实现哈希表时，我们常见的方法是线性探测、二次探测，这两个算法也很简单。若有兴趣，可以查看我的博客。但是，这两个算法有一个共同点就是：空间利用率低。为什么这么说呢？线性探测、二次探测的高效性很大程度上要取决于它的载荷因子，载荷因子即：存放关键字个数/空间大校通..
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2016-05-08 20:09:10
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头文件：//1.用《负载因子》来减少哈希冲突**//2.用开辟《素数》个空间来减少哈希冲突**//3.用《线性探测》·《二次探测》·《string的特殊算法》来减少哈希冲突**//4.防止《数据冗余》//5.用头插法插入节点》》》》》》为什么？//6.用《伪函数》实现功能模块的复用还有《模板..
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2016-04-10 19:35:01
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#pragmaonce
#include<iostream>//含一次探测二次探测
#include<vector>
#include<math.h>
usingnamespacestd;
enumStatus
{
EXIST,
EMPTY,
DELET,
};
template<classK,classV>//key/value形式结构体
structKV
{
K_key;
V_value;
KV(constK&..
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2016-03-23 11:26:40
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哈希表哈希表（Hashtable）又称为“散列”，Hashtable是会根据索引键的哈希程序代码组织成的索引键（Key）和值（Value）配对的集合。Hashtable 对象是由包含集合中元素的哈希桶（Bucket）所组成的。而Bucket是Hashtable内元素的虚拟子群组，可以让大部分集合中的...
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2015-09-22 08:56:19
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今天我使用2048的桶数的哈希索引，往Hakaton里插入100万的记录，测试下在哈希桶数里，哈希冲突（Hash Collision）是如何影响Hekaton的工作量——结果非常非常有意思。首先我想介绍下什么是哈希冲突。你可能知道（非常希望），在SQL Server 2014里，Hakaton表是以...
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2015-07-04 11:05:56
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E2LSH的核心代码可以分为3部分：
LocalitySensitiveHashing.cpp——主要包含基于LSH的RNN(R-near neighbor)数据结构。其主要功能是根据参数构建数据结构进行查询数据对象的功能；
BucketHashing.cpp——主要包含对于哈希桶的普通哈希表。其主要功能是构建哈希表，添加哈希桶到表中和查询哈希桶；
SelfTuning.cpp——包含计算RNN数据结构最佳参数的函数。...
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2014-08-01 23:13:02
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