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X同学的开始
数据结构数据结构散列表
哈希表(散列表)出现的原因在顺序表中查找时,需要从表头开始,依次遍历比较a[i]与key的值是否相等,直到相等才返回索引i;在有序表中查找时,我们经常使用的是二分查找,通过比较key与a[i]的大小来折半查找,直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。但是,这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法,能不能不经过比较,而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢?这时,
- ✔2848. 与车相交的点
程序员小小聪
力扣leetcode
代码实现:方法一:哈希表#definefmax(a,b)((a)>(b)?(a):(b))intnumberOfPoints(int**nums,intnumsSize,int*numsColSize){inthash[101]={0};intmax=0;for(inti=0;i=x){j--;}if(i=nums[i][0]){r=r>nums[i][1]?r:nums[i][1];}else{
- 【RabbitMQ 项目】服务端数据管理模块之交换机管理
月夜星辉雪
rabbitmqoracle数据库
文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义交换机类型直接交换广播交换主题交换定义交换机名字类型是否持久化定义交换机持久化类(持久化到sqlite3)构造函数(只能成功,不能失败)如果数据库(文件)不存在则创建打开数据库打开exchange_table数据库表插入交换机移除交换机将数据库中的交换机恢复到内存中传入一个哈希表,key为名字,value为交换机的智能指针,填充该哈希表定义交换机管理
- 哈希表 383.赎金信
柴...
散列表算法leetcode
统计两个字符串中,每个字母出现的次数,最后统计,当数组所有位置都>0时,就能确定。classSolution{publicbooleancanConstruct(StringransomNote,Stringmagazine){int[]record=newint[26];if(ransomNote.length()>magazine.length()){returnfalse;}for(inti
- 哈希表 and 算法
(笑)z
算法散列表哈希算法
哈希表:哈希表(Hashtable),也被称为散列表,是一种根据关键码值(Keyvalue)而直接进行访问的数据结构。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。这个映射函数被称为散列函数或哈希函数,而存放记录的数组则被称为散列表或哈希表。哈希表的优点查找速度快:哈希表通过哈希函数直接定位到数组中的位置,因此查找速度非常快,时间复杂度接近O(1)。插入和删除操作方便:由于哈希表
- 《数据结构与算法》知识点(四)
游戏原画设计
第七章查找顺序查找、折半查找、索引查找、分块查找是静态查找,动态查找有二叉排序树查找,最优二叉树查找,键树查找,哈希表查找静态查找表顺序表的顺序查找:应用范围:顺序表或线性链表表示的表,表内元素之间无序。查找过程:从表的一端开始逐个进行记录的关键字和给定值的比较。顺序有序表的二分查找。平均查找时间(n+1)/nlog2(n+1)分块查找:将表分成几块,块内无序,块间有序,即前一块中的最大值小于后一
- OJ2219左移右移(链表)——蓝桥杯2022年国赛
爱干饭的boy
数据结构与算法题目数据结构算法
代码为(双向链表):#includeusingnamespacestd;structlink{intdata;link*prev;link*next;};intmain(){intn,m;cin>>n>>m;link*l=newlink();//创建头节点,不存储实际数据,仅作为起始点link*tail=l;//尾指针初始指向头节点unordered_maph;//哈希表,用于快速查找任何节点fo
- 高阶数据结构之哈希表基础讲解与模拟实现
渡我白衣
c++知识点数据结构c++
程序猿的读书历程:x语言入门—>x语言应用实践—>x语言高阶编程—>x语言的科学与艺术—>编程之美—>编程之道—>编程之禅—>颈椎病康复指南。前言:哈希表(HashTable)是一种高效的键值对存储数据结构,广泛应用于各种需要快速查找的场景,如数据库索引、缓存系统、集合等。它的基本思想是通过哈希函数将键映射到哈希表中的一个位置,从而实现快速的数据插入、删除和查找操作。下面我们将详细介绍哈希表的工作
- 【Hot100】LeetCode—763. 划分字母区间
山脚ice
#Hot100leetcode哈希算法
目录1-思路哈希表+双指针2-实现⭐763.划分字母区间——题解思路3-ACM实现原题链接:763.划分字母区间1-思路哈希表+双指针①找到元素最远的出现位置:哈希表②根据最远出现位置,判断区间的分界线:双指针实现1-定义一个哈希数组,判断最远出现的位置:int[]hash=newint[27]遍历字符串,记录最远出现位置2-分割点利用数组,收集结果intleft=0;intright=0;记录左
- Map&Set之相关概念
Petrichor-瑾
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- 438.找到字符串中所有字母异位词
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题目链接:leetcode链接思路分析(滑动窗口)很容易想到,这个题目要求我们在字符串s中找到一个定长的窗口让窗口里面出现异位词。OK,先思考一下怎么快速判断两个字符串是否是异位词?比较简单的方法是,把字符串的每一个字符往哈希表里面丢,然后比较哈希表即可。异位词只关心字母的个数,不关心顺序,所以使用哈希表可以比较快速的判断。记p为hash1,s为hash2然后,我们只需要去维护一个定长的窗口,去与
- 【力扣刷题】205.同构字符串(哈希表)
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题目:给定两个字符串s和t,判断它们是否是同构的。如果s中的字符可以按某种映射关系替换得到t,那么这两个字符串是同构的。每个出现的字符都应当映射到另一个字符,同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上,相同字符只能映射到同一个字符上,字符可以映射到自己本身。示例1:输入:s="egg",t="add"输出:true示例2:输入:s="foo",t="bar"输出:false示例3:输入:
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- ConcurrentHashMap实现原理
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线程安全的hashMap
ConcurrentHashMap是Java中的一个并发集合类,它用于在多线程环境下高效地存储和操作键值对。它的实现原理旨在提供高效的并发访问,确保线程安全,同时保持较高的性能。下面是ConcurrentHashMap的一些核心实现原理:1.分段锁(SegmentLocking)ConcurrentHashMap的早期实现使用了分段锁(SegmentLocking)。这个策略将整个哈希表划分为多个
- 把哈希表换成 tire 树,居然为公司省下了几千万
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你有没有想过,仅仅省下1%的计算资源,能为一家大公司带来多大的影响?你可能觉得,1%听起来微不足道,完全不值得一提。但今天我们聊一下一个技术优化点,就是关于如何通过微小的优化,Cloudflare这样的大型网络公司如何省下了大量的计算资源,背后还有不少值得我们学习的智慧。你也在为计算资源头疼吗?如果你是个开发者,尤其是负责维护大规模服务的开发者,你一定对计算资源的消耗有深刻的体会。无论是服务器的C
- redis之源码包安装
瀟湘夜雨-秋雨梧桐
redis数据库缓存
文章目录前言一、安装步骤1.源码包官方下载2.解压源码包3.安装redis4.配置环境变量5.redis服务启动前言Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的高性能内存数据存储系统。它以键值对的形式存储数据,并支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。Redis具有低延迟、高吞吐量的特点,适用于对响应时间要求较高的场景。它支持数据持久化,通过快照和日志
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文章目录freemarker常用指令if-elseif-else指令switch,case,default,break指令list,else,items,sep,break指令指令语法指令指令指令指令include指令基础知识带*的pathimport指令assign指令自定义指令参数嵌套内容宏和循环变量freemarker内置函数字符串内置函数数字内置函数哈希表内置函数序列内置函数循环变量内置函
- 【C-查找算法】哈希查找
轩轶子
#C语言算法实现哈希算法c语言散列表
原理建哈希表(哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值,哈希表值是原数组元素的下标或地址)将待查找值,经过哈希函数处理后,在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突:两个不同数组元素,对应的哈希值是一样的,在哈希表的同一位置上解决哈希冲突:开放寻址法、链表法性能时间复杂度:建哈希表O(n),查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入:数组地址,数组长度,待查找的目标输出:找到就返回目标值
- 【Python】set() 函数详解:集合运算、查找、去重 (附代码示例)
Avasla
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set函数介绍在Python中,集合(Set)是一种无序且元素唯一的数据结构。集合中的元素不能重复,即每个元素在集合中只能出现一次。集合是一种高效的查找结构。Python中的集合(set)通常是通过哈希表实现的。哈希表是一种数据结构,它使用哈希函数将键映射到存储桶(buckets)中,以便在常数时间复杂度内执行插入、删除和查找操作。换言之,无论集合中有多少个元素,查找某个元素所需的时间都是固定的,
- Leetcode 两数之和
Wils0nEdwards
Leetcodeleetcode哈希算法散列表
这道题利用Hashtable哈希表来做。如果不使用hashtable,进行暴力循环的话,时间复杂度较高O(N2)O(N^2)O(N2)。哈希表(HashTable)可以被视为一种空间换时间的策略哈希表利用哈希函数将键(Key)映射到值(Value),从而能够在常数时间内(O(1))完成查找和插入操作。对于这道题目的求解思路:首先创建一个空的hashtable,然后我们开始循环遍历向量,对当前元素,
- 代码随想录之哈希表
醴与朕。
JAVA学习算法javaleetcode哈希表哈希hash
1、有效的字母异位词给定两个字符串s和t,编写一个函数来判断t是否是s的字母异位词。注意:若s和t中每个字符出现的次数都相同,则称s和t互为字母异位词。示例1:输入:s="anagram",t="nagaram"输出:true示例2:输入:s="rat",t="car"输出:false解:①:利用数组充当map,构建两个数组分别存储字符串s和t中a~z出现的次数,比较两个数组②:先将字符串转为数组
- 代码随想录:哈希表
Hello_Hamburger
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1.有效的字母异位词哈希表的思路非常好。classSolution{public:boolisAnagram(strings,stringt){vectorhash(26,0);for(inti=0;i#include#include#include#includeusingstd::cout;usingstd::endl;usingstd::vector;usingstd::string;usi
- 9.6学习记录+三场笔试
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一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s,最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表,用于存储字符及其出现的次数。可以使用编程语言中提供的字典(如Python中的dict)或类似的数据结构。遍历字符串s:对于每个字符,检查它是否在哈希表中。如果不在哈希表中,将其加入哈希表,并将其出现次数初始化为1。如果已经在哈希
- trie算法
云 无 心 以 出 岫
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Trie(字典树、前缀树)是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。主要特点和优势:高效的前缀查询:能够快速判断一个字符串的前缀是否存在,以及查找具有特定前缀的所有字符串。节省空间:对于有共同前缀的字符串,只存储共同前缀部分一次,避免了重复存储。插入和查找的时间复杂度通常为O(m),其中m是要插入或查找的字符串的长度。基本结构:Trie由节点组成,每个节点可能有多个子节点,通常用数组或哈希表来表示
- 解决哈希冲突的常用方法分析
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文章目录1.基本概念2.解决哈希冲突的方法2.1开放定址法2.1.1线行探查法2.1.2平方探查法2.1.3双散列函数探查法2.2链地址法(拉链法)2.3再哈希法2.4建立公共溢出区1.基本概念哈希算法:根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。哈希表:数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的
- Map
VirtualBool
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Map是Java中用于存储键值对的集合接口。以下是对Map的详细介绍:特点键值对存储:每个元素包含一个键和一个值。键唯一:键不能重复,但值可以重复。无序/有序:根据具体实现,键值对的顺序可能无序(如HashMap)或有序(如TreeMap、LinkedHashMap)。主要实现类HashMap基于哈希表,无序存储。允许一个null键和多个null值。LinkedHashMap继承自HashMap,
- C++数据结构之:栈Stack
Verdure陌矣
C/C++c++数据结构stl
摘要: it人员无论是使用哪种高级语言开发东东,想要更高效有层次的开发程序的话都躲不开三件套:数据结构,算法和设计模式。数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合,“结构”就是指数据元素之间存在的关系,分为逻辑结构和存储结构。 此系列专注讲解数据结构数组、链表、队列、栈、树、哈希表、图,通过介绍概念以及提及一些可能适用的场景,并以C++代码简易实现,
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问题描述:已知条件:100个公司(公司ID已知),每个公司有一个报告,报告内有产量有一组记录,公司A,报告ID为1;公司B,报告ID为2;公司C,报告ID为3;公司D,报告ID为4;公司A,报告ID为5;公司A,报告ID为6;公司B,报告ID为7;公司D,报告ID为8;需求:求每个公司的产量和。publicclassRecordClassifier{privateMap>companyRecord
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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