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2019-07-22 中新经纬

   

传奇超爆版邀请码更好的散列函数能够避免冲突。为了解决这些问题,我们需要了解索引是什么,他们解决了什么问题。要将值插入散列表中,我们将数据的密钥发送给散列函数。散列函数返回一个整数(散列码),我们使用该整数(以数组的大小为模)作为我们数组中数值的存储索引。如果我们想从哈希表中取回值,我们只需重新计算密钥中的哈希代码并从数组中的该位置获取数据,这个位置是我们数据的物理地址。为了解决这些问题,我们需要了解索引是什么,他们解决了什么问题。

男用壮阳药链接简单易行。我们不是在散列表的每个索引处存储单个项目,而是存储链接列表的头部指针。任何时候,一个项目通过我们的散列函数与一个已经填充的索引相冲突,我们将它添加为链表中的最后一个元素。查找不再是严格的恒定时间,因为我们必须遍历链表来查找任何特定项目。如果我们的散列函数产生很多冲突,我们将会有很长的链,并且由于更长的查找,哈希表的性能会随着时间的推移而降低。多次移位散列与初始模数策略类似,但是避免了相对昂贵的取模操作,以支持非常快速的移位操作。MurmurHash和TabulationHashing是散列函数的多位移系列的强有力替代品。对这些散列函数进行基准测试包括检查它们的计算速度,生成的散列代码的分布以及它们处理不同类型数据(例如除整数以外的字符串和浮点数)的灵活性。有关哈希函数的基准测试套件的示例,请查看SMhasher。在使用杜威十进制图书分类法中,键/值对是书本所属的一系列分类,数据是书本身。哈希码是我们使用杜威十进制过程创建的数值。例如,关于分析几何的书得到了的哈希码、自然科学是500、数学是510、几何是516、解析几何是。通过这种方式,杜威十进制系统可以被视为书籍的散列函数;然后将这些书放在与其散列值对应的一组书架上,并按作者的字母顺序排列在书架内。基于哈希的索引的性能考虑

v型钢多次移位散列与初始模数策略类似,但是避免了相对昂贵的取模操作,以支持非常快速的移位操作。MurmurHash和TabulationHashing是散列函数的多位移系列的强有力替代品。对这些散列函数进行基准测试包括检查它们的计算速度,生成的散列代码的分布以及它们处理不同类型数据(例如除整数以外的字符串和浮点数)的灵活性。有关哈希函数的基准测试套件的示例,请查看SMhasher。数据库是索引编制的典型用例。数据库旨在保存大量信息,并且一般而言,我们希望高效地检索这些信息。搜索引擎的核心是建立互联网上可用信息的巨大索引。哈希表、二叉查找树、森林,B树和bloomfilters都是索引的形式。(如果你已经熟悉哈希表、碰撞处理策略和哈希函数性能考虑因素;你可以跳过本文阅读第二部分,以深入了解这些内容主题。)这种哈希策略,将输入密钥乘以素数,实际上是相当常见的。质数减少了输出哈希码与数组大小共有一个公因式的可能性,从而减少了碰撞的可能性。由于哈希表已经存在了相当长的一段时间,因此有很多其他竞争性哈希函数可供选择。

徐海乔八卦重要的是,我们不主张用学习的索引结构来完全取代传统的索引结构。相反,我们创建了一种建立索引的新方法,它补充了现有的工作,并且可以说为未来几十年的领域开辟了一个全新的研究方向。什么是索引?为了看到这个,你可以运行下面的脚本:线性探测在概念上仍然很简单,但实施起来很麻烦。在线性探测中,散列表中的每个索引仍保留为单个元素。当索引i发生碰撞时,我们检查索引i+1是否为空,如果是,我们将数据存储在那里;如果i+1也有元素,我们检查i+2,然后i+3等等,直到找到一个空插槽。只要我们找到一个空插槽,我们插入值。再一次,查找可能不再是严格不变的时间;如果我们在一个索引中存在多个碰撞,那么在我们找到要找的项目之前,我们最终不得不搜索一系列长项目。更重要的是,每当我们发生碰撞时,我们都会增加后续碰撞的机会,因为(与链接不同)传入的项目最终会占据一个新的索引。

(编辑:董文博)
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