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डेटा संरचना में यूनिवर्सल हैशिंग


किसी भी हैश फ़ंक्शन के लिए हम कह सकते हैं कि यदि तालिका का आकार m ब्रह्मांड के आकार u से बहुत छोटा है, तो किसी भी हैश फ़ंक्शन h के लिए, U का कुछ बड़ा उपसमुच्चय है जो समान है हैश मान।

इस समस्या से छुटकारा पाने के लिए, हमें हैश फ़ंक्शन के एक सेट की आवश्यकता होती है, जिसमें से हम किसी एक को चुन सकते हैं जो S के लिए अच्छा काम करता है। यदि अधिकांश हैश फ़ंक्शन S के लिए बेहतर हैं, तो हम यादृच्छिक हैश फ़ंक्शन चुन सकते हैं

मान लीजिए हैश फ़ंक्शन का एक सेट हो। हम कह सकते हैं कि ℌ सार्वत्रिक है यदि, प्रत्येक x, y ∈ U के लिए, h की संख्या इस प्रकार है कि h(x) =h(y) अधिकतम |ℌ|/𝑚 है। दूसरे शब्दों में, हम कह सकते हैं कि हैश फ़ंक्शन h के साथ, जिसे से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, अलग-अलग कुंजियों x और y के बीच टकराव की संभावना, मौका 1/m से अधिक नहीं है। टक्कर के लिए यदि h(x) =h(y), यादृच्छिक रूप से और स्वतंत्र रूप से समुच्चय {0, 1, . से चुना गया था। . ।, एम - 1}।

यदि हम हैश फ़ंक्शन h का उपयोग करके S को हैश तालिका में संग्रहीत करते हैं, तो खोजने और हटाने का अपेक्षित समय O(1 + α) है।


  1. डेटा संरचना में रैखिक जांच

    इस खंड में हम देखेंगे कि ओपन एड्रेसिंग स्कीम में लीनियर प्रोबिंग तकनीक क्या है। एक साधारण हैश फ़ंक्शन h´(x) :U → {0, 1, । . ।, एम - 1}। ओपन एड्रेसिंग स्कीम में, वास्तविक हैश फ़ंक्शन h(x) सामान्य हैश फ़ंक्शन h(x) ले रहा है और एक रैखिक समीकरण बनाने के लिए इसके साथ कुछ अन्य भाग संलग्न करता है। h´(𝑥)

  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. 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