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2019-06-20 中新经纬

   

久诚九龙要将值插入散列表中,我们将数据的密钥发送给散列函数。散列函数返回一个整数(散列码),我们使用该整数(以数组的大小为模)作为我们数组中数值的存储索引。如果我们想从哈希表中取回值,我们只需重新计算密钥中的哈希代码并从数组中的该位置获取数据,这个位置是我们数据的物理地址。散列表中复杂性和优化的主要来源是散列冲突问题。当两个或更多个密钥产生相同的散列码时会发生冲突。考虑这个简单的哈希函数,其中密钥被假定为一个整数:更好的散列函数能够避免冲突。从根本上说,这个简单的过程全是哈希表。然而,为了确保基于哈希的索引的正确性和效率,在这个简单的思想的基础上构建了大量的复杂性。

华阳中福在线什么是索引?在回应谷歌/麻省理工学院的研究中,托马斯纽曼描述了另一种类似于学习指标策略的性能的方式,而不放弃经过良好测试并且很好理解的B树。这也是谷歌/麻省理工学院团队激动不已的原因,在他们写的论文中:在使用杜威十进制图书分类法中,键/值对是书本所属的一系列分类,数据是书本身。哈希码是我们使用杜威十进制过程创建的数值。例如,关于分析几何的书得到了的哈希码、自然科学是500、数学是510、几何是516、解析几何是。通过这种方式,杜威十进制系统可以被视为书籍的散列函数;然后将这些书放在与其散列值对应的一组书架上,并按作者的字母顺序排列在书架内。链接简单易行。我们不是在散列表的每个索引处存储单个项目,而是存储链接列表的头部指针。任何时候,一个项目通过我们的散列函数与一个已经填充的索引相冲突,我们将它添加为链表中的最后一个元素。查找不再是严格的恒定时间,因为我们必须遍历链表来查找任何特定项目。如果我们的散列函数产生很多冲突,我们将会有很长的链,并且由于更长的查找,哈希表的性能会随着时间的推移而降低。

psv必玩神作重要的是,我们不主张用学习的索引结构来完全取代传统的索引结构。相反,我们创建了一种建立索引的新方法,它补充了现有的工作,并且可以说为未来几十年的领域开辟了一个全新的研究方向。一个简单的散列函数如果我们选择一个好的散列函数,我们可以降低我们的冲突率并且仍然快速计算散列码。不幸的是,无论我们选择什么散列函数,最终我们都会碰撞。决定如何处理冲突将是对我们的哈希表的整体性能产生重大影响。两种常见的碰撞处理策略是链接和线性探测。链接简单易行。我们不是在散列表的每个索引处存储单个项目,而是存储链接列表的头部指针。任何时候,一个项目通过我们的散列函数与一个已经填充的索引相冲突,我们将它添加为链表中的最后一个元素。查找不再是严格的恒定时间,因为我们必须遍历链表来查找任何特定项目。如果我们的散列函数产生很多冲突,我们将会有很长的链,并且由于更长的查找,哈希表的性能会随着时间的推移而降低。

真钱21点初看起来,哈希表是基于被称为哈希函数的简单数据结构。散列函数的行为有很多不同并且被用于不同的目的,对于下面的部分,我们将只描述散列表中使用的散列函数,而不是加密散列函数、校验和或任何其他类型的散列函数。链接简单易行。我们不是在散列表的每个索引处存储单个项目,而是存储链接列表的头部指针。任何时候,一个项目通过我们的散列函数与一个已经填充的索引相冲突,我们将它添加为链表中的最后一个元素。查找不再是严格的恒定时间,因为我们必须遍历链表来查找任何特定项目。如果我们的散列函数产生很多冲突,我们将会有很长的链,并且由于更长的查找,哈希表的性能会随着时间的推移而降低。一个简单的散列函数在这种情况下,如果我们要散列数字0-32,hash_b会产生28个冲突;7个冲突分别用于散列值0,4,8和12(前四个插入没有发生冲突,但是后面的每个插入都会发生)。然而,hash_a会平均分散碰撞,每个索引碰撞一次,总共碰撞16次。这是因为在hash_b中,我们乘以(4)的数字是散列表大小的一个因子(16)。我们在hash_a中选择了一个素数,除非我们的表大小是13的倍数,否则我们不会有用hash_b看到的分组问题。

(编辑:董文博)
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