散列表查找电话号码java

时间: 2023-12-23 07:01:06 浏览: 43
散列表(哈希表)是一种高效的数据结构,可以用来存储和查找大量的数据。在Java中,可以使用HashMap来实现散列表。 要查找电话号码,首先需要将电话号码和对应的姓名存储在散列表中。可以使用HashMap来实现,将姓名作为key,电话号码作为value存储在HashMap中。 通过散列表查找电话号码的步骤如下: 1. 将姓名作为key,使用hash函数来计算出对应的哈希值。 2. 根据哈希值定位到对应的桶(bucket)或槽(slot),在桶中查找是否存在该姓名的电话号码。 3. 如果存在,则返回对应的电话号码;如果不存在,则说明该姓名不存在于散列表中。 在Java中,可以使用HashMap的get方法来实现散列表的查找操作。例如: ``` HashMap<String, String> phoneBook = new HashMap<>(); phoneBook.put("张三", "1234567890"); String name = "张三"; String phoneNumber = phoneBook.get(name); if (phoneNumber != null) { System.out.println(name + "的电话号码是:" + phoneNumber); } else { System.out.println("查无此人"); } ``` 通过上述代码,可以实现根据姓名查找电话号码的功能。借助散列表的高效查找特性,可以快速地找到需要的电话号码。
相关问题

散列表实现电话薄的存储java

散列表是一种常用的数据结构,可以用来实现电话薄的存储。在java中,可以使用HashMap来实现散列表的功能。HashMap是java语言中提供的一种散列表实现,它可以存储键值对的数据。 首先,我们可以创建一个HashMap对象来存储电话薄中的联系人信息。每个联系人可以作为一个键值对存储在HashMap中,其中键是联系人的姓名,值是联系人的电话号码。比如,我们可以将联系人的姓名作为键,电话号码作为值存储在HashMap中。 当需要向电话薄中添加新的联系人信息时,我们可以使用HashMap的put方法,将新的联系人信息添加到HashMap中。如果需要查询某个联系人的电话号码,可以使用get方法来获取相应的值。 此外,如果需要删除或更新电话薄中的联系人信息,也可以使用HashMap提供的remove和replace方法来实现。 使用HashMap实现电话薄的存储有许多优点,其中包括快速的查找和插入操作,以及良好的内存利用率。同时,HashMap还提供了丰富的操作方法和接口,能够满足电话薄管理的各种需求。 综上所述,通过HashMap实现电话薄的存储是一种简单而有效的方法,能够满足电话薄管理的各种需求。在java中,通过HashMap可以轻松地实现电话薄的添加、查询、删除和更新等功能。

数据结构散列表电话号码查找

散列表是一种常用的数据结构,用于实现快速的查找操作。在电话号码查找系统中,可以使用散列表来存储电话号码与对应用户信息的映射关系。 散列表的基本要求包括以下几点: 1) 每个记录有电话号码、用户名和地址这些数据项; 2) 从键盘输入各记录,以电话号码和用户名作为关键字建立散列表; 3) 采用一定的方法解决冲突,避免关键字冲突导致数据丢失或查找失败; 4) 可以根据电话号码或用户名进行查找,并将查找结果显示出来。 在实现散列表电话号码查找的过程中,可以选择使用Java语言和相关技术框架。比如,在开发环境方面,可以使用JDK8、Oracle数据库、Redis缓存等。在项目技术方面,可以利用Spring Boot、MyBatis-Plus、Spring MVC等框架来搭建系统的后台逻辑。前端部分可以采用Bootstrap框架,结合JQuery Ajax实现数据的动态展示和交互功能。同时,可以整合前端组件如Layer.js(提供弹窗功能)和Bootstrap-table(数据列表展示)来增强用户体验。 通过以上方法和技术,可以实现一个高效的数据结构散列表电话号码查找系统。该系统能够快速地根据电话号码或用户名进行查找,并显示出相关的用户信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [数据结构散列表电话号码查询系统课程设计](https://download.csdn.net/download/wq378136777/4941188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Java企业报表管理系统源码](https://download.csdn.net/download/m0_55416028/88269629)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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