ruby hashtable散列表

dict={‘cat‘=>‘abc‘,‘dog‘=>‘def‘}
puts dict.size

dict.keys返回所有的key，

values返回所有的value。

删除：

dict.delete(‘cat‘)

有条件地删除

x={‘a‘=>100,‘b‘=>20}
x.delete_if{|key,value| value<25}
puts x.inspect

{"a"=>100}

ruby hashtable散列表,布布扣,bubuko.com

时间： 2024-08-03 11:18:52

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java集合类散列表

哈希表      是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作.第一次接触哈希表时,它的优点多得让人难以置信.不论哈希表中有多少数据, 插入和删除(有时包括侧除)只需要接近常量的时间即0(1)的时间级.实际上,这只需要几条机器指令. 对哈希表的使用者一一人来说,这是一瞬间的事.哈希表运算得非常快,在计算机程序中,如果需要在一秒种内查找上千条记录通常 使用哈希表(例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快,树的操作通常需要O(N)的时间级.哈希表不仅速度快,编程实现也相对容易. 哈希表也有一些缺点

JavaScript 散列表（HashTable）

TypeScript方式实现源码 // 特性: // 散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值. 在之前的章节中, 你已经知道如果 // 要在数据结构中获得一个值(使用get方法) ,需要遍历整个数据结构来找到它.如果使用散列 // 函数,就知道值的具体位置,因此能够快速检索到该值.散列函数的作用是给定一个键值,然后 // 返回值在表中的地址 // ? put(key,value):向散列表增加一个新的项(也能更新散列表) // ? remove(key):根据键值从散列表中移除值 //

HashTable（散列表）

最近都在研究数据结构,关于hashtable,或者叫做散列表,过去一直不了解是什么东西,现在终于明白了. 所谓hashtable,就是某组key,通过某个关系(函数),得到一个与之对应的映射值(在计算机中一般是地址),而且这组映射值最好是连续的,并且是有限的,将key和value写成表的形式,就是hashtable.特别,在此需要注意的是,每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值,当多个key对应同一个值的时候,这个时候叫做冲突(collision),这两个key叫做

初识java集合——散列表（HashTable）

[散列表]为每个对象计算一个整数,称为散列码(是由对象的实例域产生的一个整数)更确切的说 * 不同实例域的对象产生不同的散列码 * * 如果自定义类,就要负责实现这个类的hashcode,注意:自己实现的hashcode方法应该与equals方法兼容 * 即如果a.equals(b) 为true a和b必须具有相同的散列码 * * 在java中,[散列表]用链表数组实现.每个列表被称为桶.想要查找表中对象,先计算散列码,然后与桶的总数取余 * 所的余数就是桶的索引.当桶中没有其他元素时,很幸运可

闭散列表的查找、插入和删除操作的完整C代码

/*闭散列表的建立.查找.插入.删除*/ #include <stdio.h> #define NIL -1 //假设关键字为非负整数 #define DEL -2 typedef int KeyType; KeyType HashTable[13]; //便于验证算法,关键字个数假定为不超过13,哈希表长定为13 //关键字插入函数 void InsertHashTable(KeyType k) { for(int i=0; i<13; i++) if( NIL == HashTabl

哈希表/散列表

哈希表/散列表,是根据关键字(key)直接访问在内存存储位置的数据结构. 构造哈希表的常用方法: 直接地址法---取关键字的某个线性函数为散列地址,Hash(Key) = Key或Hash(key) = A*Key + B, A,B为常数. 除留余数法---取关键值被某个不大于散列表长m的数p除后的所得的余数为散列地址. Hash(key) = key % p. 若采用直接地址法(Hash(Key) = Key)存在一定的缺陷. 当Key值特别大时,而Key之前的数很少,就会造成空间浪费.大多时

Python数据结构——散列表

散列表的实现常常叫做散列(hashing).散列仅支持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执行的.需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持. 散列表是普通数组概念的推广.如果空间允许,可以提供一个数组,为每个可能的关键字保留一个位置,就可以运用直接寻址技术. 当实际存储的关键字比可能的关键字总数较小时,采用散列表就比较直接寻址更为有效.在散列表中,不是直接把关键字用作数组下标,而是根据关键字计算出下标,这种 关键字与下标之间的映射就叫做散列函数. 1.散列函数

大话数据结构—散列表查找（哈希表）

一.基本概念 散列技术:在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key). f:散列函数/哈希函数: 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表. 关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 散列技术既是一种存储方法,也是一种查找方法. 散列技术适合求解问题是查找与给定值相等的记录.查找速度快. 散列技术不适合范围查找,不适合查找同样关键字的记录,不适合获取记录的排序,最值. 冲突:关键字key1不等于k

算法导论-散列表(Hash Table)

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率