因为它要求对内核各个功能模块之间的交互得有一个清晰深刻的理解。下面我们看一下Linux内核中一些具体保护数据访问的示例，加深对其理解，甚至可以在自己的内核设计上借鉴一下。...1 引用计数器 引用计数器是内核中保护某个资源或者模块的一种有效手段，比如分配内存，使用某个内核模块，或者打开某个文件的时候。它是一个atomic_t类型的原子变量。...当内核中某个程序访问该资源的时候，计数器加1，当内核程序释放资源，计数器减1。当计数器的值为0时，它就可以被释放了。...2 大内核锁 关于这部分请参阅网友universus写的这篇文章-大内核锁将何去何从。我觉得写得还是非常详细的。...4 Slab Cache列表信号量 slab是一种Linux内核内存分配算法，slab分配算法采用cache存储内核对象。这些对象的描述符使用一个列表进行管理。
哈希表 1.哈希表是一种以键值key存储数据value的结构，以key作为标识值存储value值；只要输入待查找的key，即可获取其对应的value值。...2.哈希表的设计 哈希函数的设计首先不能过于复杂，复杂的哈希函数会间接的影响hash表的性能；其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布，避免或者减少哈希冲突的数量，使每个桶中存储的数据比较平均。...常规的设计方法有数据分析法，选择数据的业务特征提取部分数据进行计算，然后得到结果再与哈希表数组的长度求余后最为哈希值。另外还有直接寻址法、平方取中法、折叠法和随机数法等。...对于线性探测法当哈希表中存储的元素越多时，哈希冲突的概率越高，极端情况下需要探测整个哈希表，时间复杂度为O(n)。...负载因子用于间接的限定链表的长度，如果值越大则允许的链表长度越大，哈希表的性能越差，但是加载因子越小空间浪费越严重。
什么是哈希表 哈希表是一种数据结构。它通过哈希函数把数据和位置进行映射，来实现快速的寻找、插入和删除操作。 哈希函数 将数据和位置进行映射的函数。...哈希冲突 无论使用什么哈希函数进行映射，都会出现哈希冲突 所谓的哈希冲突就是不同的数据映射到相同的位置。...HashDate HashDate; vector _hash; size_t _size = 0; public: }; 插入 插入是时候首先要判断该数据是否已经存在在哈希表中...，没有存在哈希表中的时候，在进行插入。...cur->_next; delete cur; cur = t; } } } 迭代器 设计迭代器结构 迭代器包含的成员为节点的指针和表指针
哈希表结合了顺序表和链表两者的优势，顺序表随机访问快，链表插入删除元素快。那么怎么将两者结合呢？...只需要判断下数组66索引下的值是否为1 时间复杂度 O(1) 3.场景三 现在又轮到A不乐意了，A觉得他为了几个数字，却要花销100个内存，于是又和B商量 最后，商量结果为：建立一个索引和数字之间的关系，哈希表就诞生了...哈希表 搞明白了哈希表的结构后，理解它也十分简单，键值对中的key，代表了链表数组中的索引，通过hash算法获取索引，之后只需要O(1)的时间就可以获取到value，当然前提是该索引下的链表元素只有1个...存放元素也是同样道理，通过key获取到数组索引后，判断该索引下的链表是否为空，如果为空，直接存入，否则遍历链表，如果有key相同的，直接替换，没有key相同的放入链表头部 下面是一个简单的带有存放和获取的哈希表...this.value = value; this.hashCode = hashCode; } } } 简单的哈希表就到这边了
哈希表，又叫散列表，是数据结构的一种。 散列表用途很广泛，比如一个电话薄，每一个姓名对应一个电话号码。姓名与电话号码呈映射关系。假如要创建一个电话薄，可以使用 JavaScript 对象来实现。...b' 和 '=' 并不是一样的，但得到的哈希值却一样，这就是冲突。解决冲突的办法大致有两种。...如果稀疏数组的那一项已经有了数据，要插入相同哈希值的数据时，把这个新的数据存放在下一个没有数据的存储单元。如果下一个存储单元也有数据，则继续往后查找，一直找到没有数据的一项并存入数据。...当是别的类型时，求哈希值再找对应的数据。...不需要引入其它的数据结构就能实现哈希表。 对于链表，可以看这篇文章：链表的实现 当有新的值进入哈希表时，先判断稀疏数组对应的索引处有没有存储数据，如果有了则往后查找空的存储单元然后存入数据。 ?
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。 也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。...要求: 不使用数据库,速度越快越好=>哈希表(散列) 添加时，保证按照id从低到高插入 [思考：如果id不是从低到高插入，但要求各条链表仍是从低到高，怎么解决?]...使用链表来实现哈希表, 该链表不带表头[即: 链表的第一个结点就存放雇员信息] 思路分析并画出示意图 代码实现[增删改查(显示所有员工，按id查询)] ?.../** * 哈希表实现数据的存储 * * @author TimePause * @create 2020-02-09 10:53 */ public class HashDemo {...%d条链表中找到 雇员 id = %d\n", (empLinkedListNO + 1), id); }else{ System.out.println("在哈希表中
1.概要 散列表（Hash table哈希表），是根据关键码值（key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，可以加快查找的速度。...哈希表添加时，保证按照id从低到高插入。 思路： （1）使用链表来实现哈希表，该链表不带表头（即：链表的第一个节点就是存放雇员信息）。... public void Add(Emp emp) { //根据员工的id，得到该员工的哈希值...条链表中找到雇员id = { id }"); } else { Console.WriteLine("在哈希表中
哈希表 哈希表，又称散列表，是一种储存键值对的数据结构。 哈希表的基础思想是拿空间换时间，哈希表的期望复杂度是 O(1) 的。...一般来说，对于某 key 值，哈希后得到对应的下标，代表其在哈希表中的位置。...哈希冲突 哈希冲突是哈希表极力避免的情况。...如果不考虑哈希冲突，就会出现误判的情况。而要解决哈希冲突，往往会使哈希表复杂度退化。 不同的实现方法，本质上就是用不同方法避免哈希冲突。 桶 可以将桶看做一种特殊的哈希表，存储整数型的键值对。...单模数哈希表是使用广泛、代码简单的一种实现方式。
哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触哈希表时，它的优点多得让人难以置信。不论哈希表中有多少数据，插入和删除（有时包括侧除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。...哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表（例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。...哈希表也有一些缺点它是基于数组的，数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重，所以程序虽必须要清楚表中将要存储多少数据（或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中，这是个费时的过程）。...哈希表最常见的例子是以学生学号为关键字的成绩表，１号学生的记录位置在第一条，１０号学生的记录位置在第１０条... 如果我们以学生姓名为关键字，如何建立查找表，使得根据姓名可以直接找到相应记录呢？ ?...哈希表算法 用上述得到的数值作为对应记录在表中的位置，得到下表： ? 哈希表算法 上面这张表即哈希表。
哈希表概述 这个就是我今天要给家人们带来的哈希表。 哈希表，别名儿叫散列表，洋名儿叫 Hash Table。 我在上面说，希望有种方法，直接看到数，就知道它在数组中的位置，其实里就用到了哈希思想。...这里的 f 又叫做哈希函数，每个 key 被对应到 0 ~ N-1 的范围内，并且放在合适的位置。 在上面的例子中 f(key) = key % 2021210100。...存储时，通过同一个哈希函数的计算 key 的哈希地址，并按照此哈希地址存储该 key。 最后形成的表就是哈希表，它主要是面向查找的存储结构，简化了比较的过程，提高了效率。...链地址法呢是将得出同一个结果的 key 放在一个单链表中，哈希表存储每条单链表的头指针。...结语和附录 好啦，到这里哈希表就讲完辣，是不是看起来还挺简单的。 哈希表作为非常高高高高高效的查找数据结构，丢掉了关键字之间反复无意义的比较，直接一步到位查找结果，非常顶（咳咳）。
# 哈希表 哈希表 是一种使用 哈希函数 组织数据，以支持快速插入和搜索的数据结构。 有两种不同类型的哈希表：哈希集合 和 哈希映射。 哈希集合 是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。...哈希表 是一种使用 哈希函数 组织数据，以支持快速插入和搜索的数据结构。 有两种不同类型的哈希表：哈希集合 和 哈希映射。 哈希集合 是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。...# 装载因子 当哈希表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会大大提高。为了尽可能保证哈希表的操作效率，一般情况下，我们会尽可能保证哈希表中有一定比例的空闲槽位。...装载因子的计算公式是： 哈希表的装载因子 = 填入表中的元素个数 / 哈希表的长度 装载因子越大，说明空闲位置越少，冲突越多，哈希表的性能会下降。...当装载因子过大时，就需要对哈希表扩容。新申请一个更大的哈希表，将数据搬移到这个新哈希表中。针对数组的扩容，数据搬移操作比较简单。但是，针对哈希表的扩容，数据搬移操作要复杂很多。
其核心就是哈希函数和哈希表的应用！ 哈希函数 哈希函数又称为散列函数，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...哈希表就是这么做的，一会再说！...哈希函数映射 哈希表 哈希表就是利用哈希函数，可以根据关键码而直接进行访问的数据结构，也就是将关键码（Key value）通过哈希函数映射到表中的一个位置来进行访问。...由于是直接访问，所以对于哈希表的元素理论上的增删改查时间复杂度都是O(1)。 ?...如果在Linux下使用hash_map，一定要加上一个__gnu_cxx的命名空间声明！
故此可以通过以下算式得到1000个哈希函数： f1+2f2=f3 f1+3f2=f4 f1+3*f2=f5 …… Hash表 哈希表的经典结构 在数据结构中，哈希表最开始被描述成一个指针数组，...我们知道，哈希表中存入的数据是key,value类型的，哈希表能够put(key,value),同样也能get(key,value)或者remove(key,value)。...当我们需要向哈希表中put（插入记录）时，我们将key拿出，通过哈希函数计算hashcode。...假如我们得到的值是6，哈希表会先去检查6位置下是否存在数据。...在实际应用中，每个位置的链表长度不会太长，当到达一定长度后，哈希表会经历一次扩容，这就意味着遍历链表的时间也是常数时间。 所以，我们增删改查哈希表中的一条记录的时间可以默认为O（1）。
简介： 在2.6版的内核中，为了更方便的调试内核代码，开发者考虑将内核代码中所有函数以及所有非栈变量的地址抽取出来，形成是一个简单的数据块(data blob:符号和地址对应)，并将此链接进 vmlinux...在需要的时候，内核就可以将符号地址信息以及符号名称都显示出来，方便开发者对内核代码的调试。完成这一地址抽取+数据快组织封装功能的相关子系统就称之为 kallsyms。...kallsyms抽取了内核用到的所有函数地址(全局的、静态的)和非栈数据变量地址，生成一个数据块，作为只读数据链接进kernel image，相当于内核中存了一个System.map。...须设置 CONFIG_KALLSYMS 选项为y；如果要在 kallsyms 中包含全部符号信息，须设置 CONFIG_KALLSYMS_ALL 为y 查看kallsyms表： 得益于/proc文件系统...，我们可以直接读取这个表。
线性探测法 下面我们先来看一下线性探测，公式： 我们来看一个例子，我们的关键字集合为{12，67，56，16，25，37，22，29，15，47，48，21}，表长为12，我们再用散列函数 f(key...下面我们看一下将上面的所有数存入哈希表是什么情况吧。 注：蓝色为计算哈希值，红色为存入哈希表 我们把这种解决冲突的开放地址法称为线性探测法。下面我们通过视频来模拟一下线性探测法的存储过程。...我们还是用刚才的例子，关键字集合为{12，67，56，16，25，37，22，29，15，47，48，21}，表长为12，我们再用散列函数 f(key) = key mod 12。...我们上面提到的例子中 表的长度为12，填入记录数为6，那么此时的 α = 6 / 12 = 0.5 所以说当我们的 α 比较大时再填入元素那么产生冲突的可能性就非常大了。...到这里咱们的哈希表总结就结束了，因为我们明天就开始哈希表模块的面试题总结，所以就写了一篇特别长的文章来对哈希表进行总结，希望能对初学数据结构的同学带来一点点帮助。 大家快来打卡哈希表呀！
文章目录 Java哈希表 概念 冲突 避免冲突 哈希函数的设计方法 常见哈希函数 负载因子调节 为什么负载因是0.75 解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 哈希表和 java 类集的关系 Java...哈希表 概念 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。...(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(HashTable)(或者称散列表) 冲突 不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞...已知哈希表中已有的关键字个数是不可变的，那我们能调整的就只有哈希表中的数组的大小。...：闭散列和开散列 解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 哈希表和 java 类集的关系 HashMap 和 HashSet 即 java 中利用哈希表实现的 Map 和 Set java 中使用的是哈希桶方式解决冲突的
向哈希表添加键值对 hset key field value 127.0.0.1:6379[1]> hset key f1 v1 (integer) 1 127.0.0.1:6379[1]> hset...返回指定哈希表中所有键值对 hgetall key 127.0.0.1:6379[1]> hgetall key 1) "f1" 2) "v1" 3) "f2" 4) "v3" 5) "f3"...获取哈希表中指定键对应值 hget key f1 127.0.0.1:6379[1]> hget key f1 "v1" 6....获取哈希表中多个指定键对应值 hmget key f1 f2 127.0.0.1:6379[1]> hmget key f1 f2 1) "v1" 2) "v3" 7.获取哈希表中键值对数量 hlen...获取哈希表中所有键值 hkeys key 127.0.0.1:6379[1]> hkeys key 1) "f1" 2) "f2" 3) "f3" 4) "f4" 5) "f5" 9.
说到哈希表，相信初通数据结构的人士应该耳熟能详，其相关的结构细节虽然并不繁复，但就快速查找数据而言，该结构优异的性能表现绝对可算一枝独秀，平均情况下O(1)的时间复杂度更是令人心旷神怡 :)，这不，在近几天编写的一个简短程序中...，我自己便遇到了需要使用哈希表的情况，由于自己惯于使用MinGW，其中的STL（SGI版本）刚好提供了一个优雅的哈希表的模板实现，名曰hashtable，并在此基础之上进一步构建起了hash_map、hash_multimap...、hash_set以及hash_multiset，正好与标准模板库中的map与set容器一一对应，此番作为的确大快人心，可惜的是，作为SGI单独的扩展模块，哈希表现今仍然不在C++标准之列，这不能不令人扼腕叹息...既然需要编写一个ADT，那么就先让我做一个最简单的哈希表设计，首先哈希函数，以及哈希键值函数，感觉应该以模板参数提供，以此来增加灵活性，具体的当以仿函数(函数对象)的形式实现，而原程序中则应该提供针对部分常用类型的仿函数实现...然后的便是冲突的处理，对于哈希值相同的元素，我本想采用简单的一次线性探测方式，但经过后来的几番实践，发现线性探测的实现方式会引发很多问题，其中对于探测失败的处理尤为恼人，建立公共溢出区或是将原哈希表增长等处理感觉都不是很清晰
但这样的方式来用哈希表优化，可能就会出现某一个数被找了两次，还得再判断一下，就比较麻烦。...二、算法原理 要保存字符和对应字符出现的值，就用到哈希表。...只有小写字母，只需要开26个大小的数组，只统计s1中每个字符出现的个数就行，来遍历s2时候在哈希表中出现对应的字符就减掉1就可以，只要哈希表里面全部为0就可以，但如果s2中出现的某一个字符，在哈希表里面被减成了负数...但是可能会出现一个情况，出现相同的元素，但是下标不一样，可能会吧哈希表里面的值覆盖掉，可题目中找的是小于等于某一个值，所以就直接找最近的值，所以是可以覆盖掉哈希表之前相同的值。...这时我们就要处理两个问题： 排序后的单词与原单词需要能互相映射； 将排序后相同的单词，划分到同一组； 定义一个哈希表:将排序后的字符串string当做哈希表的 key 值；将字母异位词数组string[
这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。...可以将算法思想分为两个部分： 向哈希表中插入一个关键字：哈希函数决定该关键字的对应值应该存放到表中的哪个区块，并将对应值存放到该区块中 在哈希表中搜索一个关键字：使用相同的哈希函数从哈希表中查找对应的区块...，并在特定的区块搜索该关键字对应的值 哈希表的原理示例图如下所示： 插入关键字：哈希函数对关键字进行哈希，得到哈希值后插入到哈希表对应的地方 搜索关键字：哈希函数对关键字进行哈希，基于哈希值去哈希表中进行查询...哈希表的应用举例： 哈希表在生活中的应用也很广泛，其中一个常见例子就是「查字典」。...举一个例子，假设有一个记录了从 1 岁到 100 岁的人口数字统计表。其中年龄为关键字，哈希函数取关键字自身，如下表所示。 比如想要查询 25 岁的人有多少，则只要查询表中第 25 项即可。
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