算法设计7—哈希表1

战争故事 非常久非常久以前,以前发生过非常多关于哈希函数的战争故事. 那些战争的基本原理就是通过精心构造造成大量的哈希冲突从而占用大量的CPU资源. 被攻击的软件例有下面样例: 带有漏洞的server:攻击者精心构造哈系冲突.仅仅须要56K的网速就能让server死机,从而达到DOS攻击的目的. Perl 5.8.0:攻击者精心构造哈系冲突插入到关联数组中 Linux 2.4.20 内核:攻击者精心构造文件名称,造成大量哈系冲突从而让系统性能骤降. 攻击原理 在Java中的String对象非常e

哈希表也称为散列表,是根据关键字值(key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键字值映射到一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数称为哈希函数(也称为散列函数),映射过程称为哈希化,存放记录的数组叫做散列表.比如我们可以用下面的方法将关键字映射成数组的下标:arrayIndex = hugeNumber % arraySize. 哈希化之后难免会产生一个问题,那就是对不同的关键字,可能得到同一个散列地址,即同一个数组下标,这种现象称为冲突,那么我们该如何去处理冲

1. 以哈希KEY的值建立二叉哈希表 2. 根据传入的哈希值使用二分法搜索 具体实现如下: function binarySearchTable(comp){ this.comp = comp; this.kv = new Array(); } binarySearchTable.prototype.add = function(k,v){ if(this.kv.length == 0 || this.comp(this.kv[0].key,k) >= 0){ this.kv.splice(0,

能够通过哈希表实现高效的集合操作. 接口 一个集合对象能够包括了下面接口: public interface Set<Key extends Comparable<Key>> { public void add(Key key); public boolean contains(Key key); public void remove(Key key); public int size(); public Iterator<Key> iterator(); } 黑名单过

一.基本原理: 假设我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素.设计一个函数(哈希函数,也叫做散列函数),使得每个元素的关键字经过函数运算得到一个函数值(即数组下标),于是用这个数组单元来存储这个元素.通过函数值即数组下标就可以查找数据元素了. 直接定址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点. 二.优点: 把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间:而代价仅仅是消耗比较多的内存.然而在当前可利用内存越来越多的情况下,用空间换时间的做法是值得的. 三.构造方法:

简单的哈希表实现 简单的哈希表实现 原理 哈希表和节点数据结构的定义 初始化和释放哈希表 哈希散列算法 辅助函数strDup 哈希表的插入和修改 哈希表中查找 哈希表元素的移除 哈希表打印 测试一下 这是一个简单的哈希表的实现,用c语言做的. 原理 先说一下原理. 先是有一个bucket数组,也就是所谓的桶. 哈希表的特点就是数据与其在表中的位置存在相关性,也就是有关系的,通过数据应该可以计算出其位置. 这个哈希表是用于存储一些键值对(key -- value)关系的数据,其key也就是其在表中

最近在做负荷分担的优化,将数据流均匀分到八条流中,学习点哈希算法 什么是哈希表?     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.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.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表.说白了哈希表的原理其实就是通过空间换取时间的做法..     哈希表的做法其实很简单,就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长

哈希表 根据设定的哈希函数 H(key)和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映射到一个有限的.地址连续的地址集 (区间) 上,并以关键字在地址集中的"映像"作为相应记录在表中的存储位置,如此构造所得的查找表称之为"哈希表". 构造哈希函数的方法 1. 直接定址法(数组) 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 2. 数字分析法 假设关键字集合中的每个关键字

说明:本文分为三部分内容,第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. 第一部分:Top K 算法详解 问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节. 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查