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डेटा संरचना में एलसीएफएस हैशिंग


इस खंड में हम देखेंगे कि LCFS हैशिंग क्या है। यह ओपन-एड्रेसिंग रणनीति में से एक है, जो टकराव समाधान रणनीति को बदलता है। यदि हम ओपन एड्रेस स्कीम में हैशिंग के लिए एल्गोरिदम की जांच करते हैं, तो हम पा सकते हैं कि यदि दो तत्व टकराते हैं, तो जिनकी प्राथमिकता अधिक है, उन्हें तालिका में डाला जाएगा, और बाद के तत्व को आगे बढ़ना चाहिए। तो हम बता सकते हैं कि हैशिंग इन ओपन एड्रेसिंग स्कीम FCFS मानदंड है।

एलसीएफएस (लास्ट कम फर्स्ट सर्व) योजना के साथ। कार्य बिल्कुल विपरीत तरीके से किया जाता है। जब हम एक तत्व सम्मिलित करते हैं, तो वह स्थिति x0 . पर रखा जाएगा . यदि स्थान पर पहले से ही तत्व y का कब्जा है, क्योंकि yj =x<उप>0 , फिर हम y को स्थान yj+1 . पर रखते हैं , संभवतः कुछ तत्व z वगैरह को विस्थापित करना।

पोबलेट और मुनरो के अनुसार, खाली तालिका में n तत्वों को सम्मिलित करने के बाद अपेक्षित खोज समय को निम्न सूत्र द्वारा सीमित किया जा सकता है।

$$E[W]=1+\Gamma^{-1}(\alpha n)\lgroup1+\frac{ln\:ln\:\frac{1}{1+\alpha}}{ln\:\Gamma ^{-1}(\alpha n)}+O(\frac{1}{ln^{2}\:\Gamma^{2}(\alpha n)})\rgroup$$

यहाँ Γ गामा फ़ंक्शन है, और

$$\Gamma^{-1}(\alpha n)=\frac{ln\:n}{ln\:ln\:n}\lgroup1+\frac{ln\:ln\:ln\:n}{ln \:ln\:n}+O(\frac{1}{ln\:ln\:n})\rgroup$$


  1. डेटा संरचना में चेनिंग के साथ हैशिंग

    इस खंड में हम देखेंगे कि चेनिंग के साथ हैशिंग क्या है। चेनिंग एक टकराव समाधान तकनीक है। हम टकराव से बच नहीं सकते, लेकिन हम टकराव को कम करने की कोशिश कर सकते हैं, और एक ही हैश मान के लिए कई तत्वों को संग्रहीत करने का प्रयास कर सकते हैं। यह तकनीक मानती है कि हमारा हैश फंक्शन h(x) 0 से 6 तक है। तो 7 स

  1. डेटा संरचना में आर-पेड़

    यहां हम R-Tree डेटा संरचना देखेंगे। आर-ट्री का उपयोग विशेष डेटा इंडेक्स को कुशल तरीके से स्टोर करने के लिए किया जाता है। विशेष डेटा क्वेरी और स्टोरेज रखने के लिए यह संरचना बहुत उपयोगी है। इस आर-पेड़ों में कुछ वास्तविक जीवन अनुप्रयोग हैं। ये नीचे की तरह हैं - बहुआयामी जानकारी को अनुक्रमित करना

  1. हाफेज डेटा संरचना

    परिचय टेम्पलेट पैरामीटर या हाफएज डेटा संरचना (हाफएजडीएस के रूप में संक्षिप्त) के लिए एक एचडीएस को किनारे-केंद्रित डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है, जो शिखर, किनारों और चेहरों की घटनाओं की जानकारी को बनाए रखने में सक्षम है, जैसे कि प्लानर मैप्स, पॉलीहेड्रा, या अन्य उन्मुख, द्वि-आयामी यादृ