散列表

Kafka性能调优三剑客：深度解析buffer_memory、linger_ms和batch_size💝💝💝欢迎莅临我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。持续学习，不断总结，共同进步，为了踏实，做好当下事儿~ 非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

LeetCode百题刷004（哈希表优化两数和问题）遇到的问题都有解决的方案，希望我的博客可以为你提供一些帮助题目地址：1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/two-sum/description/

会开花的二叉树

哈希表的实现（上）在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同，分别unordered_map、unordered_set和unordered_multimap、unordered_multiset。他们的底层便用到了

自学嵌入式 day 23 - 数据结构树状结构哈希表一、树状结构1.特征：在任意一个非空树中，（1），有且仅有一个特定的根结点（2），当n>1 时，其余结点可分为m个互不相交的有限集合T1,T2,T3.。。。。Tm，其中每一个集合又是一个树，并且称为子树。

代码走读 Go 语言 Map 的实现在日常的开发当中，我们一定离不开一个数据结构字典。不仅可以存储关联数据对，还可以在 O(1) 的时间复杂度进行查找。很久之前在一篇文章带你实现哈希表介绍了相关的原理以及简单的实现。所以这篇文章中我们就不多赘述哈希表的原理，而是聚焦于 Go 语言是如何实现 Map 的。

2025年- H42-Lc150 --146. LRU缓存(哈希表，双链表）需二刷--Java版LRU(最近最少使用）：如果缓存的容量为2，刚开始的两个元素都入栈。之后该2元素中有其中一个元素（重点元素）被访问。把最近访问过的重点元素保留，另一个边缘元素就得离开缓存了。

开开心心就好

便捷的电脑自动关机辅助工具软件介绍本文介绍的软件是一款电脑上实用的倒计时和关机助手。软件特性这款关机助手十分贴心，它是一款无需安装的小软件，体积仅60KB，不用担心占用电脑空间，打开即可直接使用。

C++_数据结构_哈希表(hash)实现✨✨ 欢迎大家来到小伞的大讲堂✨✨🎈🎈养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈所属专栏：C++学习小伞的主页：xiaosan_blog

在成都搬砖的鸭鸭

【Redis】哈希表结构redis中的hashtable（哈希表）是一种高效的键值对存储结构，主要用于实现redis的字典类型，接下来就来讲解一下hashtable（redis版本6.2.18）的底层实现。

力扣，哈希表，（滑动窗口），242，（209），4381.简介哈希表哈希表（Hash Table），又称散列表，是一种通过键（Key）直接访问值（Value）的高效数据结构。它的核心思想是：用哈希函数（Hash Function）将键映射到存储位置，从而在平均情况下实现 O(1) 时间复杂度的插入、删除和查找操作。

理论最高的吻

HJ10 字符个数统计【牛客网】HJ10 字符个数统计时间复杂度： O ( n ) \Omicron(n) O(n)【字符散列的复杂度】空间复杂度： O ( 1 ) \Omicron(1) O(1)【散列表的空间为常数级】

持之以恒的天秤

哈希表和哈希函数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( l o g 2 N log_2 N 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：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。当向该结构中：

٩( 'ω' )و260

哈希表的实现01很高兴和大家见面，给生活加点impetus！！开启今天的编程之路！！今天我们进入哈希章节，为封装unordered系列打下坚实基础作者：٩( ‘ω’ )و260 我的专栏：C++进阶，C++初阶，数据结构初阶，题海探骊，c语言欢迎点赞，关注！！

学习中的码虫

c 中的哈希表哈希函数：哈希函数是哈希过程的核心，它决定了哈希映射过程的规则。哈希冲突：哈希是一种化无限为有限的映射，允许出现多对一，但绝不允许出现一对多。若映射中出现多对一，就是哈希冲突。哈希冲突可以减少，但绝不可能没有。

c++进阶——哈希表的实现本篇文章，我们来学习一下哈希表的一些内容。学习本节课是非常具有意义的，因为c++STL库中的两个系列的容器unordered_set和unordered_map都是基于哈希表的思想来实现的。所以我们需要深入了解哈希。

HashMap中put()方法的执行流程HashMap 是 Java 中最常用的数据结构之一，用于存储键值对。其 put() 方法是向哈希表中插入或更新键值对的核心操作。本文将详细解析 put() 方法的执行过程，涵盖哈希值计算、桶定位、冲突处理和扩容等步骤。

千里镜宵烛

C++ 哈希表直接定址法虽然简单直观，但存在显著缺陷。当关键字分布较为离散时，会造成内存资源的大量浪费，甚至出现内存不足的情况。例如，若仅有 N 个取值范围在 [0, 9999] 的数据，要将其映射到长度为 M 的数组中（通常 M ≥ N），此时就需要借助哈希函数 hf，将关键字 key 存储到数组的 h (key) 位置，并且 h (key) 的计算结果必须保证在 [0, M) 区间内。

是店小二呀

【算法-哈希表】常见算法题的哈希表套路拆解在刷题的过程中，我们会频繁遇到一些“高频套路”——而哈希表正是其中最常用也最高效的工具之一。它能帮助我们在 O(1) 的时间复杂度内完成查找、插入与删除操作。本文将围绕常见的算法题场景，系统性地拆解哈希表的应用思路，帮助你快速识别题型、构建解题模板，并提升解题效率。

【算法专题十】哈希表题目链接题目链接题目链接这个题思路跟上一个题的思路有点像，使用哈希表，从前往后遍历，从1开始遍历，判断哈希表中时候有此时的值，没有的话，把现在的值插入哈希表中，然后遍历下一个位置。

哈希表的设计哈希表是一种通过哈希函数将元素的键（Key）映射到存储位置的数据结构。哈希函数的作用：通过键值计算存储位置，公式一般为 index = hash(key) % capacity。