Peter算法小课堂—哈希与哈希表

2024-02-16 17:12
文章标签 算法 哈希 课堂 peter

本文主要是介绍Peter算法小课堂—哈希与哈希表,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

额……字符串我们是第一次学,给大家铺一些基础的不能再基础的基础,

字符串比较大小

字符串大小的比较,不是以字符串的长度直接决定,而是从最左边第一个字符开始比较,大者为大,小者为小,若相等,则继续按字符串顺序比较后面的字符(比的是ASCII码)

字符串输入

cin

接受一个字符串,遇“空格”、“TAB”、“回车”都结束

cin.getline()

在一(二)维字符数组中,参数一即为字符数组名,参数二为元素个数。

cin.get()

cin.get(字符数组名,接收字符数目)用来接收一行字符串,可以接收空格。

getline()

接受一个字符串可以接受空格,遇换行结束。包含在string头文件中

getchar()

接受一个字符。包含头文件string

gets()

用法与cin.getline()一样只不过gets不带第三个参数。

OK!开始正题,来一道题吧。说一下,字符串三大杀器:Hash,KMP,AC自动机

数字串匹配1

这一题比较简单,但是……也有坑哦

错误代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef unsigned long long ull;
ull p[18]={1,1e1,1e2,1e3,1e4,1e5,1e6,1e7,1e8,1e9,1e10,1e11,1e12,1e13,1e14,1e15,1e16,1e17};
ull n,m,X,Y,cnt=0;
int main(){cin>>n>>X>>m>>Y;for(ull i=n-m;i>=0;i--)cnt+=(X/p[i]%p[m]==Y);cout<<cnt<<endl;return 0;
}

关键:一定要正着循环,因为ull为无符号整数,永远没有负数,i永远>=0。

正确代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef unsigned long long ull;
ull p[18]={1,1e1,1e2,1e3,1e4,1e5,1e6,1e7,1e8,1e9,1e10,1e11,1e12,1e13,1e14,1e15,1e16,1e17};
ull n,m,X,Y,cnt=0;
int main(){cin>>n>>X>>m>>Y;for(ull i=0;i<=n-m;i--)cnt+=(X/p[i]%p[m]==Y);cout<<cnt<<endl;return 0;
}

那么为什么这样一定对呢?

请看下图👇

这样懂了吧,这是暴力算法,来看下一题

数字串匹配2

取子串这下子usigned long long已经不够了,可能要……long long long long long long long long!我们每次都要取一个字串,那么现在的问题就是:如何取子串且复杂度低低低低低。

给一幅图,立马懂,不懂我倒立洗头

h表示取出来的字串。上图是如何平移窗口,数学知识:位置原理。懂了吗?比较简单。

Hash

那么,哈希的目的是什么:将一个字符串变成一个整数。如果哈希值相等,那么两个字符串就相等。那为什么我们要选一个质数呢?因为防止哈希碰撞。什么是哈希碰撞呢?因为有可能有两个不同的字符串,他们的哈希值相同,我们要避免它。讲了半天,代码呢?

#include <bits/stdc++.h>
#define BASE 131
using namespace std;
typedef unsigned long long ull;
int main(){string s;cin>>s;for(ull i=0;i<s.size();i++)hash=hash*BASE+s[i];cout<<hash<<endl;return 0;
}

这就是传说中的“哈希值”!!!提醒一下大家:大家光看这些内容可能很枯燥,建议加上《信息学奥赛一本通—提高篇》食用更佳。

平移窗口

cin>>n>>X>>m>>Y;
ull p[M]={1};
for(ull i=1;i<=m;i++) p[i]=p[i-1]*BASE;
ull hx=0,hy=0;
for(ull i=0;i<m;i++)hx=hx*BASE+X[i],hy=hy*BASE+Y[i];
ull cnt=(hx==hy);
for(ull i=m;i<n;i++){hx=(hx-X[i-m]*p[m-1])*BASE;cnt+=(hx==hy);
}
cout<<cnt<<endl;

前缀哈希

主要是前缀和

ull p[M]={1},n,m,hx[N];
cin>>n>>X>>m>>Y;
for(ull i=1;i<=m;i++) p[i]=p[i-1]*BASE;
ull hY=0;
for(ull i=0;i<m;i++)hY=hY*BASE+Y[i];
hX[0]=0;
for(ull i=0;i<m;i++)hX=hX[i-1]*BASE+X[i];
ull cnt=0;
for(ull i=0;i<=n-m;i++){ull hash=hX[i+m]-hX[i]*p[m];cnt+=(hash==hy);
}
cout<<cnt<<endl;

拓展:哈希冲突

哈希冲突指有两个不同的字符串,它们的hash指相等。下面的数学讨论请大家选择阅读。

计算哈希冲突的概率

问题可以抽象成这样:给K个随机值,非负而且小于N,他们中至少有个相等的概率是多少?

我们考虑它的反面问题:不相同的概率。对于一个值域为N的Hash值,假设你已经挑选出一个值。之后,剩下N-1个值是不同于第一个值的,因此,对于第二次随机生成不同第一个数的概率为\frac{N-1}{N}

同理,不相等的概率就是。好的是,这个值约等于,好奇的话可以用泰勒公式试一下。那么,原来的问题的概率就是。当然,我们可以把表达式简化一下。

表达式简化

这是一个极限的算式,这个式子当X很小时,误差越小,大家自己推导着试试。那么简化表达式就变成这样,我们就把哈希冲突的概率计算出来了,大家学废了吗?

这篇关于Peter算法小课堂—哈希与哈希表的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/715187

相关文章

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

哈希leetcode-1

目录 1前言 2.例题  2.1两数之和 2.2判断是否互为字符重排 2.3存在重复元素1 2.4存在重复元素2 2.5字母异位词分组 1前言 哈希表主要是适合于快速查找某个元素(O(1)) 当我们要频繁的查找某个元素,第一哈希表O(1),第二,二分O(log n) 一般可以分为语言自带的容器哈希和用数组模拟的简易哈希。 最简单的比如数组模拟字符存储,只要开26个c

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个