链表与哈希表基本概念及Java常用集合

-链表-

　　是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。 相比于线性表顺序结构，操作复杂。线性表的链式存储表示，有一个缺点就是要找一个数，必须要从头开始找起，十分麻烦。

-哈希表-

　　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。

　　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。

Java一般常用的集合体系

时间： 2024-12-14 14:12:40

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数组、链表、哈希表

程序中,存放指定的数据最常用的数据结构有两种:数组和链表. 数组和链表的区别: 1,数组是将元素在内存中连续存放. 链表中的元素在内存中不是顺序存储的,而是通过存在元素中的指针联系到一起. 2,数组必须事先定义固定的长度,不能适应数据动态的增减的情况.当数据增加时,可能超出原先定义的元素个数:当数据减少时,造成内存浪费: 链表动态地进行存储分配,可以适应数据动态地增减的情况. 3,(静态)数组从栈中分配空间,对于程序员方便快速,但是自由度小: 链表从堆中分配空间,自由度大但是申请管理比较麻烦.

数据结构和算法-数据结构-线性结构-顺序表 链表和哈希表

####################################################### """ # 线性表是最基本的数据结构之一,在实际程序中应用非常广泛,它还经常被用作更复杂的数据结构的实现基础. # 根据线性表的实际存储方式,分为两种实现模型: # 顺序表, # 链表, # 下面分别进行研究, """ ####################################################### &qu

【算法】哈希表的诞生（Java）

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏 为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作,对于单纯使用链表,数组,或二叉树实现的查找表来说,这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵. 以查找为例:在数组实现的查找表中,需要用二分等查找方式进行一系列的比较后,才能找到给定的键值对

[转]：Delphi 中的哈希表(1): THashedStringList

unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Button1: TButton; Button2: TButton; procedure Button1Click(Sender: TObject); procedure FormCreate(Send

哈希表简易入门

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.这个映射函数叫做哈希函数,存放记录的数组叫做哈希表.哈希表作为一种高效的数据结构,有着广泛的应用.如果哈希函数设计合理,理想情况下每次查询的时间花费仅仅为 O(h/r),即和哈希表容量与剩余容量的比值成正比.只要哈希表容量达到实际使用量的大约 1.5 倍以上,查询花费的时间基本就可以认为恒为 O(1).

数据结构与算法分析：哈希表

以下是阅读了<算法导论>后,对哈希表的一些总结: 哈希表又叫散列表,是实现字典操作的一种有效数据结构.哈希表的查询效率极高,在没有冲突(后面会介绍)的情况下可做到一次存取便能得到所查记录,在理想情况下,查找一个元素的平均时间为O(1)(最差情况下散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同:O(n),但实际情况中一般散列表的性能是比较好的). 哈希表就是描述key-value对的映射问题的数据结构,更详细的描述是: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h,使每个关键字与哈希

Redis哈希表总结

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 在文章<Redis 数据结构之dict><Redis 数据结构之dict(2)>中,从代码层面做了简单理解.总感觉思路的不够条理性,特开一篇文章把哈希表中几个知识点串联下. 一.先来回顾下哈希表结构定义 /** * 哈希表 */ typedef struct dictht { // 哈希表节点指针数组(俗称桶,bucket) dictEntry **table; // 指针数组的大小 unsigned long size; // 指针

Delphi 中的哈希表: THashedStringList

转自万一博客 Delphi 中的哈希表: THashedStringList unit Unit1; interface uses   Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,   Dialogs, StdCtrls; type   TForm1 = class(TForm)     Button1: TButton;     Button2: TButton;     procedure

数据结构---哈希表（散列表）

我们在Java容器中谈到:有哈希表(也称为散列表)支持的HashMap.LinkedHashSet等都具有非常高的查询效率.这其中就是Hash起的作用.顺序查找的时间复杂度为O(N) ,二分查找和查找树的时间复杂度为O(logN),而 哈希表的时间复杂度为O(1) .不过这只是理想状态,实际并不那么完美. 1.哈希表的概念和思想 哈希表是唯一的专用于集合的数据结构.可以以常量的平均时间实现插入.删除和查找. 哈希表的思想是:用一个与集合规模差不多大的数组来存储这个集合,将数据元素的关键字映射到数