简介散列表（也称哈希表），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。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表它可以快速的进行插入、查找、删除操作，无论数据量有多大，它都能把插入、查找和删除操作的时间复杂度降为O(1)级别
基于数组+链表进行实现，当哈希表中存储的数据过多时，需要扩展哈希表数组的长
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2023-07-27 20:08:49
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1、什么是索引索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 2、索引有哪些数据结构顺序查找结构：这种查找效率很低，复杂度为O(n)。大数据量的时候查询效率很低。 有序的数据排列：二分查找法又称折半查找法。通过一次比较，将查找区间缩小一半。而MySQL中的数据并不是有序的序列。 二叉查找树：左子树的键值总是小于根的键值，右子树的键值总是大于根的键值。通过中序遍历得到的
哈希表又称为散列表，它是由数组和链表或者数组和二叉树构成，今天先来谈谈由数组和链表构成的哈希表哈希表结构下图是哈希表的结构：整个哈希表就是一个数组存放许多条链表（链表数组）哈希函数哈希表还有一个形影不离的伙伴叫哈希函数（散列函数）F，它是用来作关键字映射的。 每一个node都含有一个唯一标识关键字id，将id映射到哈希表的哪个HashList的工作就由哈希函数来完成，即F(id)->inde
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2023-10-15 13:41:54
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数据库中的索引技术——哈希索引1、哈希索引哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引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。对于hash相同的，采用链表的方式解决冲突。类似于ha
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2024-04-21 12:50:08
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什么是索引？索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。简单来说索引的出现就是为了提高数据的查询效率，就像书的目录一样。索引的常见模型1.哈希表哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构。哈希的思路就是，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置上。不可避免的，多个key值经过哈希函数
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2023-12-06 16:06:11
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文章目录1、什么是哈希值？1.1、关于哈希值1.2、value 当然和 HashCode 不一样1.3、解决哈希冲突的办法1.3.1、开放寻址法1.3.2、拉链法1.4 关于哈希表的扩容机制1.4.1、为什么扩容？1.4.2、怎么扩容？2、JDK 中HashMap 的相关实现知识1、什么是哈希值？对哈希表就是通过将关键值，也就是key通过一个散列函数加工处理之后得到一个值，这个值就是数据在数组中存
介绍Redis的哈希字典通过key值来找对应的value。需要注意的是Redis的字典是如何进行rehash的。源码 dict.h dict.c 数据结构如上图所示，哈希字典用dict结构体表示，其中含有两个哈希表，主要用于进行rehash操作。同时哈希表使用量表的方式解决冲突。具体的数据结构如下：/*
* 哈希表节点
*/
typedef struct dictEntry {
//
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2024-10-03 13:34:54
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MySQL 的默认索引结构是 B+ 树，也可以指定索引结构为 HASH 或者 R 树等其他结构来适应不同的检索需求。这里我们来介绍 MySQL 哈希索引。MySQL 哈希索引又基于哈希表(散列表)来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。1. 数组数组是最常用的数据结构，是一种线性表的顺序存储方式，由下标(也叫索引)和对应的值构
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2023-10-25 15:29:56
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1、什么是哈希表？ 哈希表（也叫散列表），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。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。简单地说，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法
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2024-03-18 23:23:38
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目录
一.对哈希表的整体认识
1.1.在以下二种应用场景中，我们来逐渐认识hash表，并具体在这种场景下，你该选择哪种数据结构
1.2引出 了如何将字符串转为下标值这个问题
1.3取余操作
1.4认识哈希表
1.5解决哈希表的冲突问题
1.6解决哈希表的冲突问题
1.7优秀的哈希函数
1.8实现优秀的哈希函数
二.哈希表
5.1 InnoDB支持以下几种常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引（自适应哈希索引）
关于哈希索引的说明：-- 1、InnoDB的哈希索引是自适应的，其根据表的使用情况自动生成哈希索引，不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引。
-- 2、自适应哈希索引是由InnoDB自己控制的，可以通过innodb_adaptive_hash_index来禁用或者启动此特性，默认为开启。
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2023-08-12 11:18:30
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索引是为了提高数据的查询效率，像书的目录一样索引的常见模型哈希表、有序数组、搜索树哈希表 哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，只要输入待查找的值即 key，就可以找到对应的值即value 哈希的思路，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，把value放在数组的这个位置上。但是，多个key经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况，对于这种就拉出来一个链表假设，现在维护着一
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2023-11-11 15:21:01
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<br />#include <iostream>using namespace std;#define HashTable_Size 100//用除留余数法求关键字的哈希地址int Hash(int k,
原创
2023-08-27 11:16:23
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实现哈希表创建及查找算法，哈希函数使用除余法，用拉链法处理冲突。函数接口定义：void CreateHash(HashTable HT[],int n);
float ASL(HashTable HT[]);其中 HT 表示哈希表，n表示记录数。裁判测试程序样例：#include<iostream>
using namespace std;
#define P
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2024-05-10 10:12:32
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继续回答水友提问（最近问MySQL的多）：沈老师，我在网上看到不同的资料，有的说InnoDB支持哈希索引，有的说不支持，到底哪个是正确的呢？ 对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说：（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；（2）InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(Adaptive H
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2023-11-27 14:46:35
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哈希索引哈希索引是基于哈希表实现的，只有精确匹配索引所有的列的查询才会有效。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希值，哈希值不同键值的行计算出来不同，哈希索引将所有的哈希值存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。Mysql中只有Memory引擎显示支持哈希索引。哈希索引是Memory引擎表的默认索引。如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希
原创
2022-03-22 10:46:04
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索引的出现是为了提高数据库查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。自适应哈希索引(AHI)哈希表是一种常见的数据结构，即通过哈希算法计算出一个数字在表中的位置，并将数字存入该表。哈希索引就是通过哈希表来实现的，一般情况下查找时间复杂度为O(1)。InnoDB会监控对表上各索引页的查询，会自动根据访问的频率和模式为某些热点页建立哈希索引，所以又叫自适应哈希索引，访
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2024-02-29 21:23:11
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哈希索引哈希索引：hash索引的随机查找的时间复杂度为O（1）.可以一次定位。索引hash索引的查询效率很高，但是弊端就是对于单个查找比如等值查找很方便。因为哈希索引比较的就是就行hash运算后的hash值。但是如果是范围查找，哈希过后的hash值和要查找的范围大部分情况下是不连续的，所以会慢。 二叉树索引二叉树索引：二叉树不适合做索引结构，二叉树做索引结构树的高度会越来越高
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2024-04-08 18:57:14
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Hashmap源码解析一、Hashmap数据结构哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。比如上图中，一共有13个桶0-12，当哈希值是01时，就会被放到1桶中，如果是14，对13取模之后
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2024-02-28 23:10:06
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Hash表也是一种常用的数据结构，AMPS中的Hash表并不是给使用者提供一个散列函数，而是仅提供一个创建和维护Hash表这样一个结构的一组函数，针对不同的应用或者数据，由用户自己定义其要使用的散列函数，AMPS中，Hash表组成结构是如下的拉链式结构。下面看看AMPS中对Hash操作的代码：AMPS_Hash.h#ifndef __HEADER_AMPS_HASH_H
#defin
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2023-07-13 07:21:43
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