title:数据结构与算法之哈希表（C语言版）date:2020-07-1921:05:15categories:数据结构与算法tags:-数据结构-算法-哈希表-c数据结构与算法之哈希表（C语言版）哈希表支持一种最有效的检索方法

70.2判断字符串是否为回文信息学奥赛一本通-编程启蒙（C++版）在线评测系统判断字符串是否构成回文判断字符串是否构成回文_哔哩哔哩_bilibili33判断字符串是否为回文_哔哩哔哩_bilibili【数据结构

1、哈希表1.1创建哈希表哈希表:将数据通过哈希算法映射称为一个键值存时在键值对应的位置存储取时通过键值对应的位置查找哈希冲突（哈希碰撞）：多个数据通过哈希算法映射成同一个键值#include#include#include#include"list.h"#defineINDEX10structlist_headhashtable[INDEX];typedefstructData{structli

STL容器中的pair对组对组的创建方式访问成员使用场景作为函数的返回值存储键值对容器操作pair是一种将两个不同类型的值组合成一对的数据结构。如果想返回两个返回值，可以用对组。

树：只有一个前驱，但是可以有多个后继根节点：最顶层节点（没有前驱）分支节点：有前驱也有后继叶子节点：没有后继的节点层：根节点所在为第一层，每过一个分支节点，层数+1深度：从根节点出发到达节点的分支节点个数称为该节点的深度高度：从叶子节点出发到该节点最大的节点个数称为该节点的高度树的高度：整个树形结构中高度最高的节点的高度称为树的高度树的深度：整个树形结构中深度最深的节点的深度称为树的深度树的层数=

哈希表:哈希:将数据通过哈希算法映射称为一个键值存时在键值对应的位置存储取时通过键值对应的位置查找哈希冲突（哈希碰撞）：多个数据通过哈希算法映射成同一个键值存储数字:排序算法：1.冒泡排序：简单2.选择排序：交换次数少，交换的数据所占空间较大时，适用于选择排序(较少交换次数带来的时间开销)时间复杂度:冒泡排序O(n^2)选择排序O(n^2)插入排序O(n^2)已经有序的数据使用插入排序时间复杂度为

BlobAsset是一种能够在内存中高效存储和传输的数据结构，特别适合存储不可变的、只读的、大量的数据，如模型、纹理、音频等。其核心思想是将这些数据块存储在连续的内存块中，以提高数据访问和传输的效率。

目录一、二叉树的创建1.1.完全二叉树的创建1.2.非完全二叉树的创建二、二叉树的递归遍历2.1.前序遍历2.2.中序遍历2.3.后序遍历三、二叉树的非递归遍历3.1.前序遍历3.2.中序遍历3.3.后序遍历3.4.层次遍历四、树的高度五、总结以下代码均在内核链表（开源的代码）的基础上实现的。一、二叉树的创建1.1.完全二叉树的创建TreeNode*CreateCompleteTree(intSt

目录一、五大排序1.1.冒泡排序1.2.选择排序1.3.插入排序1.4.希尔排序1.5.快速排序二、哈希表2.1.哈希表结构的定义2.2.初始化哈希表2.3.插入元素2.4.打印哈希表2.5.查找元素2.6.销毁哈希表三、二分查找法（折半查找法）一、五大排序1.1.冒泡排序时间复杂度：o(n^2)稳定性：稳定intBubbleSort(int*pArray,intMaxLen){intj=0;in

大家好，我是MicroStone，一个曾在三家世界500强企业担任要职的一线互联网工程师。上一节，我们了解到算法的一些特征，想必大家都掌握了算法设计要求，在学习或工作中根据业务需求设计要设计一个算法，我们要如何评估一个算法的好坏呐？下面我们来看看算法的度量方式。1、算法的效率度量方法我们知道一个算法的效率，抛开性能这些，其实值得注意的就是算法的执行时间，同一台机器上，我们使用相同数据集，利用计算机

2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D

因此，在搭好组件框架后，我们可以先定义好数据结构，多层包裹数组对象，这样后端按我们定义好的数据结构写一个接口即可。

线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构，常见的线性表：顺序表、链表、栈、队列...线性表在逻辑上是

修改模型中的数据：要修改数据模型中的数据，可以直接访问模型的内部数据结构并进行修改。这通常涉及到改变存储在模型中的数组、列表或其他数据结构的内容。如果模型提供了

在计算机科学中，拓扑学的应用非常广泛，涵盖了从网络设计到数据结构优化，再到高级数据分析等多个方面。1.计算机网络设计应用：拓扑学在计算机网络设计中的应用主要体现在网络结构的选择上。

文章目录1.不对称性2.善待教训3.前轻后重4.以终为始1.不对称性上一节所介绍的KMP算法计算时间，在最坏情况下也可以保证不超过线性。这的确是一个好消息。然而，倘若我们因此就停下继续优化的脚步，那就大错特错了。实际上，串匹配问题与一般的搜索问题的确有着本质的区别。在我们此前所讨论的所有搜索算法中，每次比对都是一种一对一的模式，也就是一个目标与另一个候选者判定二者是否相等，的确只需常数的时间。而现

测试阶段：编码后或者编码前（TDD：测试驱动开发）注：一般编码后测试测试对象：最小模块测试人员：测试工程师或开发人员测试依据：代码和注释+详细文档测试方法：白盒测试测试内容：模块接口测试、局部数据结构测试

目录栈和队列1.栈FILO顺序栈：（空增栈）链式栈2.队列栈和队列栈和队列是特殊的表状结构表可以在任意位置插入和删除栈和队列只允许在固定位置插入和删除1.栈FILO先进后出，后进先出栈顶：允许入栈出栈的一端称为栈顶栈底：不允许入栈和出栈的一端称为栈底入栈（压栈）：将数据元素放入栈顶出栈（弹栈）：将数据元素从栈顶位置取出顺序栈：（空增栈）结构体定义：//存放数据的类型typedefintDataTy

目录树状数组简介基本原理特点核心操作算法实现单点更新区间求和应用场景树状数组的主要操作C/C++实现1.单点更新2.区间求和树状数组简介树状数组，也称为二叉索引树或Fenwick树，是一种用于处理数据序列的高效数据结构

数据结构：主要用来直观的反应数据信息。树状结构，最符合大脑的学习结构，也是人类最佳的抽象知识结构。

目录1.栈的概念2.1栈的结构2.2初始化栈2.3入栈2.4出栈2.5判空2.6获取栈顶元素2.7销毁栈2.8栈代码2.9Leecode有效的括号3.1队列的概念3.2队列结构3.3队列初始化3.4队尾入队列3.5队头出队列3.6检测队列是否为空3.7获取队列元素3.8销毁队列3.9队列代码4.1用队列实现栈4.2用栈实现队列4.3设计循环队列1.栈的概念栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端

在生产环境中，Redis通过将数据存储在内存中以及支持多种数据结构，提供了快速的读写能力，并且可通过持久化功能确保数据安全。

目录Zookeeper入门概述Zookeeper的主要特点包括：Zookeeper的应用场景：Zookeeper的基本概念：架构：Zookeeper工作机制Zookeeper数据结构Znode（ZookeeperNode

今日习题来自B站up：白话拆解数据结构题目如下：1、判断B链表的值是否是A链表值的连续子序列2、假定采用带头结点的单链表保存单词，当两个单词有相同的后缀时，则可共享相同的后缀存储空间，例如，“loading

习题来自B站up:白话拆解数据结构今日题目如下：（1）判断带头结点的循环双链表是否对称（2）判断单链表是否有环，有就返回环的入口点，否则返回Null题1首先是结构体，比单链表多了一个前驱指针域。

常用数据库:1.关系型数据库：将复杂的数据结构简化为二维表格形式大型:Oracle、DB2中型:MySql、SQLServer小型:Sqlite2.非关系型数据

聊聊自学数据结构与算法大家好，我是莫幽天很高兴你能够阅读到我的文章。说道自学算法，不知道你是带着一个什么样的心情来学习，我呢是觉得基础太重要了。所以又来尝试深入的学习数据结构与算法。

本篇文章给大家带来的是Redis一些最基础的命令,那这些命令并没有涉及到Redis核心数据结构,只是简单的操作键值对,难

自学数据结构的网站有很多，以下是一些推荐的高质量和受欢迎的网站：LeetCode描述：LeetCode是一个知名的在线编程训练平台，特别适合算法和数据结构的学习与练习。

抽象语法树是一个树状的数据结构，它表示源代码的语法结构。每个节点都代表源代码中的一个结构，例如函

这种需求在异步编程和自引用数据结构中尤为明显。什么是移动语义？在Rust中，值的所有权可以转移，称为“移动”。对于大多数类型，移动是安全的，编译器会自动处理相关的内存管理。

目录一、索引底层实现原理二、数据结构为B+树三、索引分类四、索引的设计原则五、扩展知识点一、索引底层实现原理索引的作用：提高查询效率Mysql数据存储：磁盘索引数据存储：磁盘Mysql应用程序启动时将磁盘的索引数据加载到内存中

数据结构数据结构（datastructure）是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。一个数据结构一般包含数据逻辑结构、存储结构和数据运算三个方面。

pythonheapq模块查询一组序列中最大和最小的数据importheapqnums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,]#获取序列中3个最大值#print(heapq.nlargest(3,nums))#获取序列中3个最小值#print(heapq.nsmallest(3,nums))#把数据压入堆中在堆中最小的那个数值永远排在最前面时间想取出最小的3个数值只需执行3次he

目录前言一、Docker-Compose简介二、Compose部署1.环境安装2.YAML文件格式及编写注意事项2.1使用YAML注意事项2.2数据结构2.3示例2.3.1yaml格式2.3.2Json

例如，[2,3,4]的中位数是3[2,3]的中位数是(2+3)/2=2.5设计一个支持以下两种操作的数据结构：voidaddNum(intnum)-从数据流中添加一个整数到数据结构中。

文章目录1.坏字符2.特殊情况1.坏字符实际上，刚才的实例中我们所展示的那样一个计算过程，就是所谓BM算法所采用的策略之一，而这一策略，将我们刚才所说的教训称作坏字符。在这里，不妨改为基于蛮力算法的第二个版本来进行改造。也就是说模式算中当前参与比对的如果是字符P[j]，那么文本串中对应的就是T[i+j]，这幅图画出的就是这样一个一般性的场景。请注意，当前这趟扫描如果的确已经抵达P[j]或T[i+j

这个算法是基于并查集，然后结合了贪心思想；我使用正确发过的一个题作为例子；完整代码见文章：公路村村通先用一个结构体来存储两个城镇的编号及相关费用；然后写一个并查集模板，前面也有发的；具体情况就是这样：typedefstruct

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github：codetoys，所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的，可以在任何平台上使用。目录一、演示代码二、互斥层的实现2.1简单的互斥层实现2.2完整互斥接口的实现2.2.1互斥对象放在哪里2.2.2迭代器的互斥2.2.3方法的互斥三、互斥层的设计思想一、演示

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github：codetoys，所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的，可以在任何平台上使用。本篇专门讲解lower_bound的实现。目录一、STL的lower_bound和upper_bound是什么二、二叉树有没有lower_bound三、演示代码3.1定义数据

2.数据结构：是计算机存储、组织数据的方式。（精心选择数据结构，可以带来更高效的运行或者存储效率，数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。）3.算法：解决问题的方法和思想。

在现代应用开发中，随着数据的多样化和复杂化，传统的关系型数据库有时难以应对数据结构的动态变化。为此，开发人员开始在数据库中使用JSON字段来存储具有动态结构的数据。

C语言专栏                     数据结构专栏                   力扣牛客经典题目专栏            

题目描述：题号：146请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。

博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结

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数据结构数据结构就是指从计算机存储，组织数据的结构常用的四种数据结构列表（List）元组（Tuple）字典（Dictionary）集合（Set）列表（List）---类比Javascript中的数组列表中的数据按顺序排列列表有正序

今天上午组原的课又睡了，数据结构也没怎么好好听。树已经讲完了，接下来老师该讲哈希表了，看起来也挺难的。下午一下午一直到晚上都没课，挺爽的！

树状数组能解决的问题树状数组，也称作“二叉索引树”(BinaryIndexedTree)或Fenwick树。它可以高效地实现如下两个操作：1、数组前缀和的查询；2、单点更新。下面具体解释这两个操作。1、数组的前缀和查询首先看下面这个例子，了解什么是数组的前缀和查询。例1：已知数组。1、求索引至索引的所有元素的和；2、求索引至索引的所有元素的和；3、求索引至索引的所有元素的和。分析：“前缀和”定义了

什么是树状数组？是用一种类似于二叉树的森林结构来模拟树形结构，顾名思义就是用数组模拟树形结构。这是一个可以让算法的时间复杂度下降至与n转化成二进制数中的“1”的有关。为什么不直接建树？当然是因为它具有简便性，能用树状数组就不建树树状数组的用途是？它的基本用途是维护序列的前缀和。简单来说就是可以用于求区间和，查询数，更新数等。树状数组的结构？这里介绍一种lowbit运算，lowbit(n)定义为非负