滿足要求
【雜湊表】平均情況
【雜湊表】最糟情況
【陣列】
【鍊錶】
查詢o(1
)o(1)
o(1)
o (n
)o(n)
o(n)
o (1
)o(1)
o(1)
o (n
)o(n)
o(n)
插入o(1
)o(1)
o(1)
o (n
)o(n)
o(n)
o (n
)o(n)
o(n)
o (1
)o(1)
o(1)
刪除o(1
)o(1)
o(1)
o (n
)o(n)
o(n)
o (n
)o(n)
o(n)
o (1
)o(1)
o(1)
在平均情況下，雜湊表的查詢速度與陣列一樣快，而插入和刪除速度和鍊錶一樣快。在最糟情況下，雜湊表的速度很慢。因此，在使用雜湊表時，避開最糟情況至關重要。為此，需要避免衝突。
散 列表
包含的元
素數字置
總數
\frac
位置總數雜湊
表包含的
元素數
填裝因子大於1，需要在雜湊表中新增位置，被稱為調整長度
建立乙個更長的新陣列：通常將陣列增長一倍
使用函式hash將所有的元素都插入到這個新的雜湊表中。
填裝因子越低，發生衝突的可能性越小，雜湊表的效能越高。
（一旦填裝因子大於0.7，就調整雜湊表的長度）
良好的雜湊函式讓陣列中的值呈均勻分布。
糟糕的雜湊函式導致大量的衝突。
圖由節點（node）和邊（edge）組成。
使用圖來建立問題模型
使用廣度優先搜尋解決問題
雜湊表
graph=
graph[
"you"]=
["alice"
,"bob"
,"claire"
]graph[
"bob"]=
["anuj"
,"peggy"
]graph[
"alice"]=
["peggy"
]graph[
"claire"]=
["thom"
,"jonny"
]graph[
"anuj"]=
graph[
"penny"]=
graph[
"thom"]=
graph[
"jonny"]=
只支援兩種操作：入隊，出隊
建立乙個佇列
from collections import deque
# 建立乙個佇列
search_queue=deque(
)# 將你的鄰居新增到搜尋佇列中
search_queue+=graph[
"you"
]
def
person_is_true
(name)
:return name[-1
]=='m'
while search_queue:
#取出第乙個人
person=search_queue.popleft(
)if person_is_true(person)
:print
(person+
"is true!"
)return
true
else
: search_queue+=graph[person]
return
false
graph=
graph[
"you"]=
["alice"
,"bob"
,"claire"
]graph[
"bob"]=
["anuj"
,"peggy"
]graph[
"alice"]=
["peggy"
]graph[
"claire"]=
["thom"
,"jonny"
]graph[
"anuj"]=
graph[
"peggy"]=
graph[
"thom"]=
graph[
"jonny"]=
defperson_is_true
(name)
:return name[-1
]=='m'from collections import deque
defsearch
(name)
: search_queue=deque(
) search_queue+=graph[name]
searched=
while search_queue:
person=search_queue.popleft(
)if person not
in searched:
if person_is_true(person)
:print
(person+
" is true!"
)return
true
else
: search_queue+=graph[person]
return
false
search(
"you"
)
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