365일은 사전 크기 제한입니다. 클래스의 학생 수는 컬렉션의 예상 요소 수입니다. 생일 경기는 충돌이다
이 예에서 해시는 학생의 생일입니다. 365개의 선반이 있는 벽장에는 학생의 일기장이 들어 있습니다. 우리는 학생의 생일에 해당하는 선반에 각 일기를 넣습니다.
우리는 Petrov의 학생의 일기가 필요하며 그가 언제 태어났는지 압니다. 이제 생일을 기준으로 O(1)에서 다른 학생의 일기와 마찬가지로 Petrov의 일기를 쉽게 찾을 수 있습니다. 두 학생의 생일이 같은 경우는 예외입니다. 이를 충돌이라고 합니다.
충돌 해결은 두 개 이상의 일기 중 어느 것이 필요한지 결정하기 위해 추가 정보를 사용하는 것입니다. 목록을 통해 해결하는 것은 충돌에 참여하는 모든 요소를 원하는 요소와 일치시키기 위해 단순하게 순차적으로 열거하는 것입니다. 각 일기를 찢고 그것이 누구인지 확인하십시오. Subhash 정렬은 충돌과 관련된 요소의 해시 테이블을 구성하지만 다른 기준에 따릅니다. 예를 들어, 학생이 태어났을 때.
이 주제에 관심이 있다면 알고리즘 및 데이터 구조 에 대한 YouTube의 MailRu 과정을 추천합니다.
이 예에서 해시는 학생의 생일입니다. 365개의 선반이 있는 벽장에는 학생의 일기가 들어 있습니다. 우리는 학생의 생일에 해당하는 선반에 각 일기를 넣습니다.
우리는 Petrov의 학생의 일기가 필요하며 그가 언제 태어났는지 압니다. 이제 O(1)의 생일을 기준으로 Petrov의 일기와 다른 학생을 쉽게 찾을 수 있습니다. 두 학생의 생일이 같은 경우는 예외입니다. 이를 충돌이라고 합니다.
충돌 해결은 두 개 이상의 일기 중 어느 것이 필요한지 결정하기 위해 추가 정보를 사용하는 것입니다. 목록을 통해 해결하는 것은 충돌에 참여하는 모든 요소를 원하는 요소와 일치시키기 위해 단순하게 순차적으로 열거하는 것입니다. 각 일기를 찢고 그것이 누구인지 확인하십시오. Subhash 정렬은 충돌과 관련된 요소의 해시 테이블을 구성하지만 다른 기준에 따릅니다. 예를 들어, 학생이 태어났을 때.
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원래 구상했던 대로입니다. 강조 표시된 내용을 이해하지 못합니다. 해시는 인덱스가 아니므로 포인터 배열에서 오프셋으로 즉시 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 목록을 살펴봐야 합니다. 그리고 이것은 적절한 정렬을 사용한 이진 검색입니다.
Generic에 제공된 많은 알고리즘은 연관 배열 또는 사전을 기반으로 합니다. 또한 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 알고리즘 중 하나입니다. 프로그래밍의 모든 작업의 90%가 배열과 사전으로 이루어진다고 하면 진실에 가까울 것이라고 생각합니다. 연습을 진행하기 전에 사전 작업을 가능한 한 간단하고 알기 쉽게 설명하여 일부 세부 사항을 의도적으로 단순화합니다.
우리는 아주 간단한 예를 사용하여 사전을 분석할 것입니다: 일반적인 단어 사전. 이 단어 중 몇 개만 있고 모두 다른 알파벳 문자로 시작한다고 가정합니다.
이제 첫 글자에 해당하는 인덱스에 단어를 저장하는 데 동의하면 가장 간단한 사전을 얻습니다. 처음부터 인덱싱을 수행합니다. "apple"이라는 단어는 인덱스 0에 저장됩니다. 문자 'a'가 알파벳의 첫 글자이기 때문입니다. "cat" - 인덱스 1, "dog" - 인덱스 3, fog - 인덱스 4, 걷기 - 인덱스 24이고 0은 마지막 25번째 인덱스입니다.
인덱스 5~23은 사용되지 않습니다. 이것은 추가 메모리 비용이지만, 예를 들어 "walk"라는 단어가 있으면 인덱스 24에 있다는 것을 알기 때문에 즉시 액세스할 수 있습니다.
첫 번째 빈 사전을 작성해 보겠습니다.
//+------------------------------------------------------------------+//| Dict.mq5 |//| Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp. |//| http://www.mql5.com |//+------------------------------------------------------------------+#property copyright"Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp."#property link"http://www.mql5.com"#property version"1.00"string words[ 26 ];
bool Contains( string word)
{
uchar index = ( uchar ) StringGetCharacter (word, 0 )- 97 ;
return words[index] != NULL ;
}
bool Add( string word)
{
uchar index = ( uchar ) StringGetCharacter (word, 0 )- 97 ;
if (words[index] == NULL )
{
words[index] = word;
returntrue ;
}
returnfalse ;
}
//+------------------------------------------------------------------+//| Script program start function |//+------------------------------------------------------------------+voidOnStart ()
{
//---
Add( "apple" );
if (Contains( "apple" ))
printf ( "Словарь содержит слово apple" );
elseprintf ( "Словарь не содержит слово apple" );
}
//+------------------------------------------------------------------+
"사과"라는 단어를 추가한 다음 찾으면 이 단어에 대한 액세스를 찾는 작업이 즉시 수행됩니다. 이 단어를 찾을 수 있는 색인을 미리 알고 있기 때문입니다. 인덱스에 대한 다른 옵션이 있을 수 없으므로 전체 목록을 반복할 필요가 없습니다. 거의 모든 사전이 이 속성을 기반으로 합니다.
다른 단어가 같은 알파벳 문자로 시작하는 경우가 있습니다. 우리가 이전 사전에 "사과"라는 단어를 넣고 거기에 "응용 프로그램"을 넣으려고하면 아무 것도 나오지 않을 것입니다. 인덱스 0은 이미 사과라는 단어로 채워져 있습니다. 이 경우 해시 함수 충돌에 대해 이야기합니다. 해시 함수는 매우 간단합니다. 단어의 첫 번째 문자 수를 반환하므로 이 함수에서 충돌이 매우 자주 발생합니다. 같은 문자로 시작하는 다른 단어를 저장하기 위해 추가할 것입니다. 요소를 배열이 아닌 배열의 배열에 저장합니다. 그런 다음 인덱스 0에는 "apple"과 "application"이라는 두 단어가 포함된 또 다른 배열이 있습니다.
//+------------------------------------------------------------------+//| Dict.mq5 |//| Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp. |//| http://www.mql5.com |//+------------------------------------------------------------------+#property copyright"Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp."#property link"http://www.mql5.com"#property version"1.00"#include <Arrays\ArrayObj.mqh>
#include <Arrays\ArrayString.mqh>
CArrayString* WordsArray[ 26 ];
bool Contains( string word)
{
uchar index = ( uchar ) StringGetCharacter (word, 0 )- 97 ;
CArrayString* words = WordsArray[index];
if (words == NULL )
returnfalse ;
for ( int i = 0 ; i < words.Total(); i++)
if (word == words.At(i))
returntrue ;
returnfalse ;
}
bool Add( string word)
{
uchar index = ( uchar ) StringGetCharacter (word, 0 )- 97 ;
CArrayString* words;
if (WordsArray[index] == NULL )
WordsArray[index] = new CArrayString();
words = WordsArray[index];
for ( int i = 0 ; i < words.Total(); i++)
if (word == words.At(i))
returnfalse ;
words.Add(word);
returntrue ;
}
//+------------------------------------------------------------------+//| Script program start function |//+------------------------------------------------------------------+voidOnStart ()
{
//---//ArrayResize(WordsArray, 26);
Add( "apple" );
Add( "application" );
if (Contains( "application" ))
printf ( "Словарь содержит слово application" );
elseprintf ( "Словарь не содержит слово application" );
}
//+------------------------------------------------------------------+
이제 우리 사전은 같은 문자로 시작하는 단어를 포함하여 단어를 저장합니다. 그러나 동일한 첫 글자를 가진 단어에 대한 액세스 비용이 증가합니다. 이제 'application'이라는 단어가 사전에 있는지 여부를 이해하려면 'a'로 시작하는 모든 단어를 완전히 검색해야 하기 때문입니다. 단어가 한 문자만큼 다르더라도 해시 함수가 다른 숫자를 생성했다면 동일한 인덱스를 가진 단어를 반복할 확률은 0이 되는 경향이 있고 임의의 요소에 대한 액세스는 o(1) 가 되는 경향이 있습니다 . 이것이 바로 실제 사전에서 일어나는 일이며 거기에서 사용되는 함수는 충돌에 강하므로 이러한 컬렉션의 요소에 대한 액세스는 매우 빠르고 거의 열거할 필요가 없다고 말할 수 있습니다.
Generic에 제공된 많은 알고리즘은 연관 배열 또는 사전을 기반으로 합니다. 또한 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 알고리즘 중 하나입니다. 프로그래밍의 모든 작업의 90%가 배열과 사전으로 이루어진다고 하면 진실에 가까울 것이라고 생각합니다. 연습을 진행하기 전에 사전 작업을 가능한 한 간단하고 알기 쉽게 설명하여 일부 세부 사항을 의도적으로 단순화합니다.
우리는 아주 간단한 예를 사용하여 사전을 분석할 것입니다: 일반적인 단어 사전. 이 단어 중 몇 개만 있고 모두 다른 알파벳 문자로 시작한다고 가정합니다.
영어 알파벳은 26자입니다. 차원이 26개 요소인 문자열 배열을 생성해 보겠습니다.
이제 첫 글자에 해당하는 인덱스에 단어를 저장하는 데 동의하면 가장 간단한 사전을 얻습니다. 처음부터 인덱싱을 수행합니다. "apple"이라는 단어는 인덱스 0에 저장됩니다. 문자 'a'가 알파벳의 첫 글자이기 때문입니다. "cat" - 인덱스 1, "dog" - 인덱스 3, fog - 인덱스 4, 걷기 - 인덱스 24이고 0은 마지막 25번째 인덱스입니다.
인덱스 5~23은 사용되지 않습니다. 이것은 추가 메모리 비용이지만, 예를 들어 "walk"라는 단어가 있으면 인덱스 24에 있다는 것을 알기 때문에 즉시 액세스할 수 있습니다.
첫 번째 빈 사전을 작성해 보겠습니다.
"사과"라는 단어를 추가한 다음 찾으면 이 단어에 대한 액세스를 찾는 작업이 즉시 수행됩니다. 이 단어를 찾을 수 있는 색인을 미리 알고 있기 때문입니다. 인덱스에 대한 다른 옵션이 있을 수 없으므로 전체 목록을 반복할 필요가 없습니다. 거의 모든 사전이 이 속성을 기반으로 합니다.
다음 예제에서는 같은 문자로 시작하는 단어를 저장할 수 있도록 개선합니다.
솔루션은 완벽합니다. 모든 것이 가능한 한 간단합니다. 기능, 배열 및 적절한 데이터 구성만 가능합니다. 나는 이것에 대해 이야기했다.
예상 요소 수에 대한 사전 크기가 허용하는 경우 해시는 평균적으로 O(1)입니다.
그리고 충돌 을 해결하기 위한 구현에 대한 의존성이 있습니다. 이것은 목록, 어쩌면 서브해시를 통할 수도 있습니다....
나의 용어 무지는 이해의 과정을 방해합니다. 예시를 기다리겠습니다. 나는 간결하고 요점 - 주문, 눈금 등을 원합니다.
나의 용어 무지는 이해의 과정을 방해합니다. 예시를 기다리겠습니다. 나는 간결하고 요점 - 주문, 눈금 등을 원합니다.
용광로에서 주문. 거래에 관심이 있습니다.
위키에서 읽어보세요. 직관적 추론의 논리를 전혀 이해하지 못하는 경우.
365일은 사전 크기 제한입니다.
클래스의 학생 수는 컬렉션의 예상 요소 수입니다.
생일 경기는 충돌이다
365일은 사전 크기 제한입니다.
클래스의 학생 수는 컬렉션의 예상 요소 수입니다.
생일 경기는 충돌이다
덕분에 이 용어 정의가 더 명확해졌습니다. 나는 이 "역설"이 가지의 주제와 어떤 관련이 있는지 이해하지 못합니까?
365일은 사전 크기 제한입니다.
클래스의 학생 수는 컬렉션의 예상 요소 수입니다.
생일 경기는 충돌이다
이 예에서 해시는 학생의 생일입니다.
365개의 선반이 있는 벽장에는 학생의 일기장이 들어 있습니다.
우리는 학생의 생일에 해당하는 선반에 각 일기를 넣습니다.
우리는 Petrov의 학생의 일기가 필요하며 그가 언제 태어났는지 압니다.
이제 생일을 기준으로 O(1)에서 다른 학생의 일기와 마찬가지로 Petrov의 일기를 쉽게 찾을 수 있습니다.
두 학생의 생일이 같은 경우는 예외입니다. 이를 충돌이라고 합니다.
충돌 해결은 두 개 이상의 일기 중 어느 것이 필요한지 결정하기 위해 추가 정보를 사용하는 것입니다.
목록을 통해 해결하는 것은 충돌에 참여하는 모든 요소를 원하는 요소와 일치시키기 위해 단순하게 순차적으로 열거하는 것입니다. 각 일기를 찢고 그것이 누구인지 확인하십시오.
Subhash 정렬은 충돌과 관련된 요소의 해시 테이블을 구성하지만 다른 기준에 따릅니다. 예를 들어, 학생이 태어났을 때.
이 주제에 관심이 있다면 알고리즘 및 데이터 구조 에 대한 YouTube의 MailRu 과정을 추천합니다.
이 예에서 해시는 학생의 생일입니다.
365개의 선반이 있는 벽장에는 학생의 일기가 들어 있습니다.
우리는 학생의 생일에 해당하는 선반에 각 일기를 넣습니다.
우리는 Petrov의 학생의 일기가 필요하며 그가 언제 태어났는지 압니다.
이제 O(1)의 생일을 기준으로 Petrov의 일기와 다른 학생을 쉽게 찾을 수 있습니다.
두 학생의 생일이 같은 경우는 예외입니다. 이를 충돌이라고 합니다.
충돌 해결은 두 개 이상의 일기 중 어느 것이 필요한지 결정하기 위해 추가 정보를 사용하는 것입니다.
목록을 통해 해결하는 것은 충돌에 참여하는 모든 요소를 원하는 요소와 일치시키기 위해 단순하게 순차적으로 열거하는 것입니다. 각 일기를 찢고 그것이 누구인지 확인하십시오.
Subhash 정렬은 충돌과 관련된 요소의 해시 테이블을 구성하지만 다른 기준에 따릅니다. 예를 들어, 학생이 태어났을 때.
이 주제에 관심이 있다면 알고리즘 및 데이터 구조 에 대한 YouTube의 MailRu 과정을 추천합니다.
원래 구상했던 대로입니다. 강조 표시된 내용을 이해하지 못합니다. 해시는 인덱스가 아니므로 포인터 배열에서 오프셋으로 즉시 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 목록을 살펴봐야 합니다. 그리고 이것은 적절한 정렬을 사용한 이진 검색입니다.
처음부터 상상했던 그대로입니다. 강조 표시된 내용을 이해하지 못합니다. 해시는 인덱스가 아니므로 포인터 배열에서 오프셋으로 즉시 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 목록을 살펴봐야 합니다. 그리고 이것은 적절한 정렬을 사용한 이진 검색입니다.
강조 표시된 부분은 언어 오타임)) 이미 수정되었습니다.
해시는 인덱스입니다. 사전의 크기로 캐스팅됩니다.
각 선반은 높이가 동일하며 선반 번호를 통해 정확히 어느 높이에서 찾아야 하는지 알 수 있습니다. 오(1)
연관 배열 #1에 대해 가능한 한 간단합니다.
Generic에 제공된 많은 알고리즘은 연관 배열 또는 사전을 기반으로 합니다. 또한 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 알고리즘 중 하나입니다. 프로그래밍의 모든 작업의 90%가 배열과 사전으로 이루어진다고 하면 진실에 가까울 것이라고 생각합니다. 연습을 진행하기 전에 사전 작업을 가능한 한 간단하고 알기 쉽게 설명하여 일부 세부 사항을 의도적으로 단순화합니다.
우리는 아주 간단한 예를 사용하여 사전을 분석할 것입니다: 일반적인 단어 사전. 이 단어 중 몇 개만 있고 모두 다른 알파벳 문자로 시작한다고 가정합니다.
영어 알파벳은 26자입니다. 차원이 26개 요소인 문자열 배열을 만들어 보겠습니다.
이제 첫 글자에 해당하는 인덱스에 단어를 저장하는 데 동의하면 가장 간단한 사전을 얻습니다. 처음부터 인덱싱을 수행합니다. "apple"이라는 단어는 인덱스 0에 저장됩니다. 문자 'a'가 알파벳의 첫 글자이기 때문입니다. "cat" - 인덱스 1, "dog" - 인덱스 3, fog - 인덱스 4, 걷기 - 인덱스 24이고 0은 마지막 25번째 인덱스입니다.
인덱스 5~23은 사용되지 않습니다. 이것은 추가 메모리 비용이지만, 예를 들어 "walk"라는 단어가 있으면 인덱스 24에 있다는 것을 알기 때문에 즉시 액세스할 수 있습니다.
첫 번째 빈 사전을 작성해 보겠습니다.
"사과"라는 단어를 추가한 다음 찾으면 이 단어에 대한 액세스를 찾는 작업이 즉시 수행됩니다. 이 단어를 찾을 수 있는 색인을 미리 알고 있기 때문입니다. 인덱스에 대한 다른 옵션이 있을 수 없으므로 전체 목록을 반복할 필요가 없습니다. 거의 모든 사전이 이 속성을 기반으로 합니다.
다음 예제에서는 같은 문자로 시작하는 단어를 저장할 수 있도록 개선합니다.
연관 배열 #2에 대해 가능한 한 간단합니다.
다른 단어가 같은 알파벳 문자로 시작하는 경우가 있습니다. 우리가 이전 사전에 "사과"라는 단어를 넣고 거기에 "응용 프로그램"을 넣으려고하면 아무 것도 나오지 않을 것입니다. 인덱스 0은 이미 사과라는 단어로 채워져 있습니다. 이 경우 해시 함수 충돌에 대해 이야기합니다. 해시 함수는 매우 간단합니다. 단어의 첫 번째 문자 수를 반환하므로 이 함수에서 충돌이 매우 자주 발생합니다. 같은 문자로 시작하는 다른 단어를 저장하기 위해 추가할 것입니다. 요소를 배열이 아닌 배열의 배열에 저장합니다. 그런 다음 인덱스 0에는 "apple"과 "application"이라는 두 단어가 포함된 또 다른 배열이 있습니다.
이제 우리 사전은 같은 문자로 시작하는 단어를 포함하여 단어를 저장합니다. 그러나 동일한 첫 글자를 가진 단어에 대한 액세스 비용이 증가합니다. 이제 'application'이라는 단어가 사전에 있는지 여부를 이해하려면 'a'로 시작하는 모든 단어를 완전히 검색해야 하기 때문입니다. 단어가 한 문자만큼 다르더라도 해시 함수가 다른 숫자를 생성했다면 동일한 인덱스를 가진 단어를 반복할 확률은 0이 되는 경향이 있고 임의의 요소에 대한 액세스는 o(1) 가 되는 경향이 있습니다 . 이것이 바로 실제 사전에서 일어나는 일이며 거기에서 사용되는 함수는 충돌에 강하므로 이러한 컬렉션의 요소에 대한 액세스는 매우 빠르고 거의 열거할 필요가 없다고 말할 수 있습니다.
연관 배열에 대해 가능한 한 간단합니다.
Generic에 제공된 많은 알고리즘은 연관 배열 또는 사전을 기반으로 합니다. 또한 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 알고리즘 중 하나입니다. 프로그래밍의 모든 작업의 90%가 배열과 사전으로 이루어진다고 하면 진실에 가까울 것이라고 생각합니다. 연습을 진행하기 전에 사전 작업을 가능한 한 간단하고 알기 쉽게 설명하여 일부 세부 사항을 의도적으로 단순화합니다.
우리는 아주 간단한 예를 사용하여 사전을 분석할 것입니다: 일반적인 단어 사전. 이 단어 중 몇 개만 있고 모두 다른 알파벳 문자로 시작한다고 가정합니다.
영어 알파벳은 26자입니다. 차원이 26개 요소인 문자열 배열을 생성해 보겠습니다.
이제 첫 글자에 해당하는 인덱스에 단어를 저장하는 데 동의하면 가장 간단한 사전을 얻습니다. 처음부터 인덱싱을 수행합니다. "apple"이라는 단어는 인덱스 0에 저장됩니다. 문자 'a'가 알파벳의 첫 글자이기 때문입니다. "cat" - 인덱스 1, "dog" - 인덱스 3, fog - 인덱스 4, 걷기 - 인덱스 24이고 0은 마지막 25번째 인덱스입니다.
인덱스 5~23은 사용되지 않습니다. 이것은 추가 메모리 비용이지만, 예를 들어 "walk"라는 단어가 있으면 인덱스 24에 있다는 것을 알기 때문에 즉시 액세스할 수 있습니다.
첫 번째 빈 사전을 작성해 보겠습니다.
"사과"라는 단어를 추가한 다음 찾으면 이 단어에 대한 액세스를 찾는 작업이 즉시 수행됩니다. 이 단어를 찾을 수 있는 색인을 미리 알고 있기 때문입니다. 인덱스에 대한 다른 옵션이 있을 수 없으므로 전체 목록을 반복할 필요가 없습니다. 거의 모든 사전이 이 속성을 기반으로 합니다.
다음 예제에서는 같은 문자로 시작하는 단어를 저장할 수 있도록 개선합니다.