数据结构120-实现容量恒为质数代码

简介: 数据结构120-实现容量恒为质数代码
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>哈希表的封装</title>
  </head>
  <body>
    <script>
      function hashFunc(str, size) {
        var hashCode = 0;
        //霍纳算法
        for (var i = 0; i < str.length; i++) {
          hashCode = 37 * hashCode + str.charCodeAt(i);
        }
        var index = hashCode % size;
        return index;
      }
      function HashTable() {
        this.storage = [];
        this.count = 0;
        this.limit = 7 * 2;
        //方法
        HashTable.prototype.put = function (key, value) {
          //根据key获取对应的index
          var index = this.hashFunc(key, this.limit);
          //根据index取出对应的bucket
          var bucket = this.storage[index];
          //、
          if (bucket == null) {
            (bucket = []), (this.storage[index] = bucket);
          }
          for (var i = 0; i < bucket.length; i++) {
            var tuple = bucket[i];
            if (tuple[0] == key) {
              tuple[1] = value;
              return;
            }
          }
          bucket.push([key, value]);
          this.count += 1;
          //判断是否需要扩容
          if (this.count > this.limit * 0.75) {
            var newSize=this.limit*2
            var newPrime=this.getPrime(newSize)
            this.resize(newPrime);
          }
        };
        HashTable.prototype.get = function (key) {
          //
          var index = this.hashFunc(key, this.limit);
          //根据index取出对应的bucket
          var bucket = this.storage[index];
          if (bucket == null) {
            return null;
          }
          for (var i = 0; i < bucket.length; i++) {
            var tuple = bucket[i];
            if (tuple[0] == key) {
              return tuple[1];
            }
          }
          return null;
        };
        HashTable.prototype.remove = function (key) {
          var index = this.hashFunc(key, this.limit);
          //根据index取出对应的bucket
          var bucket = this.storage[index];
          if (bucket == null) {
            return null;
          }
          for (var i = 0; i < bucket.length; i++) {
            var tuple = bucket[i];
            if (tuple[0] == key) {
              bucket.splice(i, 1);
              this.count--;
              return tuple[1];
              if (this.limit > 7 && this.count < this.limit * 0.25) {
                this.resize(Math.floor(this.limit / 2));
              }
            }
          }
          return null;
        };
        HashTable.prototype.isEmpty = function (key) {
          return this.count == 0;
        };
        HashTable.prototype.size = function (key) {
          return this.count;
        };
        HashTable.prototype.resize = function (key) {
          var oldStorage = this.storage;
          //重置所有的属性
          this.storage = [];
          this.count = 0;
          this.limit = newLimit;
          for (var i = 0; i < bucket.length; i++) {
            var bucket = oldStorage[i];
            if (bucket == null) {
              continue;
            }
            for (var j = 0; j < bucket.length; j++) {
              var tuple = bucket[j];
              this.put(tuple[0], tuple[1]);
            }
          }
        };
        HashTable.prototype.isPrime = function (num) {
          var temp = parseInt(Math.sqrt(num));
          for (var i = 2; i <= temp; i++) {
            if (num % i == 0) {
              return false;
            }
          }
          return true;
        };
        HashTable.prototype.getPrime = function (num) {
            while(!this.isPrime(num)){
                num++
            }
            return num
        }
      }
    </script>
  </body>
</html>
相关文章
|
7月前
|
前端开发 Java
java实现队列数据结构代码详解
本文详细解析了Java中队列数据结构的实现,包括队列的基本概念、应用场景及代码实现。队列是一种遵循“先进先出”原则的线性结构,支持在队尾插入和队头删除操作。文章介绍了顺序队列与链式队列,并重点分析了循环队列的实现方式以解决溢出问题。通过具体代码示例(如`enqueue`入队和`dequeue`出队),展示了队列的操作逻辑,帮助读者深入理解其工作机制。
244 1
|
算法 开发者 计算机视觉
燃爆全场!Python并查集:数据结构界的网红,让你的代码炫酷无比!
在编程的世界里,总有一些数据结构以其独特的魅力和高效的性能脱颖而出,成为众多开发者追捧的“网红”。今天,我们要介绍的这位明星,就是Python中的并查集(Union-Find)——它不仅在解决特定问题上大放异彩,更以其优雅的设计和强大的功能,让你的代码炫酷无比,燃爆全场!
159 0
|
算法 安全 大数据
揭秘!Python堆与优先队列:数据结构的秘密武器,让你的代码秒变高效战士!
【7月更文挑战第8天】Python的heapq模块和queue.PriorityQueue提供堆与优先队列功能,助你提升算法效率。堆用于快速找大数据集的第K大元素,如示例所示,时间复杂度O(n log k)。PriorityQueue在多线程中智能调度任务,如模拟下载管理器,按优先级处理任务。掌握这些工具,让代码运行更高效!
183 1
|
12月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
412 1
|
存储 Java 开发者
Java中的Map接口提供了一种优雅的方式来管理数据结构,使代码更加清晰、高效
【10月更文挑战第19天】在软件开发中,随着项目复杂度的增加,数据结构的组织和管理变得至关重要。Java中的Map接口提供了一种优雅的方式来管理数据结构,使代码更加清晰、高效。本文通过在线购物平台的案例,展示了Map在商品管理、用户管理和订单管理中的具体应用,帮助开发者告别混乱,提升代码质量。
144 1
|
存储 算法 C语言
数据结构基础详解(C语言):单链表_定义_初始化_插入_删除_查找_建立操作_纯c语言代码注释讲解
本文详细介绍了单链表的理论知识,涵盖单链表的定义、优点与缺点,并通过示例代码讲解了单链表的初始化、插入、删除、查找等核心操作。文中还具体分析了按位序插入、指定节点前后插入、按位序删除及按值查找等算法实现,并提供了尾插法和头插法建立单链表的方法,帮助读者深入理解单链表的基本原理与应用技巧。
2234 6
|
存储 C语言 C++
数据结构基础详解(C语言) 顺序表:顺序表静态分配和动态分配增删改查基本操作的基本介绍及c语言代码实现
本文介绍了顺序表的定义及其在C/C++中的实现方法。顺序表通过连续存储空间实现线性表,使逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻。文章详细描述了静态分配与动态分配两种方式下的顺序表定义、初始化、插入、删除、查找等基本操作,并提供了具体代码示例。静态分配方式下顺序表的长度固定,而动态分配则可根据需求调整大小。此外,还总结了顺序表的优点,如随机访问效率高、存储密度大,以及缺点,如扩展不便和插入删除操作成本高等特点。
821 5
|
存储 C语言
数据结构基础详解(C语言): 栈与队列的详解附完整代码
栈是一种仅允许在一端进行插入和删除操作的线性表,常用于解决括号匹配、函数调用等问题。栈分为顺序栈和链栈,顺序栈使用数组存储,链栈基于单链表实现。栈的主要操作包括初始化、销毁、入栈、出栈等。栈的应用广泛,如表达式求值、递归等场景。栈的顺序存储结构由数组和栈顶指针构成,链栈则基于单链表的头插法实现。
1673 3
|
存储 算法 C语言
C语言手撕数据结构代码_顺序表_静态存储_动态存储
本文介绍了基于静态和动态存储的顺序表操作实现,涵盖创建、删除、插入、合并、求交集与差集、逆置及循环移动等常见操作。通过详细的C语言代码示例,展示了如何高效地处理顺序表数据结构的各种问题。
191 1
|
存储 算法 索引
HashMap底层数据结构及其增put删remove查get方法的代码实现原理
HashMap 是基于数组 + 链表 + 红黑树实现的高效键值对存储结构。默认初始容量为16,负载因子为0.75。当存储元素超过容量 * 负载因子时,会进行扩容。HashMap 使用哈希算法计算键的索引位置,通过链表或红黑树解决哈希冲突,确保高效存取。插入、获取和删除操作的时间复杂度接近 O(1)。
298 0

热门文章

最新文章

下一篇
oss云网关配置