雜湊表(hash)和紅黑樹

阿新 • • 發佈：2019-01-07

什麼是雜湊表？

雜湊表（Hash table，也叫散列表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的資料結構。也就是說，它通過把關鍵碼值對映到表中一個位置來訪問記錄，以加快查詢的速度。這個對映函式叫做雜湊函式，存放記錄的陣列叫做散列表。

記錄的儲存位置=f(關鍵字)

什麼是雜湊表？雜湊表（Hash table，也叫散列表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的資料結構。也就是說，它通過把關鍵碼值對映到表中一個位置來訪問記錄，以加快查詢的速度。這個對映函式叫做雜湊函式，存放記錄的陣列叫做散列表。記錄的儲存位置=

以下求解過程是按照“計算機統考的計算方法”，不同的老師、教材在“處理衝突”上可能會有不同的方法，所以最主要的是掌握原理即可，對於考研的朋友最好掌握統考真題的解題方法。題目例子：（2010年全國碩士研究生入學統一考試電腦科學與技術學科聯考計算機學科專業基礎綜合試題第一題）將關鍵字序列（7、8

如題，這幾種資料結構都是我們平時常用的資料結構。 hash連結串列：本質上就是陣列 + 連結串列 hash樹：本質上就是陣列 + 樹。這個樹可以是紅黑樹，B+樹，radix_tree等因為每種資料結構都有自己的優點，缺點。hash連結串列的各種效能介於陣列和連

ONE.Set集合 one.Set集合的特點無序,唯一 TWO.HashSet集合 1.底層資料結構是雜湊表(是一個元素為連結串列的陣列) 2.那麼HashSet如何來實現元素的唯一性的呢？通過一HashSet新增字串的案例檢視HashSet中add()的原始碼，

（一）棧棧：stack,又稱堆疊，它是運算受限的線性表，其限制是僅允許在標的一端進行插入和刪除操作，不允許在其他任何位置進行新增、查詢、刪除等操作。簡單的說：採用該結構的集合，對元素的存取有如下的特點先進後出（即，存進去的元素，要在後它後面的元素依次取出後，才能取出該元素）。例如，子彈

什麼是Hash Hash就像是一個桶排，那隻不過是把各個元素的數值當做下標進行儲存.其最常用的用途就是用來判重.但是，如何對字串進行判重，不可能一個一個往前超，若n上萬則顯然不可行.我們可以選擇進行Hash，將每一個字串或者大數字進行一定的操作即可進行. 對大整數型別進行Hash 取模法對於每一個

B樹即二叉搜尋樹： 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子（Left和Right）； 2.所有結點儲存一個關鍵字； 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹；如：

學習、長進、總結二叉查詢樹Binary Search Tree。二叉排序樹或者是一棵空樹，或者是具有下列性質的二叉樹：（1）若左子樹不空，則左子樹上所有結點的值均小於或等於它的根結點的值；（2）若右子樹不空，則右子樹上所有結點的值均大於或等於它的根結點的值；

本文主要介紹幾種比較重要的樹形結構： ① 二叉排序樹 ② 平衡二叉樹 ③ B樹 ④ B+樹 ⑤ 伸展樹 ⑥ 紅黑樹分為三個問題來描述每種樹： ① 是什麼？主要應用？ ② 有什麼特點(性質)？ ③ 基於它的操作？

BST樹，AVL樹詳解及B樹和紅黑樹原理分析網際網路面試中樹尤其是BST，AVL是提問的重點也是難點，甚至B樹乃至高階資料結構紅黑樹都是提問的重點，像阿里雲面試就曾經問過map實現機制（紅黑樹）及其原理，這裡我們要做到對BST/AVL完全熟悉能給出全部程式碼實現，紅黑樹、

1 好處及用途紅黑樹並不追求“完全平衡”——它只要求部分地達到平衡要求，降低了對旋轉的要求，從而提高了效能。紅黑樹能夠以O(log2 n) 的時間複雜度進行搜尋、插入、刪除操作。此外，由於它的設計，任何不平衡都會在三次旋轉之內解決。當然，還有一

B+樹的高度要比紅黑樹小，有效減少了磁碟的隨機訪問B+樹的資料節點相互臨近，能夠發揮磁碟順序讀取的優勢（快取）B+樹的資料全部存於葉子結點，而其他節點產生的浪費在經濟負擔上能夠接收，紅黑樹儲存浪費小紅黑樹常用於儲存記憶體中的有序資料，增刪很快，b+樹常用於檔案系統和資料庫索引

一、操作等價性 1、在2-3-4樹的插入過程中分裂4-節點與紅黑樹的插入過程中的顏色變換是相等的 2、紅黑樹中的旋轉和把2-3-4樹轉換成紅黑樹時選擇哪個節點做父節點時等價的二、效率 1、時間層數：紅黑樹——log(N+

ONE.Set集合 one.Set集合的特點無序,唯一 TWO.HashSet集合 1.底層資料結構是雜湊表(是一個元素為連結串列的陣列) 2.那麼HashSet如何來實現元素的唯一性的呢？通過一HashSet新增字串的案例檢視HashSet

C++ hash STL c++ hash_table 分析簡介由索引到值的資料結構（data structure that maps keys to values）直接對映，需要很大的空間。空間的利用率不高，為了將某一元素對映到一個“

分散式雜湊(DHT)兩個key point：每個節點只維護一部分路由；每個節點只儲存一部分資料。從而實現整個網路中的定址和儲存。 DHT只是一個概念，提出了這樣一種網路模型。並且說明它是對分散式儲存很有好處的。但具體怎麼實現，並不是DHT的範疇。一致性雜湊： DHT的一種

概述雜湊表又稱散列表，它用於快速查詢。查詢，如果能夠不經過比較，直接就能得到待查記錄的儲存位置，那效率必定很高。通過在記錄的儲存位置和它的關鍵碼之間建立一個確定的對應關係H，使得每個關鍵碼key跟唯一的儲存位置H(key)對應，那麼當我們想查詢關鍵碼

以下是用線性探測法構造雜湊表的一個具體例子：已知一組關鍵字為(39，49，54，38，44，28，68，12，06，77)，用除餘法構造雜湊函式，用線性探查法解決衝突構造這組關鍵字的散列表。　　解答:為了減少衝突，通常令裝填因子α<l。這裡關鍵字個數n=10，不妨取

Hash Table基礎雜湊表(Hash Table)是常用的資料結構，其運用雜湊函式(hash function)實現對映，內部使用開放定址、拉鍊法等方式解決雜湊衝突，使得讀寫時間複雜度平均為O(1)。 HashMap(std::unordered_map)、HashSet(std::

資料結構實驗，hash表採用鏈地址法處理hash衝突程式碼全部自己寫，轉載請留本文連線，附上程式碼 #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<conio.h> #