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python实现顺序查找和哈希查找

顺序查找非常简单,只是个开胃菜,今天主要练习的是哈希查找

先上顺序查找代码:

def sequence_search(array, num):
    for i in range(len(array)):
        if array[i] == num:
            return i
    return False

array_0 = [23, 43, 12, 54, 65, 48]
print(sequence_search(array_0, 12))
>>> 2

在来看hash查找:

算法思想

哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。

算法流程

1)用给定的哈希函数构造哈希表;
2)根据选择的冲突处理方法解决地址冲突;
  常见的解决冲突的方法:拉链法和线性探测法。
3)在哈希表的基础上执行哈希查找。

单纯论查找复杂度:对于无冲突的Hash表而言,查找复杂度为O(1)(注意,在查找之前我们需要构建相应的Hash表)。

class HashSearch:
    def __init__(self, num):
        if isinstance(num, int):
            self.num = abs(num)
            self.empty = self.num
            self._list = [None] * self.num
        else:
            raise TypeError('num must be a int number')
    def __hash(self, key):
        return key % self.num
    def put(self, key):
        assert self.empty > 0, 'this array is full'
        index = self.__hash(key)
        while self._list[index]:
            index = self.__hash(index+1)
        self._list[index] = key
        self.empty -= 1
    def find(self, key):
        index = self.__hash(key)
        temp = indexwhile self._list[index] != key:
            index = self.__hash(index+1)       if index == temp:
                return False
        return index
'''
遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:778463939
寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
'''
class HashTable:
    def __init__(self):
        # 哈希表的初始大小已经被选择为 11。尽管这是任意的,但是重要的是,
        # 大小是质数,使得冲突解决算法可以尽可能高效。
        self.size = 11
        self.slots = [None] * self.size
        self.data = [None] * self.size
 
    # hash 函数实现简单的余数方法
    def hash(self, key, size):
        return key % size
 
    # 冲突解决技术是  加1  rehash 函数的线性探测
    def rehash(self, old_hash, size):
        return (old_hash+1) % size
 
    # 假定最终将有一个空槽,除非 key 已经存在于  self.slots  中。 它计算原始
    # 哈希值,如果该槽不为空,则迭代 rehash 函数,直到出现空槽。如果非空槽已经包含 key,
    # 则旧数据值将替换为新数据值。
    def put(self, key, data):
        hash_value = self.hash(key, len(self.slots))
 
        if self.slots[hash_value] is None:
            self.slots[hash_value] = key
            self.data[hash_value] = data
 
        else:
            if self.slots[hash_value] == key:
                self.data[hash_value] = data
            else:
                next_slot = self.rehash(hash_value, len(self.slots))
                while self.slots[next_slot] is not None and \
                        self.slots[next_slot] != key:
                    next_slot = self.rehash(next_slot, len(self.slots))
 
                if self.slots[next_slot] is None:
                    self.slots[next_slot] = key
                    self.data[next_slot] = data
                else:
                    self.data[next_slot] = data
 
    # 从计算初始哈希值开始。如果值不在初始槽中,则 rehash 用
    # 于定位下一个可能的位置。
    def get(self, key):
        start_slot = self.hash(key, len(self.slots))
 
        data = None
        stop = False
        found = False
        pos = start_slot
 
        while self.slots[pos] is not  None and not found and not stop:
            if self.slots[pos] == key:
                found = True
                data = self.data[pos]
            else:
                pos = self.rehash(pos, len(self.slots))
                if pos == start_slot:
                    stop = True
        return data
 
    # 我们重载  __getitem__  和 __setitem__  方法以允许使
    # 用  []  访问。 这意味着一旦创建了HashTable,索引操作符将可用。
    def __getitem__(self, item):
        return self.get(item)
 
    def __setitem__(self, key, value):
        self.put(key, value)

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    1 引言 随着网络技术的发展,出现了许多新的基于网络的服务,VoIP就是其中非常重要的一项。用于实现VoIP的协议主要包括H.323、SIP(Session Initiation Protocol,会话发起协议)和MGCP(Media Gateway Control Protocol,媒体网关控制协议),而SIP又是其中最有发展前景的一个协议。SIP是由IETF(Internet工程任务组)提出的IP电话信令协议。基于SIP协议标准,整合传统的语音及增值服务,并提供最新的即时通信服务以及IP网络上的视频服务,并且可以为其他更多的增值应用服务提供一个标准的具有高扩展性的平台。系统平台完全采用Internet的分布式的体系结构,具有高度的灵活性和可扩展性。正是由于SIP这一系列的优点,使得其广泛应用于下一代网络中,成为下一代网络的标准协议之一。 代理服务器是SIP系统中的一个非常重要的元素,负责接收用户代理发来的请求,根据网络策略将请求发给相应的服务器,并根据收到的应答对用户作出响应。它可以根据需要对收到的消息改写后再发出(SIP代理服务器如图1)。一般来说,一个SIP代理服务器会同时收到许多呼叫请求和应答,代理服务器必须维护与Call相关的所有信息,例如Call、Dialog、Transaction等。而一个有状态的代理服务器又可以“分支”一个请求,路由它到多个地点
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    转自https://blog.csdn.net/BillCYJ/article/details/78985895 map和unordered_map的差别 还不知道或者搞不清unordered_map和map是什么的,请见: http://blog.csdn.net/billcyj/article/details/78065438 需要引入的头文件不同 map: #include < map > unordered_map: #include < unordered_map > 内部实现机理不同 map: map内部实现了一个红黑树(红黑树是非严格平衡二叉搜索树,而AVL是严格平衡二叉搜索树),红黑树具有自动排序的功能,因此map内部的所有元素都是有序的,红黑树的每一个节点都代表着map的一个元素。因此,对于map进行的查找,删除,添加等一系列的操作都相当于是对红黑树进行的操作。map中的元素是按照二叉搜索树(又名二叉查找树、二叉排序树,特点就是左子树上所有节点的键值都小于根节点的键值,右子树所有节点的键值都大于根节点的键值)存储的,使用中序遍历可将键值按照从小到大遍历出来。 unordered_map: unordered_map内部实现了一个哈希表(也叫散列表,通过把关键码值映射到Hash表中一个位置来访问记录,查找的时间复杂度可达到O(1),其在海量数据处理中有着广泛应用)
  • 如何在哈希表和Trie(前缀树)之间进行选择?(How Do I Choose Between a Hash Table and a Trie (Prefix Tree)?)
    问题 因此,如果我必须在哈希表或前缀树之间进行选择,那么有哪些区分因素会导致我选择一个而不是另一个。 从我自己的幼稚角度来看,似乎使用trie会有一些额外的开销,因为它没有存储为数组,但是就运行时间而言(假设最长的键是最长的英语单词),它实际上可以是O (1)(相对于上限)。 也许最长的英语单词是50个字符? 一旦获得索引,哈希表将立即查找。 但是,散列密钥以获取索引似乎很容易进行近50步。 有人可以为此提供更丰富的见解吗? 谢谢! 回答1 尝试的优势: 基础知识: 可预测的O(k)查找时间,其中k是密钥的大小如果不存在,查找时间可能少于k次支持有序遍历无需哈希函数删除很简单 新操作: 您可以快速查找键的前缀,枚举具有给定前缀的所有条目,等等。 链接结构的优点: 如果有许多公共前缀,则它们所需的空间将共享。 不变的尝试可以共享结构。 无需就地更新Trie,您可以构建仅沿一个分支不同的新分支,而其他分支指向旧Trie。 这对于并发,表的多个同时版本等很有用。 不变的特里是可压缩的。 也就是说,它还可以通过哈希约束共享后缀上的结构。 哈希表的优点: 每个人都知道哈希表,对不对? 您的系统已经有一个很好的优化实现,比大多数情况下的尝试要快。 您的密钥不需要任何特殊的结构。 比明显的链接特里结构更节省空间(请参阅下面的评论) 回答2 这完全取决于您要解决的问题。
  • 前端必经之路:你所要了解的数据结构
    数据结构是计算机存储、组织数据的方式,它是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关,通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或存储效率。 数据结构包含三个方面:数据元素之间的逻辑关系(即数据的逻辑结构)、数据元素及其关系在计算机中的存储方式(数据的物理结构或存储结构)以及施加在数据上的操作(数据的运算)。 所有能被输入到计算机中,且能被计算机处理的符号的集合,称为数据。数据是计算机操作对象的总称。数据与数据之间的联系被称为数据的逻辑结构 ,根据关系的紧密程度,逻辑结构被分为四种:集合、线性结构、树形结构和图形结构。 集合表示数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外,别无其他关系。线性结构表示数据结构中的元素存在一对一的相互关系。树形结构表示数据结构中的元素存在一对多的相互关系。而图形结构表示数据结构中的元素存在多对多的相互关系。 上面四种数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式(映像)被称为数据的物理结构。物理结构分为顺序存储结构、链式存储结构、数据索引存储结构和数据散列存储结构。 顺序存储结构:把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构。顺序存储结构可随机存取表中数据
  • 数据结构_查找总结
    一、查找的基本概念 1.1 查找的概念 查找的定义是:给定一个值K,在含有n个记录的表中找出关键字等于K的记录。若找到,则查找成功,返回该记录的查找信息或该记录在表中位置;否则返回失败,返回相关的知识信息。 采用何种查找方法的相关因素如下: i)使用那种数据结构来表示“表”,即表中记录是何种方式组成的。 ii)表中关键字的顺序,即对无需数据查找还是对有序数据查找。 1.2静态查找表和动态查找表 若在查找的过程中还要对表进行修改(如插入和删除),则相应的表称之为动态查找表,否则称之为静态查找表。 1.3平均查找长度 由于查找运算的主要操作是关键字的比较,所以通常要把查找过程中对关键字的平均比较次数(也就是平均查找长度)作为衡量一个查找算法效率优略的标准。 平均查找长度分为成功查找情况和不成功查找情况下平均查找长度俩种。 二、线性表 2.1 查找对象—线性表 查找过程与数据的存储结构有关,线性表有顺序与链式俩种存储结构。这里只介绍顺序表作为存储结构时实现的顺序查找算法。 线性表查找的主要方法有顺序查找、折半查找和分块查找。 2.2 顺序查找 顺序查找是一种最简单的查找方法。它的基本思路是:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次将关键字和给定的值进行比较,若当前扫描到的记录的关键字和给定的值相等,则返回成功;若扫描结束后,仍未找到关键字与给定的值相等的记录,则查找失败。 顺序查找函数