  一千以下       1217,     1627,     2179,     2909,     3881,     6907,          9209,

POJ3349 重复的雪花（数字哈希）

每个雪花都有六个分支，用六个整数代表，这六个整数是从任意一个分支开始，朝顺时针或逆时针方向遍历得到的。输入多个雪花，判断是否有形状一致的雪花存在。 简单的数字哈希，要注意的是每种雪花可以由多种数字组合表示。 比如输入的是1 2 3 4 5 6， 则2 3 4 5 6 1，3 4  5 6 1 2，……，6 5 4 3 2 1，5 4 3 2 1 6等都是相同形状的。 因此可以在读入一个雪花

nyoj 130 相同的雪花 || poj 3349 Snowflake Snow Snowflakes

题意：给定n片雪花（0 注意事项 1->雪花可以翻转、向左（右）移动，例如 1 2 3 4 5 6 4 3 2 1 6 5 是符合的。 2->直接枚举会超时，可以利用哈希表雪花离散化，不必一个一个查之前的雪花。 3->先查找，确定该雪花不存在再把该雪花插入哈希表，有两种方案，第一，把每个雪花转六下，分别在哈希里面找，然后翻转，把每个雪花转六下，分别在哈希里面找，最后在两种状态插

哈希算法用素数（质数）求余的初步思考

例如，拿7和8比较 7和8的差别在于8有两个因数，2和4，我们来讨论取模时，2和4的加入改变了什么 假设key是由一个对象的多个字段分别乘某个数得到的。 比如一个人的key = 2*年龄 + 4*身高。//例如年龄随机分布在1-100，身高随机分布在100-200。 我们再列出2和4的倍数 2,4,6,8,10,12,14,16,17...... 4,8,12,16,20,24,18,32...... 其中黑体为8的倍数，那么显而易见，合数8由于其因数的存在，导致key出现在第零下标的元素概率

哈希表心得

出自陈皓博客《哈希表心得》， 链接：http://blog.csdn.net/haoel/article/details/2863 我们知道，哈希表是一个固定大小的数组，数组的每个元素是一个链表（单向或双向）的头指针。如果KeyKeyKey一样，则在一起，如果KeyKeyKey不一样，则不在一起。哈希表的查询是飞快的。因为它不需要从头搜索，它利用KeyKeyKey的“哈希算法”直接定位，查找非...

哈希(散列)查找

基本思想：在记录的存储地址和它的关键字之间建立一个确定的对应关系；这样，不经过比较，一次存取就能得到所查元素的查找方法。 哈希函数通常是一种压缩映象，所以冲突不可避免，只能尽量减少；当冲突发生时，应该有处理冲突的方法。设计一个散列表应包括： ①  散列表的空间范围，即确定散列函数的值域； ②  构造合适的散列函数，使得对于所有可能的元素(记录的关键字)，函数值均在散列表的地址空间范围内，且出

什么是 哈希表 HashMap 中数组的 size 为什么必须是 2 的整数次幂

Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，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，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

Hash时取模为什么要模质数

　　首先来说假如关键字是随机分布的，那么无所谓一定要模质数。但在实际中往往关键字有某种规律，例如大量的等差数列，那么公差和模数不互质的时候发生碰撞的概率会变大，而用质数就可以很大程度上回避这个问题。 　　考虑模是合数的情况：假设N = kn, M = km， N和M存在最大公因数k，此时可以将N % M = r转化为公式N = Mq + r，即kn = kmq + r。其中q是商，r是余数。“表...

Hash表与素数

最近看到mysql的hash表，发现一个特点。 当hash表满的时候，hash表size总是扩展成一个素数。 上网查了一下资料，素数可以有效的减少hash冲突。 想了一下，这个确实是有道理的。 假设hash表大小为size，这是一个合数，即有size=a*n。当有hash

哈希表除留取余法的桶个数为什么是质数

可先科普下质数的概念：质数，也就是素数，就是指一个大于1的自然数，约数（因数）只有1和它自己，否则叫合数。 除留取余，就是哈希函数将关键字被某个不大于哈希表长m的数p除后所得余数为哈希地址。这是最常用、也最简单的构造哈希函数的方法。当然，也可以对关键字直接取模，也可以折叠、平方取中等运算后取模。那么问题来了，这个p取多大呢？p的取值不好，会不会造成哈希函数的不均匀？先看一个简单的例子： 有一个...

常用Hash质数表

61,             83,      113,      151,      211,      281,      379,      509      683,  911        /  一千以下       1217,     1627,     2179,     2909,     3881,    6907,          9209,