哈希表效率

开放地址法的装填因子: loadFactor = nItems/arraySize; 有10000个单元的哈希表填入6667个数据后. 它的装填因子2/3 链地址法的装填因子:一般比一1大. 如果链表中有许多项.存取时间就会变长. 因为存取特定数据向平均需要搜索链表的一半数据项. 找到初始的单元需要O[1]的时间级别. 搜索链表时间与M<链表包含的平均数据项>为正比.O[M]

BKDRHASH是一种字符哈希算法,像BKDRHash,APHash,DJBHash,JSHash,RSHash,SDBMHash,PJWHash,ELFHash等等,这些都是比较经典的,通过http://blog.csdn.net/wanglx_/article/details/40300363(字符串哈希函数)这篇文章,我们可知道,BKDRHash是比较好的一个获取哈希值的方法.下面就讲解这个BKDRHash函数是如何推导实现的. 当我看到BKDRHash的代码时,不禁就疑惑了,这里面有个常

一.哈希表 1.概念 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哈希表中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数就做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 2.散列存储的基本思路 以数据中每个元素的关键字K为自变量,通过散列函数H(k)计算出函数值,以该函数值作为一块连续存储空间的的单元地址,将该元素存储到函数值对应的单元中. 3.哈希表查找的时间复杂度 哈希表存储的是键值对,其查找的时间复杂度与元素数

索引 其实在计算机中我们早已接触过跟索引有关的东西,比如数据库里的索引(index),还有硬盘文件系统中其实也有类似的东西,简而言之,索引是一种为了方便找到自己需要的东西而设计出来的条目,你可以通过找索引找到自己想要内容的位置.索引过程是: 关键字->索引->文档.在图书馆内的书分门别类,就是一种按类别来分的索引.当然索引还有很多其他的实现. 仅仅有索引的概念是不够的.虽然分门别类是一种方法,但是我们在拥有一堆文档的时候必须要有从文档到索引的规范过程,并且索引的结构要满足能够让人(或者计算机)

有两个字典,分别存有 100 条数据和 10000 条数据,如果用一个不存在的 key 去查找数据,在哪个字典中速度更快? 有些计算机常识的读者都会立刻回答: “一样快,底层都用了哈希表,查找的时间复杂度为 O(1)”.然而实际情况真的是这样么? 答案是否定的,存在少部分情况两者速度不一致,本文首先对哈希表做一个简短的总结,然后思考 Java 和 Redis 中对哈希表的实现,最后再得出结论,如果对某个话题已经很熟悉,可以直接跳到文章末尾的对比和总结部分. 哈希表概述 Objective-C 中

HashTable-散列表/哈希表,是根据关键字(key)而直接访问在内存存储位置的数据结构. 它通过一个关键值的函数将所需的数据映射到表中的位置来访问数据,这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 哈希冲突/哈希碰撞 不同的Key值经过哈希函数Hash(Key)处理以后可能产生相同的值哈希地址,我们称这种情况为哈希冲突.任意的散列函数都不能避免产生冲突. 我给大家介绍的是哈希表的线性探测,线性探测的基本思路: 1.用一个数据除以散列表的长度,余数是多少,就把这个数放在散列表下标相同

Author:tiger-john Time:2012-12-20mail:[email protected]Blog:http://blog.csdn.net/tigerjb/article/details/8450995 转载请注明出处. 前言: 1.基本概念: 散列表(Hash table,也叫哈希表),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.

Author:Echo Chen(陈斌) Email:[email protected] Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 31h, 2014 1.哈希表ngx_hash_t的优势和特点 哈希表是一种典型的以空间换取时间的数据结构,在没有冲突的情况下,对任意元素的插入.索引.删除的时间复杂度都是O(1).这样优秀的时间复杂度是通过将元素的key值以hash方法f映射到哈希表中的某一个位置来访问记录来实现的,即键值为key的元素必定存储在哈希

在前面的系列文章中,依次介绍了基于无序列表的顺序查找,基于有序数组的二分查找,平衡查找树,以及红黑树,下图是他们在平均以及最差情况下的时间复杂度: 可以看到在时间复杂度上,红黑树在平均情况下插入,查找以及删除上都达到了lgN的时间复杂度. 那么有没有查找效率更高的数据结构呢,答案就是本文接下来要介绍了散列表,也叫哈希表(Hash Table) 什么是哈希表 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 哈希的思路很简单