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hash表和媒体资料库的设计
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 哈希”是一种存储方式，又是一种查找方法。这种对应得查找方法称为哈希查找。 一个键对应一个值，键是key，值是value 媒体资料库的设计 d算法之线性表查找技术
在之前的数据结构ADT中都介绍了基于存储结构的基本运算，其中查找是数据处理中通用的常用操作——很多其他操作，比如删除、修改都是基于查找技术。 介绍线性表查找技术之前介绍几个将要用到的术语，通用与后续查找技术： 1、查找表 查找表(Search Table)是一种以结合第七章 高级字典结构（预习部分）
作业 7.1 字典与索引 问题1：字典在实际使用中遇到哪些问题？ //不同的值需要的空间大小不同，这样的字典难以采用顺序存储和散列存储。 不等长元素字典问题 问题2：什么是索引，提出索引的目的是什么？ //为了解决不等长元素字典的表示问题，可以引入一种辅助的结构，称为索引。 索引821数据结构简答题例题
1、证明：对于一个无向图 G=（V,E），若 G中各顶点的度均大于或等于 2，则 G中必有回路。 证1：（简答方法）若G中没有回路，则必有叶子节点（即度为1的节点），这与G中顶点度均大于等于2矛盾，所以G中必有回路。 . 证2： 反证：如果G中不存在回路,则必有一个节点的度为1。 可以说明：任意找一个节点，开始遍哈希表（散列表）
散列表（哈希表） 哈希表也叫散列表，哈希表是一种数据结构，它提供了快速的插入操作和查找操作，无论哈希表总中有多少条数据，插入和查找的时间复杂度都是为O(1)，因为哈希表的查找速度非常快，所以在很多程序中都有使用哈希表，例如拼音检查器。这里先说一下哈希（hash）表的定义：哈希表是一种根二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B树以及B+树的定义
二叉搜索树 二叉搜索树又称二叉排序树和二叉查找树，它要么是空树，要么是具有下列性质的二叉树： 1）每个节点都有一个作为查找依据的关键码。所有节点的关键码互不相同； 2）若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的关键码均小于根节点的关键码； 3）若它的右子树不为空，则右子树上所Java学习笔记（day42）
一、学习内容 主题：哈希表 定义：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。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能索引第一篇：B+树索引、哈希索引、全文索引
文章目录 一、前言二、从B树到B+树2.1 B树2.1.1 B树性质2.1.2 B树查找2.1.3 B树插入2.1.4 B树删除 2.2 B+树（性质、插入、删除、查找、范围查找）2.3 小结 三、B+树索引3.1 索引有哪些数据结构3.2 B+树数据结构的优势（哈希表、二叉树、平衡二叉树、B树、B+树）？3.2.1 Hash索引（两个二叉搜索树学习笔记
一. 定义 二叉查找树，是指具有如下性质(称作”BST”性质)的二叉树： 给定一棵二叉树，每个结点带有一个数值，称作这个结点的“关键码”(或”关键字”、”键值”等，英文是”key”) BST性质：对于树中的任意结点，满足以下两条性质 它的关键码不小于左子树中任何结点的关键码 它的关键码不大于哈希表
文章目录 概念冲突 概念 顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度,即O(log2n )，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。 理想的搜索方法：可以数算复习3：检索、索引、高级数据结构
数算复习3：检索、索引、高级数据结构 10 检索 1 线性表检索 顺序检索、二分检索 ”监视哨"性能分析：ASL平均检索长度 分块检索 块内无序（顺序检索）+块间有序（二分检索）；需要辅助索引表 提高检索效率的方法 预排序 建立索引 散列技术 2 散列检索 关键码 最让我头疼的是对关键码数据结构——散列
散列 (哈希) 复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\(\log_2n\)) 散列方法: O(C) 散列表与散列方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应: Address=Hash( ) 需要解决两个问题: 找到一个合适的散列函hash算法小见解
hash算法的作用一是满足快速存取，并根据关键字key快速查找元素；二是用于加密明文，因为其有着良好的不可逆性，在密码学中有着十分充分的应用，网上有很多关于hash算法这方面的说法，这里就不一一列举了，本文着重讲hash算法的简单应用，即如何实现快速存取并查找，实现时需要注意什么。 首先想要HashMap 和 HashSet 即 java 中利用哈希表实现的 Map 和 Set
Java中的HashTable 哈希表一：概念顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log_2 N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。理想的搜索方法：可以不经过5、B数、B+数、红黑树
2-3树 关键字 1-2 个子节点 2-3 个 平衡树：子节点的高度一致 B树（Balacned Tree）一种平衡的多分树 平衡：所有的叶结点在同一层，所以每个子节点的高度一致 m阶B树的结构定义1、每个结点至多有m个子结点2、除根节点和叶节点外，其他每个结点至少有m/2（向上取整）个结点3、根结点至少有两个子结红黑树
原文链接：https://my.oschina.net/u/3400107/blog/3103161 前置知识： 1， BST(二叉搜索树) 定义：BST的中序遍历序列是一串单调序列，一般是升序序列 插入值e：顺着树向下查找，直到null，创建值为e的节点替代null 删除值e：查找到e，然后选择直接后继，先右然后左到底(升序B树、B+树、红黑树
https://blog.csdn.net/z_ryan/article/details/79685072 引言 我们都知道二叉查找树的查找的时间复杂度是Ｏ(log N)，其查找效率已经足够高了，那为什么还有Ｂ树和Ｂ＋树的出现呢？难道它两的时间复杂度比二叉查找树还小吗？ 答案当然不是，Ｂ树和Ｂ＋树的出现是因为另外一个问题，那就是磁盘ＩＯ；众二叉查找树的实现与讲解(C++)
注：这篇文章源于：https://mp.csdn.net/postedit/99710904， 无需怀疑抄袭，同一个作者，这是我在博客园的账号。 在二叉树中，有两种非常重要的条件，分别是两类数据结构的基础性质。 其一是“堆性质”，二叉堆以及高级数据结构中的所有可合并堆都满足“堆 性质”。 其二是 “BST性质数据--第49课 - 线性索引查找
第49课 - 线性索引查找 1. 索引的概念 索引是把一个关键字与它对应的记录相关联的过程。索引由若干个索引项构成，每个索引项包括关键字和其对应记录的位置，索引技术是组织大型数据库以及磁盘文件的重要技术。 线性索引：将索引项组织成线性结构。 非线性索引：将索引项组织成树形结构或《数据结构》（C++）之第七章：查找技术
查找以集合为数据结构，以查找为核心操作 7.1 概述 7.1.1 查找的基本概念 记录：在查找问题中，通常将数据元素称为记录 关键码（key）：可以标识一个记录的某个数据称为关键码 键值（keyword）：关键码的值 主关键码（primary key）：该关键码可以唯一的标识一个记录 反之，称此关键码为次关《数据结构》（C++）之第八章：排序技术
8.1 概述 8.1.1 排序的基本概念 记录：在排序问题中，通常将数据元素称为记录（record） 排序：将一个记录的任意序列重新排列成一个 按关键码有序 的序列 正序、逆序： 正序 待排序序列中的记录已按关键码排好序 逆序/反序 待排序序列中记录的排列顺序与排好序的顺序正好理论基础 —— 索引
【概述】 当数据量不是很大时，查找技术足以满足需求，但对于计算机应用程序来说，其是以大型数据库为中心，并将大型数据库作为文件存放于外存中的，当需要进行查找操作时，查找技术的处理过于缓慢，因此有了索引技术。 索引是为了加快查找速度而设计的一种数据结构，一个文件可能有多个相关的[Java核心技术]第九章-集合(9.3 映射)
HashMap 基本操作 HashMap<Integer,Integer> firstAccurMap=new HashMap<Integer,Integer>(); firstAccurMap.put(0, -1); firstAccurMap.containsKey(sum-k); int begPos=firstAccurMap.get(sum-k); HashMap底层实现 在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突数据结构与算法分析 - 6 - 散列
1.散列表 描述：通过适当的散列函数在词条的关键码与向量单元的秩之间建立起映射关系的数据结构，也叫哈希表。 完美散列：在时间和空间性能上都达到最优的散列。 散列的查找和删除：根据散列函数可以在O(1)的时间里确定要查找/删除的关键码在散列函数中的地址。 空间利用率：散列表的查找和