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哈希查找最新视觉报道_哈希查找案例(2024年11月全程跟踪)

内容来源：牛排名所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

哈希查找

哈希查找：从基础到进阶 𐟚€ 哈希查找，听起来有点高大上，但其实它就在我们身边。比如，你每次用搜索引擎查东西，其实就是哈希查找的一种应用。哈希查找的核心在于散列函数的选择和冲突处理。散列函数：找到合适的映射 𐟌 散列函数就像是一个魔法映射，把输入的关键字（比如你要找的东西）转换成哈希表中的一个地址。常用的散列函数是除留余数法，公式很简单：H(key) = key % p，其中p是一个不大于表长m的质数。还有一种考试给定法，就是在特定题目中直接告诉你哈希函数是什么。处理冲突：解决地址碰撞 𐟒劊冲突，就是两个不同的关键字映射到了同一个地址。这时候就需要一些策略来处理这些冲突。常见的有两种方法：开放定址法：当发生冲突时，按照一定的增量序列d_i来探测新的散列地址，直到找到空位。线性探测法就是增量序列为连续的正整数，可能会导致聚集现象；而二次探测法则是正负平方数，比如1^2, -1^2, 2^2, -2^2, ..., k^2, -k^2。拉链法：简单粗暴，就是把所有映射到同一个地址的元素链接在一个链表中，这样就不会有冲突了。效率的关键：填满因子 𐟓Š 哈希查找的效率不仅取决于哈希函数和冲突处理方法，还和哈希表的填满因子œ‰关。填满因子˜肋ˆ希表中已填入记录数与哈希表长度的比值。如果填满因子太大，查找效率会下降；如果太小，空间利用率又不高。所以，找到一个合适的填满因子是很重要的。总结 𐟓 哈希查找虽然听起来很复杂，但其实只要掌握了基本概念和方法，就能轻松应对各种问题。无论是散列函数的选择，还是冲突处理，都需要我们灵活运用各种策略和方法。希望这篇文章能帮你更好地理解哈希查找！

𐟔屴6. LRU缓存算法解析𐟒ኰŸŽ☧›‘战：实现一个满足LRU（最近最少使用）缓存约束的数据结构。 𐟒ᠨ磩☦€路：想要实现LRU缓存，其实关键在于了解其底层数据结构。LRU缓存通常基于LinkedHashMap来实现，它结合了哈希表和双向链表的特点。哈希表提供了快速的查找速度，而双向链表则能轻松地移除最久未使用的元素。 𐟔 复杂度分析： * 时间复杂度：get和put操作都是O(1)，确保了缓存的高效访问。 * 空间复杂度：O(capacity)，因为哈希表和双向链表最多存储capacity+1个元素，保证了缓存的有限容量。 𐟚€ 通过巧妙运用LinkedHashMap，我们不仅能轻松实现LRU缓存，还能确保其高效和有序。这是面试和算法编程中的一大挑战，也是提升编程技能的好机会！

Java集合框架：从零到一的详细解析 Java集合框架是每个Java开发者必须掌握的基础知识！它主要分为三大类：List、Set和Map，每一类都有独特的特性和使用场景。 List：有序集合，元素可重复。常见的实现类有ArrayList（基于数组，适合随机访问）和LinkedList（基于链表，适合插入删除）。 Set：无序集合，元素不可重复。HashSet基于哈希表提供快速查找，TreeSet则基于红黑树实现有序遍历。 Map：键值对集合。HashMap高效查找，TreeMap保持键有序，LinkedHashMap则保持插入顺序。 𐟓⥰贴士：使用集合时记得考虑线程安全性和性能需求，选择合适的实现类哦！𐟓

专升本之路：从清华北大梦到本科梦的转变 𐟌𑠥›ž顾过去，我的人生轨迹有些曲折。小时候，我的梦想是清华北大；到了中学，目标变成了211、985；高中时，我的梦想是考上本科。然而，大学前三年的梦想，竟然又回到了本科。这条路，真的是意料之外。 𐟓š 2024届的升本历程，充满了挑战。春季班、周末班、秋季班、集训班、提升班、冲刺班，每一个阶段都充满了汗水与泪水。 𐟒ᠥ�𙠧𛏩ꌥˆ†享：春季班：这是打基础的关键时期，千万别掉以轻心。夏季班：在暑假期间，牢牢记住最基础的知识点。比如数据结构的三要素是什么？哈希表的查找效率主要取决于什么？高数的基本公式和概念性知识，英语的高频词汇、语态时态、谓语非谓语等等。秋季班：在原有基础上，做好自我提升规划，别忘了回顾错题。集训班：前期紧跟老师的节奏，回顾基础知识点。后期，对于基础习题应大部分掌握。提升和冲刺班：刷题是关键，被称为“题海战术”。我和我的伙伴们，都会选择做题进度在老师讲的进度之前，这样能留更多时间在还未掌握的题型上。 𐟑袀𐟏렦€𛧻“一下，这一路上，我遇到了许多良师益友。我的班主任韬姐、高数老师袁老师和秋雨大美女、英语老师刘老师和语言才子冯老师，还有专业老师罗姐等。他们的教诲和指导，让我受益匪浅。 𐟒ꠤ𛥥‰，我也会上网查“专升本难不难”。如今，作为过来人，我会说：如果遇到好老师，并且自己脚踏实地、勤恳耕耘，那么专升本并不难。反之，则难。当然，最好的学习方法，是适合自己的。希望在接下来的日子里，大家都能找到属于自己的学习模式。 𐟎“ 最后，真心祝愿各位学弟学妹们，如愿进入本科院校。人生的路很长，每一次选择都很重要。

Java面试技巧：别太老实，灵活应对！去年我终于上岸了Java开发岗，真是感慨万千啊！上岸后我才发现，面试时回答问题真的不能太死板，有个好的答题思路太重要了。为了让大家少走弯路，我整理了一些Java面试的答题思路，分享给大家！ HashMap和TreeMap的区别 𐟌𓊊面试官经常会问HashMap和TreeMap的区别，这个问题看似简单，但答好并不容易。 HashMap：使用哈希表实现，通过键值对存储数据。无序的，不保证元素的插入和遍历顺序一致。查询、插入和删除操作的时间复杂度为O(1)（平均情况下），性能很高。允许键和值为null。适用于需要高效的查找和插入的场景，例如缓存、快速查找等。 TreeMap：基于红黑树实现，有序存储元素。适用于需要按顺序遍历、范围查找和排序操作的场景。插入、查找和删除操作的时间复杂度为O(log n)，性能稍低但更灵活。通配符的使用场景 𐟔 泛型通配符也是面试官喜欢问的问题之一。泛型通配符： Java泛型的通配符用于解决泛型之间引用传递的问题。通配符可以灵活接收不同类型的泛型参数，实现更通用的代码编写。通配符的符号：问号（?）：表示类型参数可以是任何类型。 extends：表示类型参数必须是某个类的子类。 supers：表示类型参数必须是某个类的超类型。其他重要知识点 𐟓š 除了HashMap和TreeMap、泛型通配符，Java面试中还有一些高频题目，比如： JavaSE核心知识点并发编程（JUC） JVM虚拟机详解操作系统高频题计算机网络 Spring/Mybatis/Cloud全家桶高频题 MySQL数据库必考高频题 Redis分布式缓存 MQ消息队列微服务与分布式应用线上数据库分库分表方案业务稳定性运行-监控告警体系设计模式容器和K8S 希望这些内容能帮到大家，面试时别太老实，灵活应对，祝大家都能顺利上岸！𐟚€

力扣怎么刷 - 𐟌ˆ 准备冲刺？来看看这份 LeetCode 刷题指南，助你一周内搞定高频题！ 𐟓… 第一天：基础题型贪心算法：通过贪心策略解决一系列问题，如买卖股票的最佳时机。动态规划：利用动态规划的思想，解决最长递增子序列等问题。哈希表：利用哈希表优化查找和排序，如一数独问题。双指针：通过双指针技巧，解决数组和字符串的复杂问题。 𐟓… 第二天：进阶题型回溯算法：利用回溯算法解决组合数学问题，如排列组合。图论算法：利用图论知识，解决网络信号最好的坐标问题。分治策略：通过分治策略，解决归并排序和二分查找等问题。滑动窗口：利用滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第三天：挑战难题递归数学：利用递归思想解决数学难题，如斐波那契数。动态规划优化：通过动态规划优化，解决最大子数组和问题。哈希表优化：利用哈希表优化，解决最大平方和问题。双指针优化：通过双指针优化，解决相似RGB颜色问题。 𐟓… 第四天：深度学习树状数组：利用树状数组解决前缀和问题，如最大间距。线段树：通过线段树解决区间查询问题，如最小值查询。分治排序：利用分治排序思想，解决有序集合问题。桶排序：通过桶排序优化，解决快速选择问题。 𐟓… 第五天：综合实践贪心算法与动态规划结合：解决背包问题，如01背包。哈希表与双指针结合：利用哈希表优化双指针技巧，解决最接近的二数问题。图论与递归结合：通过图论知识递归解决网络信号最好的坐标问题。分治策略与滑动窗口结合：利用分治策略优化滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第六天：思维拓展递归数学与动态规划结合：利用递归思想和动态规划优化，解决最大兼容性评分和问题。哈希表与双指针结合：通过哈希表优化双指针技巧，解决文件组合问题。图论与递归结合：利用图论知识递归解决破冰游戏问题。分治策略与滑动窗口结合：通过分治策略优化滑动窗口技巧，解决最大子段和问题。 𐟓… 第七天：总结提升总结一周的刷题经验，熟悉各种算法和数据结构的应用场景。调整策略，针对薄弱环节进行重点练习。保持刷题节奏，继续提升自己的编程能力。

求职必看：数据库篇大家好，今天我们来聊聊数据库求职面试中的一些关键知识点。持续更新中，敬请期待～ B-Tree与B+树 𐟌𓊊B-Tree是一种自平衡的多叉树，每个节点都存储关键字值。左子节点的关键字值小于该节点，右子节点的关键字值大于或等于该节点。B+树也是自平衡的多叉树，但数据只出现在叶子节点，所有叶子节点增加了一个链指针，方便进行范围查询。B+树的中间节点不存放数据，所以同样大小的磁盘页上可以容纳更多节点元素，访问叶子节点上的数据也具有更好的缓存命中率。并且数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。B树每一个节点都包含key和value，查询效率比B+树高。 Hash索引 𐟌 哈希索引对于每一行数据计算一个哈希码，并将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。只有Memory引擎显式支持哈希索引。Hash索引不支持范围查询，无法用于排序，也不支持部分索引列匹配查找。自适应Hash索引 𐟌€ InnoDB对于频繁使用的某些索引值，会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个自适应哈希索引。这个模式可以显著提高查询速度。 redo log与binlog的区别 𐟓… redo log是InnoDB引擎特有的，只记录该引擎中表的修改记录。binlog是MySQL的Server层实现的，会记录所有引擎对数据库的修改。redo log是物理日志，记录的是在具体某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑。redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的，文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。 crash-safe能力 𐟚늊InnoDB通过redo log保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。 WAL技术 𐟓‘ WAL的全称是Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。事务在提交写入磁盘前，会先写到redo log里面去。如果直接写入磁盘涉及磁盘的随机I/O访问，涉及磁盘随机I/O访问是非常消耗时间的一个过程，相比之下，先写日志再写磁盘的方式效率更高。 MySQL主从复制 𐟔„ MySQL提供主从复制功能，可以方便的实现数据的多处自动备份，不仅能增加数据库的安全性，还能进行读写分离，提升数据库负载性能。主从复制流程包括：在事务完成之前，主库在binlog上记录这些改变，完成binlog写入过程后，主库通知存储引擎提交事务；从库将主库的binlog复制到对应的中继日志，即开辟一个I/O工作线程，在主库上打开一个普通的连接，然后开始binlog dump process，将这些事件写入中继日志。读写分离：即只在MySQL主库上写，只在MySQL从库上读，以减少数据库压力，提高性能。数据库三大范式 𐟓Š 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。希望这些知识点能帮助大家在求职面试中更好地应对数据库相关的问题！

滴滴Java后端一面面试指南在滴滴的Java后端一面面试中，你需要展示你的基础知识和项目经验。以下是一些你可能需要准备的内容：自我介绍 𐟎䊩斥…ˆ，简单介绍一下自己，包括你的教育背景、工作经验和兴趣爱好。这可以帮助面试官更好地了解你。项目介绍 𐟓Š 接下来，介绍一下你参与过的项目。你可以谈谈项目的规模、技术栈和你在项目中的角色。 Java基础 𐟒𛊥𗥥Ž‚模式、单例模式、责任链模式和策略模式的应用场景：这些设计模式在代码解耦、对象创建和职责分配方面有不同的应用。工厂模式用于对象创建，单例模式用于全局实例，责任链用于任务处理链，策略模式用于算法替换。策略模式 𐟎햧•妨᥼允许在运行时选择算法，通过将算法封装在独立的类中并通过接口引用，不同的算法可以互换。 HashMap结构 𐟓š HashMap是基于哈希表的数据结构，使用键的hash值决定存储位置，发生冲突时通过链表或红黑树处理。数据库 𐟔 索引失效：可能发生在使用函数、类型不匹配或范围查询时，这会导致数据库不能利用索引进行查询优化。索引结构：数据库的索引通常基于B+树或哈希表结构，B+树适合范围查询，哈希表适合精确查找。计算机网络 𐟌 客户端如何与服务端连接：客户端通常通过TCP/IP协议与服务端连接，建立连接后通过HTTP、WebSocket等协议进行通信。业务端如何与客户端连接：业务端与客户端连接需要IP地址、端口号和协议（如HTTP/HTTPS），通常使用RESTful API或WebSocket等方式通信。算法题 𐟧𚢩𛑦 ‘的限制条件：红黑树要求每个节点是红色或黑色，根和叶子是黑色，红色节点的子节点必须是黑色，且每个节点到叶子的路径上黑色节点数量相同。二叉树中序遍历：中序遍历按照左子树—根节点—右子树的顺序进行遍历，常用于生成有序的输出。 1-N的硬币问题：1-N个人从每个硬币走过，如果硬币编号可以整除人编号，硬币翻面，求最后被翻面朝上的硬币有哪些。翻面次数等于硬币编号的约数个数，最后翻面朝上的硬币编号为完全平方数，因为完全平方数的约数是奇数个。准备这些内容可以帮助你在滴滴的Java后端一面面试中取得更好的表现。祝你面试顺利！

电脑相同文件清理 𐟌Ÿ Duplicate Cleaner是由英国著名软件公司DigitalVolcano设计和开发的，专为清理电脑中的重复文件而设计。这款工具能够帮助用户快速查找和删除重复的图片、音乐和其他文件，从而释放宝贵的硬盘空间，提升系统性能。 𐟔 软件支持多种哈希算法，如字节和MD5，能够准确快速地识别重复文件。用户可以根据自己的需求设置过滤条件，包括文件内容、文件名、大小和日期等，以便进行高效的搜索。搜索结果会以不同颜色的条目分组显示，方便用户快速查阅和处理。 𐟛 ️ 除了查找重复文件外，Duplicate Cleaner还支持清理硬盘驱动器，提升系统性能。它能够定位重复的音乐文件，包括各种格式的音频文件，以及查找相似的图片，帮助用户找到并删除那些调整大小、旋转或编辑过的重复图片。 𐟌 这款工具还具有灵活的搜索设置、智能选择助手等功能，支持搜索家庭或网络驱动器，以及多个位置的搜索。用户可以方便地导入/导出搜索结果，在详细列表中查看所有文件信息，并通过并排比较图像预览窗口进行操作。 𐟌 Duplicate Cleaner支持多国语言用户界面，无间谍软件、无广告或任何其他流氓行为，让用户可以放心使用。无论是个人用户还是企业用户，都能从中受益。

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

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