DDR爱好者之家 Design By 杰米

关于哈希
先来了解一下Hash的基本思路:
设要存储对象的个数为num, 那么我们就用len个内存单元来存储它们(len>=num); 以每个对象ki的关键字为自变量,用一个函数h(ki)来映射出ki的内存地址,也就是ki的下标,将ki对象的元素内容全部存入这个地址中就行了。这个就是Hash的基本思路。
为什么要用一个函数来映射出它们的地址单元呢?
假设现在我要存储4个元素 13 7 14 11
显然,我们可以用数组来存。也就是:a[1] = 13; a[2] = 7; a[3] = 14; a[4] = 11;
当然,我们也可以用Hash来存。下面给出一个简单的Hash存储:
先来确定那个函数。我们就用h(ki) = ki%5;
对于第一个元素 h(13) = 13%5 = 3; 也就是说13的下标为3;即Hash[3] = 13;
对于第二个元素 h(7) = 7 % 5 = 2; 也就是说7的下标为2; 即Hash[2] = 7;
同理,Hash[4] = 14; Hash[1] = 11;
现在我要你查找11这个元素是否存在。你会怎么做呢?当然,对于数组来说,那是相当的简单,一个for循环就可以了。
也就是说我们要找4次。
下面我们来用Hash找一下。
首先,我们将要找的元素11代入刚才的函数中来映射出它所在的地址单元。也就是h(11) = 11%5 = 1了。下面我们来比较一下Hash[1]"htmlcode">

h1 = Hash.new                         #默认值为nil
h2 = Hash.new(“This is my first hash instance”) #默认值为” This is my first hash instance”:

上面两个例子都创建了一个空的Hash实例。一个Hash对象总是有一个默认的值——因为如果在一个Hash对象里没有找到指定的索引(key),将会返回默认值。
创建了Hash对象后,我们就可以像数组那样给他添加/删除项了。唯一不同的是,在数组中的索引只是能整数,而在Hash中索引(key)可以是任何类型(any type of object)且唯一的数据:

h2["one"] = "北京"
h2["two"] = "上海"
h2["three"] = "深圳"
h2["four"] = "广州"

Note: 如果在给Hash赋值时,使用的相同的key,那么后面的值会覆盖掉前面的值。另外,Ruby还提供了一种方便的创建和初始化Hash的方法,只需要在key后面加一个=>符号并跟一个值即可。每个key-value对用逗号隔开。然后整体用大括号括起来:

h2 = {
"one" => "北京",
"two" =>"上海",
"three" =>"深圳",
"four" =>"广州"  
}

2.通过索引存取Hash的值:
要想获取某个值,可以用下面的方法:

  puts h2[“one”]       #=>”北京”

如果指定的key不存在,将返回默认的值(前面有提到过)。此外,我们还可以用default方法获取默认值,用default+=方法设置默认值

      puts h1.default
      h1.default += “This is set value method”

3.复制Hash:
和数组一样,我们可以把一个Hash变量分配给另一个hash变量,它们都引用想同的Hash,所以如果其中一个的值变了,那么另外一个的值也会跟着变:

    h3 = h2
    h3[“one”] = “西安”
    puts h h2[“one”]        #=>”西安”

有的时候我们不希望上面的情况发生,即:修改了其中一个的值另一个也跟着修改了,我们可以使用clone方法make a new 

copy
    h4 = h2.clone
    h4[“one”] = “大连”
    puts h2[“one”]              #=>”西安”(i.e. 值没有修改)

4.Hash排序:
当我们需要对Hash进行排序时,不能像数组那样简单的使用sort方法,因为数组中的数据类型都是一样的(整型),Hash中的数据类型可能并不完全一样,如整数类型和字符串类型就没法一起排序,此时就需要我们进行处理,如下(如果Hash中的数据类型全部相同可以不进行如下处理):
      

 def sorted_hash(aHash)
       return aHash.sort{
           |a,b| a.to_s <=> b.to_s           
       }
    End
h1 = {1=>'one', 2=>'two', 3=> 'three'}
h2 = {6=>'six', 5=>'five', 4=> 'four'}
h3 = {'one'=>'A', 'two'=>'B','three'=>'C'}
h4 = h1.merge(h2)           #合并hash
h5 = h1.merge(h3)
def sorted_hash(aHash)
  return aHash.sort{|a,b| a.to_s <=> b.to_s }
end
p(h4)          
p(h4.sort)
p(h5)
p(sorted_hash(h5))

结果:

{5=>"five", 6=>"six", 1=>"one", 2=>"two", 3=>"three", 4=>"four"}
[[1, "one"], [2, "two"], [3, "three"], [4, "four"], [5, "five"], [6, "six"]]
{"two"=>"B", "three"=>"C", 1=>"one", 2=>"two", "one"=>"A", 3=>"three"}
[[1, "one"], [2, "two"], [3, "three"], ["one", "A"], ["three", "C"], ["two", "B"]]

 
事实上Hash的sort方法是把一个Hash对象转换成以[key,value]为单个元素的一个数组,然后再用数组的sort方法进行排序。
 
5.Hash类常用方法:

方法

说明

size()

返回Hash对象的长度

length()

返回Hash对象的长度

include"border-bottom: windowtext 1pt solid; padding-bottom: 0cm; background-color: transparent; border-top-color: #ffffff; padding-left: 5.4pt; padding-right: 5.4pt; border-collapse: collapse; font-size: 12px; border-left-color: #ffffff; border-right: windowtext 1pt solid; padding-top: 0cm">

判断指定的Hash对象是否包含指定的key

has_key"border-bottom: windowtext 1pt solid; padding-bottom: 0cm; background-color: transparent; border-top-color: #ffffff; padding-left: 5.4pt; padding-right: 5.4pt; border-collapse: collapse; font-size: 12px; border-left-color: #ffffff; border-right: windowtext 1pt solid; padding-top: 0cm">

判断指定的Hash对象是否包含指定的key

delete(key)

删除Hash对象中指定key的对应元素

keys()

返回由Hash对象中全部key组成的数组

values()

返回由Hash对象中全部value组成的数组


e.g.
       

 student = {
         "name" => "Steve",
         "age" => 22,
         "Gender" => "male"
        }   
   p student.keys                           #=> ["name", "Gender", "age"]
   p student.values                        #=> ["Steve", "male", 22]
   puts student.include"age")                #=> true
   puts student.size                          #=> 3
   student.delete("Gender")
   puts student.has_key"Gender")              #=>false
   puts student.size                          #=>2

 
深度挖掘
1.把Hash当作数组来处理:
Hash中的keys and values方法的返回值都是一个数组,所以我们可以使用数组的方法来对它们操作:

h1 = {1=>'one', 2=>'two', 3=> 'three',4=> 'four'}
h2 = {1=>'one', 3=>'two', 4=> 'four',5=> 'five'}
 
p( h1.keys & h2.keys )
p( h1.values & h2.values )
p( h1.keys+h2.keys )
p( h1.values-h2.values )
p( (h1.keys << h2.keys) )
p( (h1.keys << h2.keys).flatten)

结果:

[1, 3, 4]
["one", "two", "four"]
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 4]
["three"]
[1, 2, 3, 4, [5, 1, 3, 4]]
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 4]

 
2.追加和连续的区别:
+:给一个数组添加元素,创建一个新的数组
<<:给一个数据添加元素,直接操作原数组,当给一个数组添加的新元素也是一个数组时,该新元素作为数组的最后一个元素:

  a=[1,2,3]
  b=[4,5,6]
 
  p(a+b)
  p(a<<b)

结果:

[1, 2, 3, 4, 5, 6]
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]     #[1, 2, 3, [4, 5, 6]].flatten =>[1, 2, 3, 4, 5, 6]

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
DDR爱好者之家 Design By 杰米

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。