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डेटा संरचना में रॉबिन-हुड हैशिंग


इस खंड में हम देखेंगे कि रॉबिन-हुड हैशिंग योजना क्या है। यह हैशिंग ओपन एड्रेसिंग की तकनीक में से एक है। यह बेहतर टक्कर समाधान रणनीति का उपयोग करके तत्व के खोज समय को बराबर करने का प्रयास करता है। जब हम डालने की कोशिश कर रहे हैं, अगर हम स्थिति xi पर तत्व x सम्मिलित करना चाहते हैं, और पहले से ही एक तत्व है y को yj पर रखा गया है =x<उप>मैं , तो दो तत्वों में से छोटे को आगे बढ़ना चाहिए। तो अगर मैं j, तो हम x को स्थिति xi+1 . पर डालने का प्रयास करेंगे , xi+2 और इसी तरह। अन्यथा हम x को स्थिति xi . पर स्टोर करेंगे , और y को स्थिति yj+1 . पर डालने का प्रयास करें , yj+2 और इसी तरह।

देवराय एट अल के अनुसार। दिखाएँ कि रॉबिन-हूड इंसर्शन एल्गोरिथम का उपयोग करते हुए, शुरू में खाली टेबल पर n इंसर्शन करने के बाद, जिसका आकार 𝑚 =है, सबसे खराब स्थिति खोज समय का अपेक्षित मान है -

$$E[W]=\Theta(log\:log\:n)$$

और इसकी बाउंड टाइट होती है। तो यह एल्गोरिथम ओपन एड्रेसिंग का एक रूप है, जिसमें डबल लॉगरिदमिक सबसे खराब स्थिति खोज समय है।


  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