Unfortunately, storing e in t[h(e)]

Unfortunately, storing e in t[h(e)] will not always work as several elements might
collide, i.e., map to the same table entry. The library examples suggests a fix: Al-
low several book orders to go to the same shelf. Then the entire shelf has to be
searched to find a particular order. The generalization of this fix leads to hashing
with chaining. We store a set of elements in each table entry and implement the set
using singly linked lists. Section 4.1 analyzes hashing with chaining using rather op-
timistic (and hence unrealistic) assumptions about the properties of the hash function.
In this model, we achieve constant expected time for all three dictionary operations.
In Section 4.2 we drop the unrealistic assumptions and construct hash functions
that come with (probabilistic) performance guarantees. Already our simple examples
show that finding good hash functions is non-trivial. For example, if we apply the

Kết quả (Việt) 1:

Thật không may, lưu trữ điện tử trong t[h(e)] sẽ không luôn luôn làm việc như một số yếu tố có thể
va chạm, nghĩa là, bản đồ với cụm từ cùng một bảng. Ví dụ về thư viện cho thấy một fix: Al-
thấp một số đặt đơn đặt hàng để đi đến cùng một kệ. Sau đó toàn bộ kệ có thể
tìm kiếm để nhiều một thứ tự cụ thể. Tổng quát của fix này dẫn đến băm
với loạt. Chúng tôi lưu trữ một tập các phần tử trong mỗi mục bảng và thực hiện các thiết lập
bằng cách sử dụng đơn lẻ liên kết danh sách. Phần 4.1 phân tích băm với loạt bằng cách sử dụng thay vì op-
timistic (và do đó không thực tế) giả định về các tính chất của chức năng băm.
trong mô hình này, chúng tôi đạt được thời gian dự kiến liên tục cho tất cả các từ điển ba hoạt động.
trong phần 4.2 chúng tôi thả các giả định không thực tế và xây dựng băm chức năng
mà đi kèm với đảm bảo hiệu suất (xác suất). Đã có chúng tôi ví dụ đơn giản
Hiển thị finding băm tốt chức năng là không nhỏ. Ví dụ, nếu chúng tôi áp dụng các

Kết quả (Việt) 2:

Thật không may, lưu trữ điện tử trong t [h (e)] sẽ không luôn luôn làm việc như một số yếu tố có thể
va chạm nhau, tức là, bản đồ vào mục cùng một bảng. Các ví dụ thư viện cho thấy một sửa chữa: Al-
thấp số đơn đặt hàng cuốn sách để đi đến cùng một kệ. Sau đó toàn bộ thềm lục địa phải được
tìm kiếm để tìm một thứ tự cụ thể. Tổng quát của sửa chữa điều này dẫn đến băm
với chaining. Chúng tôi lưu trữ một tập hợp các yếu tố trong mỗi mục bảng và thực hiện các thiết lập
bằng cách sử dụng danh sách liên kết đơn lẻ. Mục 4.1 phân tích băm với chaining sử dụng chứ không phải op-
timistic (và do đó không thực tế) giả định về tính chất của hàm băm.
Trong mô hình này, chúng tôi đạt được liên tục thời gian dự kiến cho tất cả ba hoạt động từ điển.
Trong phần 4.2 chúng tôi thả các giả định không thực tế và xây dựng băm chức năng
đi kèm với (xác suất) đảm bảo hiệu suất. Đã ví dụ đơn giản của chúng tôi
cho thấy rằng việc tìm kiếm các hàm băm tốt là không tầm thường. Ví dụ, nếu chúng ta áp dụng