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编程问答

perl 哈希数组的哈希_使用哈希检查两个数组是否相似

發(fā)布時間:2025/3/11 编程问答 55 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 perl 哈希数组的哈希_使用哈希检查两个数组是否相似 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

perl 哈希數(shù)組的哈希

Prerequisite: Hashing data structure

先決條件: 哈希數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Problem statement:

問題陳述:

Check whether two arrays are similar or not using the hash table. The arrays are of the same size.

使用哈希表檢查兩個數(shù)組是否相似。 數(shù)組的大小相同。

Example:

例:

arr1= [1, 2, 1, 3, 2, 1] arr2= [2, 2, 3, 1, 1, 1]

Solution:

解:

There are several ways to solving this problem and one is by sorting both of the array. Then we can check elements one by one and if the two arrays are similar, it has to match for every single element. So, after sorting, a[i] must be b[i] for each i. But the method we will discuss is hashing which computes more easily.

解決此問題的方法有幾種,一種是對兩個數(shù)組進行排序。 然后我們可以一一檢查元素,如果兩個數(shù)組相似,則必須為每個元素匹配。 因此,排序后,每個i的 a [i]必須是b [i] 。 但是我們將討論的方法是散列,它更容易計算。

The approach is to create two separate hash tables for each array. If the hash tables are exactly same then we can say that the arrays are exactly same.

該方法是為每個數(shù)組創(chuàng)建兩個單獨的哈希表。 如果哈希表完全相同,那么我們可以說數(shù)組完全相同。

So how can we create the hash tables and what will be the hash function?

那么我們?nèi)绾蝿?chuàng)建哈希表,哈希函數(shù)將是什么呢?

Okay, so here each element is our key and the hash table has size of the range of the array. So, if the range of the array is [0,99] then the hash table size would be 100.
What will be our hash function and how would we map the keys to the corresponding location in the hash table?

好的,因此這里的每個元素都是我們的鍵,哈希表具有數(shù)組范圍的大小。 因此,如果數(shù)組的范圍為[0,99],則哈希表大小將為100 。
我們的哈希函數(shù)將是什么?如何將鍵映射到哈希表中的對應(yīng)位置?

The hash function h(x)=x here but instead of storing the key itself using linear probing we will keep the frequency (this is same as the number of collisions) only as it does not make any sense to use linear probing as each unique key will have a unique location.

哈希函數(shù)h(x)= x ,但是我們不會使用線性探測來存儲密鑰本身,而是將頻率保持不變(這與碰撞次數(shù)相同),只是因為將線性探測用作每個唯一值沒有意義鍵將具有唯一的位置。

So, for example, if we have three 2s as our key, the hash table will store the count (frequency) at location 2.

因此,例如,如果我們有三個2作為密鑰,則哈希表將在位置2存儲計數(shù)(頻率)。

So, using the above hash function, we will create two separate hash tables for two arrays (The hash function will remain the same for both)

因此,使用上面的哈希函數(shù),我們將為兩個數(shù)組創(chuàng)建兩個單獨的哈希表(哈希函數(shù)對于兩個數(shù)組將保持相同)

So the algorithm will be,

因此算法將是

Step 1:

第1步:

Create the hash table like below: Initially hash tables are empty (Hash1 & Hash2)For each key in input array arr1: Hash1[key]++For each key in input array arr2: Hash2[key]++

Step 2:

第2步:

Compare each location of the hash table If all locations have the same value (same frequency for each unique key) then the two arrays are the same otherwise not.

Dry run with the example:

空運行示例:

arr1= [1, 2, 1, 3, 2, 1] arr2= [2, 2, 3, 1, 1, 1]After creating the hash table as step1 we will haveHash1: Index Value 1 3 2 2 3 1Hash2: Index Value 1 3 2 2 3 1So, both hash1 and hash 2 is exactly the same and thus the arrays are same too.Another example where arrays are not exactly same, arr1= [1, 2, 1, 3, 2, 3] arr2= [2, 2, 3, 1, 1, 1]After creating the hash table as step1 we will have Hash1: Index Value 1 2 2 2 3 2Hash2: Index Value 1 3 2 2 3 1Since location 1 has different values for hash1 and hash2 we can conclude the arrays are not the same. So, what we actually did using hashing is to check whether all the unique elements in the two arrays are exactly the same or not and if the same then their frequencies are the same or not.

C++ implementation:

C ++實現(xiàn):

//C++ program to check if two arrays //are equal or not#include <bits/stdc++.h> using namespace std;bool similar_array(vector<int> arr1, vector<int> arr2) {//create teo different hash table where for each key //the hash function is h(arr[i])=arr[i]//we will use stl map as hash table and //will keep frequency stored//so say two keys arr[0] and arr[5] are mapping to //the same location, then the location will have value 2//instead of the keys itself//if two hash tables are exactly same then //we can say that our arrays are similarmap<int, int> hash1;map<int, int> hash2;//for each numberfor (int i = 0, j = 0; i < arr1.size(); i++, j++) {hash1[arr1[i]]++;hash2[arr2[i]]++;}//now check whether hash tables are exactly same or notfor (auto it = hash1.begin(), ij = hash2.begin(); it != hash1.end() && ij != hash2.end(); it++, ij++) {if (it->first != ij->first || it->second != ij->second)return false;}//so ans will be updated maxdiffreturn true; }int main() {int n, m;cout << "Enter number of elements for array1 & array2\n";cin >> n;//arrays having equal sumvector<int> arr1(n, 0);vector<int> arr2(n, 0);cout << "Input the array elements\n";for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> arr1[i];cin >> arr2[i];}if (similar_array(arr1, arr2))cout << "The arrys are equal";elsecout << "The arrys are not equal";return 0; }

Output:

輸出:

Enter number of elements for array1 & array2 6 Input the array elements 1 2 1 3 2 1 2 2 3 1 1 1 The arrys are equal

翻譯自: https://www.includehelp.com/data-structure-tutorial/check-if-two-arrays-are-similar-or-not-using-hashing.aspx

perl 哈希數(shù)組的哈希

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的perl 哈希数组的哈希_使用哈希检查两个数组是否相似的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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