超市中用到的条形码，每个码对应一个商品，扫一下马上就能知道商品的价格，查询速度O（1）。哪种数据结构能做到这样？那只有散列表了。
哈希表（Hash Table），学名散列表。散列表最核心的部分就是散列函数。有了散列函数，无论你给它什么输入数据，它都还你一个数字。专业一点的话，就是散列函数将输入映射到数字。
数据结构是由“数据”和“结构”两词组合而来。 什么是数据？常见的数值1、2、3、4.....、教务系统里保存的用户信息（姓名、性别、年龄、学历等等）、网页里肉眼可以看到的信息（文字、图片、视频等等），这些都是数据什么是结构？ 当我们想要使用大量使用同一类型的数据时，通过手动定义大量的独立的变量对于程序来说，可读性非常差，我们可以借助数组这样的数据结构将大量的数据组织在一起，结构也可以理解为组织数据的方式。 概念：数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系 的数据元素的集合。数据结构反映数据的内部构成，即数据由那部分构成，以什么方式构成，以及数据元素之间呈现的结构。 总结： 1）能够存储数据（如顺序表、链表等结构） 2）存储的数据能够方便查找 2、为什么需要数据结构？
in是Python中的关键字，用于判断一个元素是否存在于一个容器中。可以用于列表、元组、字典、集合等数据类型。它可以被用于for循环语句 和 if语句中。
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散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
awt包中的List控件可以创建一个选择列表，此列表可以支持单选，也可以支持多选。
我们之前介绍过简单查找和二分查找，简单查找是从头开始一个个查找，二分查找是在有序列表中按分而治之的思想进行查找，虽然二分查找已经很快速了，但是在有些情况下，还是不能达到人们的需求。
input它会根据用户输入变换相应的类型,而且如果要输入字符和字符串的时候必须要用引号包起来,而raw_input则是不管用户输入什么类型的都会转变成字符型.
那么皇后位置可表示为： L[i] i in range(8) 且 len(L) =8
一般我们在选择算法时，都是想要选择效率最高的算法。那算法的效率，用什么表示？没错!就是用大O表示法。
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
数组和链表是两种基本的数据结构，他们在内存存储上的表现不一样，所以也有各自的特点。
例如： 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。也就是说，具有较小 ASCII 值的字符将比具有较高 ASCII 值的字符先放置。
上一节中，我们对python的循环控制语句做了基本的练习，也掌握了一些技巧。本节开始，我们继续新的知识点。
Earth Engine 表示 1-D 向量、2-D 矩阵、3-D 立方体和具有该ee.Array类型的更高维超立方体。数组是一种灵活的数据结构，但为了换取它们提供的强大功能，它们的伸缩性不如地球引擎中的其他数据结构。如果问题可以在不使用数组的情况下解决，那么结果的计算速度会更快、效率更高。但是，如果问题需要更高维度的模型、灵活的线性代数或任何其他数组特别适合的东西，则可以使用Array该类。
让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务，用户可以搜索附近的地方，比如餐馆、剧院或购物中心等，还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务：邻近服务器。
现在有一串整形数字，整形是基本的数据类型，要保存这串数字，你可能想到的是产生一个列表啊他们存进去，但是现在要把你所学的高级数据类型（元组，字典，列表）全部抛弃掉，只记住整型，浮点型，字符串。现在考虑的是如何把一个整形的储存，要研究的是他存的时候到底是一个什么概念，这里就要引入内存的概念。
在python开发的过程中,经常会遇到了*args和**kwargs这两个魔法变量，那么它们是什么呢？
在开放寻址法中，当散列表的装载因子超过其阈值时，会触发重新哈希。在均匀散列的情况下，我们可以使用二次探查来处理冲突。为了计算探查的期望次数上界，我们需要考虑在最坏的情况下需要多少次探查才能找到一个元素。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 哈希表是个啥？ 小白： 庆哥，什么是哈希表？这个哈希好熟悉，记得好像有HashMap和HashTable之类的吧，这是一样的嘛？😊 庆哥： 这个哈希确实经常见😂，足以说明它是个使用非常频繁的玩意儿，而且像你说的HashMap和HashTable之类的与哈希这个词肯定是有关系的，那哈希是个啥玩意啊，这个咱们还是得先来搞明白啥是个哈希表。😎 我们看看百科解释吧： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说
插入排序时间复杂度仍然是O(n²)，但算法思路与冒泡排序、选择排序不同 插入排序维持一个已排好序的子列表，其位置始终在列表的前部，然后逐步扩大这个子列表直到全表 —— 跟打扑克牌时，给排好序的扑克牌插入一张牌一样。
列表的添加-insert函数 功能 将一个元素添加到当前列表的指定位置中 用法 list.insrt(index, new_item) 参数 index : 新的元素放在哪个位置(数字)[整形] new_item : 添加的新元素(成员) insert与append的区别 append只能添加到列表的结尾,而insert可以选择任何一个位置 如果insert传入的位置列表中不存在,则将新元素添加到列表结尾 字符串 元组 列表 元素的位置是从0开始计算的 insert之后 其他的元素向后顺沿 代码 #
定义一个范围只有1,2,3的随机数，如果这个随机数是1，则八位验证码的当前位置用大写字母；
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
也许你在这时会发现一个小小的问题，如果列表中的是很多个带字母又带数字的字符串时，能出现这样一个结果。
Redis通过使用哈希表数据结构、优化哈希函数、处理冲突、使用压缩列表以及渐进式rehash等特殊设计和优化，来保证高效的查找和插入操作。这些设计和优化使得Redis在处理大规模数据时，仍能保持出色的性能和响应速度。
之前介绍过众多的motion，根据移动范围来排序的话有 l、e、w、j等等，但是面对那么长的代码文件，仅仅使用这几个简单的motion不知道要移动多少次才能找到我想要的代码，这个速度有时候还不如我用鼠标移动光标。vim作为编辑器之神当然提供了快速移动光标的方式了，这篇文章我们就来了解一下如何使用vim在代码间进行快速跳转。
最近在做leetCode题目的时候，发现了一个python很有趣的切片用法，发现效率真的挺高的，所以深入的了解下，真的很好用，就来分享下。
列表是Python中非常重要的一种数据结构，使用频率非常高，本文主要介绍对于学习python的新手来说，需要掌握的一些基础知识。 1. 创建列表 列表用中括号来表示，元素之间用逗号隔开，这种类型的数据
皇后是国际象棋里杀力最强的子，它可以吃掉同一条横线、竖线上其他棋子，也可以吃掉所在的两条斜线上的其他棋子（当然在角上只有一条斜线）。
每天学习编程，让你离梦想更新一步，感谢不负每一份热爱编程的程序员，不论知识点多么奇葩，和我一起，让那一颗四处流荡的心定下来，一直走下去，加油，2021加油！欢迎关注加我vx:xiaoda0423，欢迎点赞、收藏和评论
上一节中我们发现，背包对象储存物品对象的指针，并且如果某一栏没有物品，那么那个位置就是NULL。我们可以以此快速寻找某个位置的地址。
开放地址法 开放地址法是另一种（相对于分离链接法）解决散列冲突的方法。适用于装填因子（散列表中元素个数和散列表长度比）较小（小于0.5）的散列表。 开放地址法中索引的计算方法为$$h_{i}(x) = (Hash(X) + F(i)) % TableSize$$，其中： Hash(x)为索引的计算方法 F(i)为冲突的解决函数，有F(0) = 0，i为已经尝试计算索引的次数 F(i)一般有： 线性探测法：$$F(i) = i$$，即每次冲突则向下寻找1个位置，直到找到不冲突的位置，容易产生“一次聚集”的现象
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。今天我们就来讲讲列表。
ArrayList是我们日常中最长用的集合之一，在使用列表时，除非特殊情况，我们一般都会选择使用ArrayList，本文就ArrayList的几个主要方法主要介绍，并结合几个图片来介绍几个重要操作。
下面的 std::list#insert 函数原型的作用是 在 指定的 迭代器位置 position 上 , 插入 1 个 value 值元素 ;
接着昨天的分享写，昨天的链接为:Python编程特殊小技巧汇集（一） 21、列表切片， a = [1,2,3,'domi','mi'] >>> a[2:4] # 提取第3个位置到第5个位置（不包含第5个位置）的数据 [3, 'domi'] >>> a[:3] # 提取前3个数据 [1, 2, 3] >>> a[::2] # 提取偶数项 [1, 3, 'mi'] >>> a[1::2] # 提取奇数项 [2, 'domi'] >>> a[::-1] # 列表反转 ['mi', 'domi', 3, 2, 1
注意：（1）list1[beg:end]将显示列表的从list1[beg]到list1[end-1]的元素，list1[end]不会显示
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成，例如学号为01100168表示是1系，10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息，可以建立一张表，但是不能用学号作为下标，学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
ArrayList 是 List 集合的列表经典实现，其底层采用定长数组实现，可以根据集合大小进行自动扩容。
一 list内置操作的时间复杂度 接下来简单说明几个重要的list内置操作的时间复杂度： index[]索引可以获取list中相应索引位置的元素，时间复杂度为O(1)，表明通过一步操作就能够定位到索
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int；浮点数—float两种。
问题 字符串的乱序检查。 一个字符串是另一个字符串的乱序。如果第二个字符串只是第一个的重新排列，例如，’heart’ 和 ‘earth’ 就是乱序字符串。’python’ 和 ‘typhon’ 也是。为了简单起见，我们假设所讨论的两个字符串具有相等的长度，并且他们由 26 个小写字母集合组成。我们的目标是写一个布尔函数，它将两个字符串做参数并返回它们是不是回文。 解法1:检查 我们对乱序问题的第一个解法是检查第一个字符串是不是出现在第二个字符串中。如果可以检验到每一个字符，那两个字符串一定是回文。可以通过用
2.获取用户名跟密码，如果用户名是：root 密码是：root 提示正确登录，否则登录失败
这次我们来看看另一种方案，Tree-Based Indexing，一种基于树结构的顺序一致性算法。
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