输出值区域中散列值的分布尽可能随机(下列选项中,可以反映数值变量离散程度分布特征的是)

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这篇文章是数据结构和算法系列文章的第二篇,专栏文章列表:

一、数据结构基础:

3、排队

4、堆栈

5、二分木

6、图

二、算法思想:

1、回溯算法解题框架

2、二分搜索解题框架

3、排序算法

4、贪婪算法解题框架

5、动态规划解题框架

三、高级数据结构:

1、前缀和数组

2、直线树

3、树数组

4、字典树

5、单调队列

6、单调堆栈

7、然后调查布景

8、双栈

四、电刷问题解答:

1、在大楼里打鸡蛋

2、计算机

3、链表

4、交叉环形网环形链条

散列算法是散列列表的核心,它意味着进行散列算法和散列算法。散列算法是将任意长度输入转换为固定长度输出的算法,输出的结果是散列值。基于散列算法实现的散列 列表可提供快速搜索元件的特性。

总结散列算法的主要性质。

1、单向性

支持从输入生成哈希值,不支持从哈希值反转输入

2、效率

单一散列运算计算量低

3、一致性

重复计算相同的输入总是得到相同的散列值

4、随机性

输出值区域中散列值的分布尽可能随机

5、输入灵敏度

类似的数据在计算后的散列值上有很大的差异

这其实用鸽窝原理就可以很好的理解了。假设你有10个鸽窝,现在有11只鸽,那么不管你怎么平均分配,一个鸽窝肯定有2只以上的鸽。举一个直接的例子,Java字符串与散列值冲突。

输出值区域中散列值的分布尽可能随机(下列选项中,可以反映数值变量离散程度分布特征的是) 热门话题

散列冲突不能完全避免,但可以尽量降低散列冲突发生的概率。例如:

第三点:为什么Java8要引入红黑木设计。因为当冲突加剧时,在链接表中寻找对应元素的时间复杂性是O,n是链接表的长度。而使用红黑树,树结构复杂度一般与树高有关,搜索复杂度为O,时间复杂度更低。

红黑树与平衡二叉树的区别在于它们的平衡强弱:

平衡二叉树追求完全平衡状态,其定义是任意节点左右子树的高度差不超过1,这样的优点是树的节点被非常平均地分配

红黑树不求这一完全平衡,而是求弱平衡的状态,使整棵树的最长路径不超过最短路径的两倍。由此,红黑木虽然牺牲了查找的性能效率的一部分,但能够更换维持树的平衡状态的成本的一部分。

这是为了将集合元素分配到数组的不同位置。

我认为这个问题有两个原因。

数据覆盖问题:如果两个线程同时执行put操作,并且两个数据的hash值发生冲突可能发生数据覆盖线程A判断为hash值位置为null,在还没有写入数据时挂起,此时线程B正常插入数据。接着线程A取得时间片,线程A不重新判断该位置是否为空,因此将刚才线程B写入的数据改写为上书、

散列算法-维基百科

《数据结构与算法之美》——王争讲、极客时间出品


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