在给定两个提交散列的情况下查找提交数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

最近小伙伴在收集放假前的排班数据但是收上来的数据乱七八糟的长下面这样但是老板们只想看排班率所以我们最终做的表应该是这样需要计算出排班率排班率=排班人数/总人数合计之外的每一个单元格...都需要引用除了最基础的等于=引用我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法这样无论日期怎么变化无论日期顺序是否能对上我们都不用更改公式例如A部门,2月1日的排班率应该这么写 =...B17 单元格为排班率日期 A2:K2 单元格为我们排班人数的日期 M2:N8单元格是总人数其中分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单就是常规的Vlookup VLOOKUP...$A$1:$A$8,0),2),0,0,1,11))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路就是用Index,Match确定部门第一个单元格然后Offset扩展到部门的所有列

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数据结构（9）-- 哈希表 unordered_map

这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...Hash表在海量数据处理中有着广泛应用。我们之前的查找，都是这样一种思路：集合中拿出来一个元素，看看是否与我们要找的相等，如果不等，缩小范围，继续查找。...2、过去的散列函数是（车牌号模除 10000），发现碰撞了就换散列函数（车牌号加1 模除 10000）试一试。这叫“再散列法”。...---- 哈希函数的安全如果哈希表使用的哈希函数较为简单，对恶意的攻击者来说，他可以精心构造一大堆数据提交给你——所有这些数据散列后全都存在一个格子里。...返回匹配给定主键的元素的个数 equal_range 返回值匹配给定搜索值的元素组成的范围 Buckets bucket_count 返回槽（Bucket）数 max_bucket_count 返回最大槽数

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你还应该知道的哈希冲突解决策略

密码系统:给定用户密码，操作系统计算其散列，并将其与存储在文件中的该用户的散列进行比较。(不要让密码很容易被猜出散列到相同的值)。消息摘要系统:给定重要消息，计算其散列，并将其与消息本身分开发布。...这两种方法的不同之处在于：开散列法把发生冲突的关键码存储在散列表主表之外，而闭散列法把发生冲突的关键码存储在表中另一个槽内。...通过单独的链接，可以使 α> 1 给定负载因子α，我们想知道在最佳，平均和最差情况下的时间成本。成功找到新键插入和查找失败（这些相同），最好的情况是O（1），最坏的情况是O（N）。...其中 M 是表格的大小，并且 N 是表中已插入的键数负载系数是表满度的一种度量。给定负载因子 α ，我们想知道在最佳，平均和最差情况下的时间成本。...考虑随机散列，因此聚类不是问题。每个探针位置是随机且独立生成的。对于表中的键，成功找到它所需的探针数等于将其插入表中时所采用的探针数。每个新密钥的插入都会增加负载系数，从0开始到α。

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数据结构与算法－散列表

散列地址－由散列函数决定数据元素的存储位置，该位置称为散列地址。 4. 散列查找－给定关键字，由散列函数进行转换在表中的地址，查看该位置上有无欲查的元素，有则输入该元素，没有则将它插入到该位置上。...理想的情况下，使用的散列函数使每个键值与散列地址是分别对应的，但在实际应用中，这种情况很少出现。...若两个元素的键值不相等，但是通过散列函数转换后的散列地址却是一样的，这就形成了冲突，因为散列函数是从键值集合到地址集合的映像，所以一般情况下，冲突只能尽可能的减少，而不能完全避免。...基数转换法将键值看成另一种进制的数再转换成原来进制的数，然后选其中几位作为散列地址。...，k，当给定值key与散列表中的某个值是相对于某个散列函数 Hi 的同义词而发生冲突时，继续计算这个给定值key在下一个散列函数H(i+1)下的散列地址，直到不再产生冲突为止。

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2PC（二阶段提交）模型的工作原理，在节点故障和网络分区情况下可能遇到的问题和解决方法

2PC（二阶段提交）模型的工作原理2PC是一种分布式事务处理的协议，用于保持多个节点之间事务的一致性。它由两个阶段组成：准备阶段和提交阶段。...缺点：阻塞问题：在第一阶段的准备阶段，协调者会等待所有参与者的响应，如果有参与者崩溃或网络故障，会导致协调者一直等待并阻塞其他事务的进行。...由于2PC存在上述缺点，出现了一些改进的协议，如3PC（三阶段提交）和Paxos等，用于解决2PC的一些问题。在节点故障和网络分区的情况下，2PC模型可能会遇到以下问题：1....阻塞问题：由于2PC模型的同步特性，当一个参与者在执行阶段被阻塞时，整个2PC过程都会被阻塞。...综上所述，为了解决2PC模型在节点故障和网络分区情况下可能遇到的问题，可以采取备用协调者、超时机制、心跳机制、补偿机制和异步机制等方法。

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重学数据结构（八、查找）

换句话说，动态查找表的表结构本身是在查找过程中动态生成的，即在创建表时，对千给定值，若表中存在其关键字等于给定值的记录，则查找成功返回；否则插入关键字等千给定值的记录。...2.4、除留余数法假设散列表表长为m, 选择一个不大千m的数p, 用p去除关键字，除后所得余数为散列地址，即 H(key) = key%p 这个方法的关键是选取适当的p, 一般情况下，可以选p为小于表长的最大质数...2.5、随机数法选取一个随机函数，取关键字的随机函数的值为散列地址。...从上述线性探测法处理的过程中可以看到一个现象：当表中 i, i+1, i+2 位置上已填有记录时，下一个散列地址为i、i+ I 、i+2和i+3 的记录都将填入i+3 的位置，这种在处理冲突过程中发生的两个第一个散列地址不同的记录争夺同一个后继散列地址的现象称作...但一般情况下认为：凡是＂均匀的＂散列函数，对同一组随机的关键字，产生冲突的可能性相同，假如所设定的散列函数是＂均匀"的，则影响平均查找长度的因素只有两个—一处理冲突的方法和装填因子 α。

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查找-散列查找

查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。这里我们把这种对应关系f称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。...2.散列表查找步骤（1）在存储时，通过散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址存储该记录。（2）当查找记录时，我们通过同样的散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址访问该记录。...因此，散列主要是面向查找的存储结构。散列结束最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。对于查找来说，简化了比较过程，效率就会大大提高。但散列技术不具备很多常规数据结构的能力。...就前面的例子而言，我们共有三个关键字{37,48,34}与之前的关键字位置有冲突，那么将它们存储到溢出表中，如下图所示：在查找时，对给定值通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，...如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对查找性能来说还是非常高的。 5.散列表查找实现（1）散列表查找算法实现首先是需要定义一个散列表结构以及一些相关的常数。

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Java知识点总结

2、散列索引第二种索引叫做散列索引，就是通过散列函数来定位的一种索引，不过很少有单独使用散列索引的，反而是散列文件组织用的比较多。...散列文件组织就是根据一个键通过散列计算把对应的记录都放到同一个槽中，这样的话相同的键值对应的记录就一定是放在同一个文件里了，也就减少了文件读取的次数，提高了效率。...散列索引呢就是根据对应键的散列码来找到最终的索引项的技术，其实和B树就差不多了，也就是一种索引之上的二级辅助索引，我理解散列索引都是二级或更高级的稀疏索引，否则桶就太多了，效率也不会很高。...newCachedThreadExecutor()返回核心线程数为0，最大线程数为无穷大的线程池。使用直接提交队列SynchronizedQueue。...通常把可为 NULL 的列改为 NOT NULL 带来的性能提升比较小，所以（调优时）没有必要首先在现有schema中查找井修改掉这种情况，除非确定这会导致问题。

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HBase 学习二（最佳实践）.

Hash 散列或者 Mod：Hash 散列来替代随机 Salt 前缀的好处是能让一个给定的行有相同的前缀，这在分散了 HRegion 负载的同时，使读操作也能够推断。...四、写入优化 put 是否可以批量提交：使用批量 put 接口可以减少客户端到 HRegionServer 之间的 RPC 连接数，提高写入性能。...put 是否可以异步提交：业务如果可以接受异常情况下少量数据丢失的话，还可以使用异步批量提交的方式提交请求。...需要注意的是，在某些情况下客户端异常的情况下缓存数据有可能丢失。使用方式：setAutoFlush(false)。...请求指定列簇或者列名：HBase 是列簇数据库，同一个列簇的数据存储在一块，不同列簇是分开的，为了减小 IO，建议指定列簇或者列名。

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散列查找和哈希查找_散列检索

综合以上等因素，才能决策选择哪种散列函数更合适。处理散列冲突的方法　　在理想的情况下，每一个关键字，通过散列函数计算出来的地址都是不一样的，可现实中，这只是一个理想。...伪随机数就是说，如果设置随机种子相同，则不断调用随机函数可以生成不会重复的数列，在查找时，用同样的随机种子，它每次得到的数列是想通的，相同的di 当然可以得到相同的散列地址。...在查找时，对给定值通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功；如果不相等，则到溢出表中进行顺序查找。...因为它的时间复杂度为O(1)。但是，没有冲突的散列只是一种理想，在实际应用中，冲突是不可避免的。那散列查找的平均查找长度取决于哪些因素呢？...6.散列表的适应范围散列技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。对于查找来说，简化了比较过程，效率会大大提高。

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《大话数据结构》查找以及一个简单的哈希表例子

第八章查找定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。...“特定的”数据原色和各种属性动态查找表（Dynamic Search Table）：在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素操作就下面两个： 1）查找时插入数据元素...8.9.2 散列表查找步骤 1）在存储时，通过散列函数计算记录散列地址，并按照此散列地址存储该记录。 2）查找记录时：通过同样的散列函数计算记录的散列地址，按此散列地址访问该记录。...散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。散列技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，散列主要是面向查找的存储结构。散列技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。...8.10.6 随机数法选择一个随机数，取关键字的随机函数值为它的散列地址。也就是f(key) = random(key); 其中random为随机函数。

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散列查找

在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。...为了既兼顾减少存储冲突的发生，又兼顾提高存储空间的利用率这两个方面，通常使a值控制在0.6~0.9范围为宜。第二与所采用的散列函数有关。第三与解决冲突的方法有关。...在采用开放定址法进行散列存储的散列表中，查找一个元素的过程是：首先根据给定的关键字k，利用与插入时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址（假定为下标d）,然后，用k同d单元的关键字进行比较，若相等则查找成功...（3）双散列函数探查法这种方法使用两个散列函数h1和h2，其中，h1和前面的h（k）一样，以关键字为自变量，产生一个0至m-1之间的数作为散列地址；h2也以关键字为自变量，产生一个1至m...对于一个具体的散列表来说，求出在插入或查找过程中的平均查找长度很容易，在随机插入或在查找每个元素概率相等的情况下，它等于所有元素的查找长度（即比较次数）之和除以所有元素的个数。

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LeetCode动画 | 37.解数独

今天分享一个LeetCode题，题号是37，题目标题是解数独，题目标签是散列表和回溯算法。题目描述编写一个程序，通过已填充的空格来解决数独问题。...一个数独的解法需遵循如下规则：数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。空白格用 '.' 表示。...一个数独一个数独。 ? 答案被标成红色答案被标成红色。 Note: 给定的数独序列只包含数字 1-9 和字符 '.' 。你可以假设给定的数独只有唯一解。...给定数独永远是 9x9 形式的解题此题题目标签是散列表和回溯算法，但我觉得散列表换成直接寻址表更巴适。因为一个数独只有1~9的数字。...回到题目描述，一个数独的解法需要遵循以下规则：数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。

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写给开发人员的实用密码学 - Hash算法

git通过哈希值标记一个提交这个特性还可以用来比较大文件，通过计算两个文件的Hash值，比较Hash值就可以判断两个文件是否相同。伪随机数生成伪随机数生成和密钥派生。...生成随机序列的一种简单方法是这样的：从随机种子开始（例如键盘单击或鼠标移动）。附加“1”并计算散列以获得第一个随机数，然后附加“2”并计算散列获得第二个随机数，以此类推。...即给定 Hash 值，王小云不能逆向计算出 M。 MD5(M)=Hash 其中 M 指密码的明文，Hash 表示密码散列后的密文。...实际上，王小云的研究成果如下： MD5(M1)=MD5(M2) 即给定消息 M1，能够计算获取 M2，使得 M2 产生的散列值与 M1 产生的散列值相同。...王小云院士的研究报告表明，MD4，MD5，HAVAL-128，RIPEMD 和 SHA-1 均已被证实存在上面的漏洞，即给定消息 M1，能够找到不同消息 M2 产生相同的散列值，即产生 Hash 碰撞。

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查找-散列表（哈希表）详解篇

定义输入：散列表（Hash Table）、待查找的键（Key）输出：找到的值（Value）或表示键不存在的特定值（如NULL）过程 1、根据给定的键使用散列函数计算键的散列值（Hash Value...散列表通常是一个数组，每个元素代表一个桶（Bucket），通过散列值的映射，待查找的键应该被存储在对应的桶中。 3、在散列表的索引位置上查找桶。...通常情况下，负载因子的合理范围是0.7 到0.8。冲突处理方法：不同的冲突处理方法会对查找性能产生影响。链地址法在发生冲突时，将冲突的元素存储在链表中，查找时需要遍历链表。...性能总结总体来说，散列表的查找性能是较高的，平均情况下，查找操作的时间复杂度为 O(1)，即常数时间。...但是在最坏情况下，如果发生大量冲突，查找操作的时间复杂度可能会退化为O(n)，其中n为散列表的大小。

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数据结构之哈希表（HASH）

这样，在查找的过程中，只需要通过这个对应关系f 找到给定值key的映射f（key）。只要集合中存在关键字和key相等的记录，则必在存储位置f（key）处。...我们把这种对应关系f 称为散列函数或哈希函数。　　　按照这个思想，采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续的存储空间称为哈希表。所得的存储地址称为哈希地址或散列地址。...但是在实际情况中，我们常常会碰到两个关键字key1≠key2,但是f(key1) = f(key2), 这种现象称为冲突，并把key1和key2称为这个散列函数的同义词。　　...，±ｋ²，（ｋ散列　　　　③Di = 伪随机数序列，称为伪随机数探测再散列。　　　　...在查找时，先用给定值通过哈希函数计算出相应的散列地址后，首先首先与基本表的相应位置进行比较，如果不相等，再到溢出表中顺序查找。

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【C语言&&数据结构】简单题目

下面实现代码：这里要注意的就是第一次算完之后sum要重置为0，在继续算下去，下面进行提交运行： 263.丑数丑数就是只包含质因数 2、3 和 5 的正整数。...下面实现并提交运行代码： 283.移动0 给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。...下面实现代码及提交运行代码： 367.有效的完全平方数给定一个正整数 num ，编写一个函数，如果 num 是一个完全平方数，则返回 true ，否则返回 false 。...就是已经提供了一个函数接口guess（int num）然后我们去判断大小，这其实就是在找一个数，我们可以用二分查找的思想来解决这个题目，不说了，直接实现。...增加两个元素，real=（real+2）%6，结果为2 元素49会与38发生冲突，39在位置3，所以49要往后移动，在位置4 画出分离链接法处理冲突时的散列表，在根据散列表计算即可有中序和先序就可以构造出一颗二叉树

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Redis 字典

关于散列函数的设计方法有很多，如：直接寻址法、数字分析法、随机数法等等。但即使是再优秀的设计方法也不能避免散列冲突。在散列表中散列函数不应设计太复杂。...散列表中查找元素的时候，我们通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...当散列表中插入的数据越来越多时，其散列冲突的可能性就越大，极端情况下甚至要探测整个散列表，因此最坏时间复杂度为O(N)。在开放寻址法中，除了线性探测法，我们还可以二次探测和双重散列等方式。...) (void *privdata, void *obj); }dictType; ht属性是一个包含两个项的数组，数组中的每个项都是一个dictht哈希表，一般情况下，字典只使用ht0 哈希表，ht1...说明： 1、因为在进行渐进式 rehash 的过程中，字典会同时使用 ht0 和 ht1 两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，字典的删除（delete）、查找（find）、更新（update

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pygit：足够的Git客户端创建一个repo，commit，并将自己推送到GitHub

此时我们可以将文件添加到索引中，我们已准备好进行提交。提交执行提交包括编写两个对象：首先，树对象，它是提交时当前目录（或实际上是索引）的快照。...树只列出目录中文件（blob）和子树的哈希值 - 它是递归的。因此，每次提交都是整个目录树的快照。但是这种通过散列存储事物的方式的巧妙之处在于，如果树中的任何文件发生变化，整个树的散列也会发生变化。...相反，如果文件或子树没有改变，它只会被相同的散列引用。因此，您可以有效地存储目录树中的更改。...这会记录树形哈希，父提交，作者和时间戳以及提交消息。合并当然是关于Git的好东西之一，但pygit只支持单个线性分支，所以只有一个父级（或者在第一次提交的情况下没有父级！）。...pygit假设它具有本地的所有内容（它不支持“拉”），所以我有一个read_tree函数（与之相反write_tree）然后以下两个函数以递归方式查找给定树和给定提交中的对象哈希集： def find_tree_objects

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Python数据结构与算法笔记（4）

目标是创建一个散列函数，最大限度地减少冲突数，易于计算，并均匀分布在哈希表中的项。分组求和法将项划分为相等大小的块（最后一块可能不是相等大小）。...这将打破散列的目的。当两个散列项列到同一个槽时，必须有一个系统的方法将第二个项放在散列表中，这个过程称为冲突解决。解决冲突的一种方法是查找散列表，尝试查找到另一个空槽以保存导致冲突的项。...处理聚集的一种方式是扩展线性探测技术，使得不是顺序地查找下一个开放槽，而是跳过槽，从而更均匀地分布已经引起冲突的项，这将潜在地减少发生的聚集。在冲突后寻找另一个槽的过程叫做重新散列。...in返回True对于key in map语句，如果给定的键在map中，否则为False 字典的一个很大的好处是，给定一个键，我们可以非常快速地查找相关的值。...枢轴值术语最终排序列表（拆分点）的实际位置，将用于将列表划分为快速排序的后续调用。总结对于有序和无序列表，顺序搜索是 O(n)。在最坏的情况下，有序列表的二分查找是 O(log^n )。

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