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Mapa mental 6 - Coggle Diagram
Mapa mental 6
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Um problema das funções de hash são as colisões, quando mais de uma dado é mapeado na mesma posição
Open hashing seria o método de evitar colisões armazenando os dados com keys repetidas fora da hash table
close hashing seria o oposto do open hashing, nesse caso os dados com chaves repetidas iriam ser armazenados na hash table
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Listas podem ser ordenadas por frequência de acesso, usando e regra do 80/20 que diz que 80% dos acessos são para 20% da lista podemos ter um resultado eficiente
Os dicionarios podem ser usados para inserir, remover e buscar dados de maneira eficiente
Para inplementar dicionários precisamos fazer bom usa das "keys" que funcionariam como ID's para buscar diretamente pelo dado procurado.
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Para calcular o tempo de execução de um algoritmo de busca é importante considerar as probabilidades de algum valor estar em alguma posição
O jump search funciona pulando múltiplos de um valor J e verificando se no index J o valor é maior que o procurado, se não for faz-se uma busca linear em j - 1.
Criar um contador para acessos a um dado é uma maneira de manter uma lista ordenada por frequência de acessos
Mover o dado procurado para frente da lista é uma maneira de ordenar a lista por frequência de acesso.
transpose é outro jeito de ordenar uma lista por frequência de acessos e ele é eficiente tanto pra array quanto para linked list
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O hashing é usado para mapear e ordenar as key values de uma lista de acordo com as necessidades do usuário. Um método muito eficiente quando tratamos com valores únicos de keys para os dados.
A forma mais comum de hashing é a Linear Probing porém ela não é eficiente, então existem métodos com algumas melhorias.