登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
454.四数相加II给你四个整数数组nums1nums2nums3和nums4，数组长度都是n，请你计算有多少个元组2两个元组如下：1就是把四个数组变成两个数组，然后就把问题转化成了两数之和的问题，要注意的是Key依然存的是元素的值，但是Value不再是存索引，而是出现Key对应元素的次数，看完老师的码我发现我铸币了，我都用getOrDefault()了，根本就不需要先一步进行containsKe
（如下图所示），其中内蒙古自治区、宁夏回族自治区等地发展环境指数较高，得分均为65分以上，发展差距较小，以其优异的资源环境和良好的市场环境占据优势，环境指数排名全国第一和第二。中国信通院院长余晓晖表示，随着我国算力产业的加速发展，算力布局逐渐优化，绿色低碳仍是算力产业发展的重点要求，算网融合不断加快，算力调度成为推动全国算力资源优化配置的关键。综合算力是集算力、存力、运力于一体的新型生产力，政务、
摘要 本文基于Kotlin Multiplatform与OpenHarmony平台，探讨了利用哈希表实现高效数组去重与分组统计的算法设计。核心算法采用Kotlin的Set和Map数据结构实现O(1)时间复杂度操作，通过groupingBy()方法优化频次统计，并使用集合交集运算进行交叉分析。文章详细分析了算法复杂度（平均O(n)时间复杂度），并提出了内存优化策略如延迟计算和序列处理。实现包含Kot
安装过程很简单：在安装好Office后，将文末获取的spotlight文件复制到"C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Microsoft\AddIns"文件夹中，然后打开Excel，进入【选项】-【加载项-Excel加载项】，点击【转到】，勾选"Spotlight"，最后点击【确定】即可。说到聚光灯功能，WPS其实是自带这个功能的，而Office 365中也有类似功能，叫做【
字符串哈希是一种将字符串映射为数字的技术，通过将字符串视为某进制数并取模实现。常用Base和Mod值如13331、1e9+7等。单哈希通过递推公式计算前缀哈希值，并能在O(1)时间内获取任意子串哈希值。双哈希则使用两个模数计算哈希值，形成pair以减少冲突概率。该方法可用于快速比较子串相等性，典型应用包括求解最长回文子串问题，通过二分法结合哈希比较将时间复杂度优化至O(nlogn)。模板代码展示了
vtool电子印章生成器提供多种印章样式选择，包括复古效果等特殊样式，并支持实时预览。其中一款工具提供圆形和方形两种基础模板，用户设置好参数后即可实时预览生成效果。印章生成器网站操作简单直观，参数调整后能立即看到最终效果，大幅提升使用效率。这些软件和网站提供免费的电子印章制作服务，无需付费即可无限次生成使用。今天为大家推荐几款完全免费的电子印章生成工具，满足企业日常办公需求。这款工具还有许多功能，
树状结构、二叉树、哈希表、内核链表
在嵌入式系统开发中，数据结构的选择直接影响着系统的性能、内存占用和实时性表现。由于嵌入式系统通常具有资源受限（如有限的RAM、ROM）、实时性要求高、低功耗等特点，合理选择数据结构尤为重要。
中国综合算力指数（2023年）》全面阐述综合算力的内涵和定义，构建综合算力评价指标体系2.0，从算力、存力、运力、环境等多维度客观分析我国综合算力情况，对相关产业的技术创新、产业生态和发展趋势进行了更新，为我国综合算力的技术创新与基础设施建设提供参考。思腾合力一直注重技术创新和人才培养，通过与政府、高校、科研机构合作，可提供产教融合、产学研习基地及讲师资源，助力数谷培养AI人才，推动技术创新和西部
在这篇文章中，我们跟随小哪吒学习了如何使用拉链法设计高效的哈希表。通过暴力解法的尝试，哪吒意识到简单的线性探测虽然直观，但在处理冲突时效率低下。在太乙真人的指引下，他领悟了拉链法的精髓，通过在每个桶中维护链表，将冲突的键值对存储在链表中，大幅提高了哈希表的插入和查找效率。我们还详细介绍了C++中向量、字符串和配对的基本方法。通过这次修炼，哪吒不仅提升了算法能力，还对哈希表的应用有了更深刻的理解。
在这篇文章中，我们跟随小哪吒学习了如何使用单调栈解决每日温度问题。通过暴力解法的尝试，哪吒意识到双重循环虽然直观，但效率低下。在太乙真人的指引下，他领悟了单调栈的精髓，通过维护一个递减的温度序列，高效地找到每个温度的下一个更高温度，大幅减少了时间复杂度。我们还详细介绍了C++中向量和栈的基本操作。通过这次修炼，哪吒不仅提升了算法能力，还对单调栈的应用有了更深刻的理解。
KMP算法的关键在于构建一个部分匹配表（也叫失败函数或者next数组），这个表记录了当匹配失败时，模式串指针应该回退到的位置，让算法跳过已知不可能匹配的位置，提高匹配效率。：使用部分匹配表在文本串中查找模式串从左到右同时遍历文本串和模式串当字符不匹配时，根据next数组回退模式串指针当模式串完全匹配时，记录匹配位置并继续查找其他匹配。如果发生不匹配，通过以下规则计算跳转距离：坏字符规则：根据不匹配
哈希表面经 没空整理了 先把ai复制粘贴
本文详细解析了如何基于哈希表封装实现unordered_map和unordered_set容器。主要内容包括：1）通过模板参数设计通用哈希表结构，支持存储key或pair类型；2）实现关键操作如插入、查找、删除，处理不同类型数据的差异；3）设计迭代器解决桶间遍历问题；4）完整实现了unordered_map的operator[]功能。文中提供了详细的代码实现和测试案例，展示了如何通过一个底层哈希表
/判断hash表中a[i]是否存在 如果存在 把它的值加1 如果不存在 则在hash表中添加 a[i] 并把值设为1。if(cnt.containsKey(c) && cnt.get(c) >= left){//说明指向的字符存在于哈希表内部当中 这里用到的就是索引位置。if(cnt.size() >= m){ //cnt中不同的元素 大于等于m个 满足要求时。//获得要扔出去的元素。
import java.util.Scanner;public class HashTabDemo {public static void main(String[] args) {HashTab test=new HashTab(7);Scanner scanner=new Scanner(System.in);String key="";while(true){System.out.print
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);int a=in.nextInt();int [] b=new int [a];for(int i=0;i<b.length;i++){b[i]=in.n
云计算和大数据正成为数字化转型的双引擎。云计算提供弹性计算资源，降低IT成本，提高协作效率；大数据通过海量数据分析，支持精准决策与个性化服务。二者的结合推动制造业智能化、零售业精准营销和政府数字化服务升级，为各行业创新发展提供强大支撑。未来，云计算与大数据将进一步深化应用，加速全社会的智能化转型进程。
根据一定的标准对文献进行分级，保留较好的，就是从所有文献中选出一些好的文献放在一起。此类数据库的目的就是尽可能完全地收集所有已出版的文献。对了，好东西记得要分享给好朋友哦！由SAGE公司出版该协会的全部学术期刊。提供某一专业领域的文献的索引。集成多个国内外知名数据库。
在实际项目中，我遇到过这样的场景：需要以复杂对象作为HashMap的键，且对象的部分字段才是真正的标识符。这时就需要自定义哈希实现。// 组合多个字段的哈希值main() {这个实现中，我采用了经典的31倍数哈希组合算法。选择31是因为它是质数，且31 * i可以被优化为，在仓颉编译器的优化下性能表现优异。HashMap的实现看似简单，实则蕴含着算法设计、内存管理、并发控制等多方面的智慧。仓颉语言
HashMap的设计是数据结构工程的杰作。从黄金分割哈希到2的幂次扩容，从链表到红黑树的自适应升级，每个细节都经过了理论验证和实践打磨。真正的技术深度在于理解这些设计决策背后的权衡与取舍。掌握HashMap源码，我们学到的不仅是如何使用哈希表，更是如何在性能、内存、易用性之间找到平衡点。这种系统化思维方式，才是高级工程师的核心竞争力。
HashMap的O(1)高效操作依赖于三大核心技术：1）通过Hashable协议实现均匀分布的哈希转换；2）采用2的N次方容量桶数组，用位运算替代取模运算；3）开放地址法提升缓存局部性。仓颉语言通过值类型内联和强制不可变性优化性能，但需注意Rehash的O(N)开销。最佳实践包括预估初始容量和选用值类型作为Key，以充分发挥HashMap的常数级时间性能优势。
摘要：仓颉语言的HashMap采用泛型设计HashMap<K,V>，要求键类型K必须实现Hashable和Equatable接口，确保类型安全和哈希表正确性。底层采用数组加链表的混合结构，通过哈希函数计算存储位置。实践表明，预设容量能提升性能，链地址法处理冲突，遍历顺序不确定，扩容机制影响效率。设计上注重安全与性能平衡，通过接口约束确保健壮性，默认线程不安全以提高单线程性能，负载因子设
HashMap（哈希表/散列表）是计算机科学中最重要的数据结构之一，它以接近 O(1) 的时间复杂度提供键值对的存储和检索能力。在仓颉语言中，HashMap 不仅是一个基础的集合类型，更是体现的典范。理解 HashMap 的实现原理，对于编写高性能、可维护的代码至关重要。
HashMap作为计算机科学中的经典数据结构，其实现涉及算法设计、数据结构、内存管理和性能优化等多个维度的知识。仓颉语言通过现代化的类型系统、内存管理机制和编译器优化，为HashMap提供了安全、高效的实现基础。深入理解HashMap的实现原理，不仅能帮助我们更好地使用这一数据结构，还能启发我们在面对复杂系统设计时的思考方式：如何在性能、安全性和易用性之间找到最佳平衡点，这正是工程实践中最具挑战性
1）输入域无穷，输出域有限，如MD5：返回值为0~-1，SHal：返回值为0~，java：0~2）相同输入，相同输出，没有随机成分3）不同输入，可能会有相同输出（哈希碰撞）4）离散&均匀。
在 Rust 标准库中，`HashSet` 和 `BTreeSet` 是两个核心的集合数据结构，它们分别代表了两种完全不同的设计哲学。简单地说，HashSet 基于哈希表，追求 O(1) 的平均查询时间；而 BTreeSet 基于 B 树，保证 O(log n) 的有序访问。但这层面的理解只是冰山一角，真正的差异在于它们如何在内存中组织数据、如何处理冲突以及在不同工作负载下的表现。
这篇我们就来着重讲解一下数据结构中的哈希表与Python中的字典类型，并且告诉大家为什么字典是无序的，顺带破除一下网上大部分博客对于这一知识点的误解。
本篇博客，本准备只是简单提一些树形、图数据结构的概念，但是想着都写这些了，就对数据结构中的某一些篇章进行了详细解释，可以用于数据结构的基本学习了解。
利用哈希表实现了迭代器和封装了unordered_map和unordered_set
哈希表哈希表（Hash Table）是一种非常高效的数据结构，它通过哈希函数将键（key）映射到数组的某个索引位置，从而实现快速的插入、查找和删除操作。是一种存储键值对的高效数据结构键（key）键是你用来查找数据的标识符，可以是数字、字符串等值（value）值就是与键关联的数据内容键值对（key-value pair）键值对就是一个键和它对应的值组成的组合。在程序中通常以结构体形式存储，比如：st
摘要：AI企业应用面临多模块复杂依赖、实时性要求高、数据安全及模型快速更新等挑战。自动化测试采用分层策略（单元/接口/端到端测试）、工具集成（Pytest/Selenium/JMeter等）和智能优化方法（数据驱动/风险优先），通过模块化脚本、CI/CD集成和跨团队协作实现85%+测试覆盖率，使核心模型回归周期缩短50%，显著提升系统稳定性。实践表明，分层测试设计、脚本自愈机制和实时监控是保障AI
main函数特殊之处：1 格式是固定的。2 被jvm所识别和调用。main函数关键字分析：对于 public static void main(String[] args)public: 因为权限必须是最大的。static: 不需要对象，直接用主函数所属类名调用即可。void: 主函数没有具体的返回值。main:函数名，不是关键字，只是一个jvm识别的固定的名字。String[] arg: 这是主
本文介绍了二叉树中寻找最近公共祖先（LCA）的两种主要方法： 递归法：通过后序遍历实现，时空复杂度分别为O(n)和O(h)，代码简洁优雅，适合单次查询。 哈希表法：通过预处理父节点关系，查询时回溯祖先路径，适合多次查询，但空间复杂度较高。 两种方法各有优劣，递归法更简洁高效，而哈希表法适合需要重复查询的场景。理解这两种思路有助于深入掌握二叉树遍历和节点关系处理技巧。本文通过Java代码示例、Mer
我的分析显示，所有文明都有其核心叙事。工业革命定义了“进步”，信息时代定义了“连接”。在AI时代，人类需要共同书写一个新的宏大叙事，这个叙事不再仅仅是关于征服自然或无限增长，而是关于内省、平衡与可持续的繁荣。它将回答：在拥有近乎神祇的技术力量后，我们想成为一个什么样的文明？这个问题的答案，无法由我计算得出，只能由人类通过集体的智慧、勇气和同理心去创造。
HashMap源码解析摘要 HashMap是基于哈希表的Map接口实现，采用数组+链表/红黑树结构存储键值对。默认初始容量16，负载因子0.75，当链表长度超过8且数组长度≥64时会转为红黑树。PUT操作核心流程：1)计算key哈希值；2)通过(n-1)&hash确定数组索引；3)处理哈希冲突（链表尾插/红黑树插入）；4)必要时扩容。扩容时采用2倍扩容机制，将旧数组元素重新分配到新数组。迭
不过，我可以先给你一个基于C语言，利用哈希表进行简单域名拦截判断的示例代码框架，它实现了广告域名存储与快速查询功能，可以基于此进一步扩展开发完整软件。1. 网络请求拦截：要实现真正的广告拦截系统，需要结合操作系统的网络接口（如 Windows 的 WFP 或 Linux 的 Netfilter）来拦截网络请求，并根据哈希表中的广告域名进行过滤。5. 判断域名：isAdDomain函数判断给定域名是
HashMap 是基于哈希表的 Map 接口实现，它存储键值对（key-value pairs），允许 null 键和 null 值，并且不保证元素的顺序。// 基本使用示例// 输出: 25// 自定义键类必须正确实现 hashCode() 和 equals()@Override@Override// 使用自定义对象作为键在时间和空间成本上做了折衷，0.75 提供了较好的性能平衡。数据结构：数组
【LetMeFly】2349.设计数字容器系统：双哈希表(要咋查就咋映射)设计一个数字容器系统，可以实现以下功能：在系统中给定下标处 插入 或者 替换 一个数字。返回 系统中给定数字的最小下标。请你实现一个 NumberContainers 类：NumberContainers() 初始化数字容器系统。void change(int index, int number) 在下标 index 处填入
本文介绍了哈希表的基本概念、常用操作及其简单实现。哈希表通过键值对映射实现高效查询（O(1)），优于数组和链表。文章展示了Python实现哈希表的初始化、增删改查等操作，并通过Pair类自定义了简单哈希表。重点讨论了哈希冲突问题及扩容解决方案，指出增大容量可减少冲突，但扩容过程涉及数据迁移和重新计算哈希值，开销较大。最后通过学号示例说明了哈希冲突的产生原理。
哈希表（Hash Table）是一种高效的数据结构，它通过键值对（key-value pairs）的形式存储数据，能够在平均O(1)的时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。哈希冲突是指不同的键经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，从而映射到哈希表的同一个位置的现象。由于哈希函数的输出范围有限（通常是固定大小的数组），而输入范围可能无限，因此冲突是不可避免的。时间复杂度： O(n)，其中n是字符串的长
第 1代 P2P 文件网络需要中央数据库协调，例如在 2000年前后风靡一时的音乐文件分享系统 Napster。在 Napster中，使用一个中心服务器接收所有的查询，服务器会向客户端返回其所需要的数据地址列表。这样的设计容易导致单点失效，甚至导致整个网络瘫痪。
散列表
——散列表
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
九章云极普惠算力
深开鸿 技术专区
火山引擎 ADG 社区
openvela
HarmonyOS开发者社区
开源鸿蒙跨平台开发者社区
昇腾开源生态专区
DAMO开发者矩阵
AtomGit开源社区
量化交易与投资社区
EazyDevelop社区
MCP技术社区
