hash表的存储原理？

一、hash表的存储原理？

1）调用hashCode()方法计算Hash码值

（2）根据y=k(x)这样的函数计算存储位置 ——x就是哈希码值，y就是存储位置

（3）如果位置上没有元素，则将元素存储

（4）如果该位置上有元素，则需调用equal()方法比较内容是否相同，若相同则不再存储，不相同则存储在新的链表。

二、hash表的hash函数，冲突解决方法有哪些？

太多了

比方说用图的方法，每一个哈希值设一个链条，如果有冲突，就加入到对应哈希的那个链条

比方说用顺序存储的方法，预先留下一定数量的空的内存单元来摆放将来发生冲突的值

这些在很多数据结构的书里面都有写。。。希望你去找一下。。。太多。。。。

三、大数据时代处理数据相对于传统数据处理有哪些变化？

大数据与传统的数据技术的差别：

1、数据规模大：传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。而大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。

2、非结构化数据：传统数据主要在关系性数据库中分析，而大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同：因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素，导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。大数据分析时如何选取数据?这就需要根据一些标签来抽取数据。所以大数据处理过程中，比传统数据增加了一个过程Stream。就是在写入数据的时候，在数据上打一个标签，之后在利用大数据的时候，根据标签抽取数据。这个过程就类似于寻找图书：如果你在你个人书柜里，寻找一本书是很容易的，所以你买了书，可以直接放到书柜上，不用做任何处理;而如果图书馆买了书，如果不做任何处理的话，你是很难找到一本书的，所以图书馆在新书入库的时候，首先会对每本书打上标签，而这个打标签的过程，就是类似于Stream的工作。

四、数据透视表，处理多少数据？

针对较多数据时，用数据透视表能快速方便取得想要的数据。越多越便于使用。如果数据量小，比如3－5条，或者一眼就能识别的，就没有必要了

五、采购数据如何用数据透视表处理？

使用数据透视表可以帮助您对采购数据进行快速分析和总结，以下是一些基本的步骤：

1. 准备数据：将采购数据整理成一个数据表，确保每列包含相应的数据。通常，数据表的第一行应该是列标题，每一行代表一个数据记录。

2. 选择数据表：在Excel中，选定您要使用的数据表，确保包括所有列和行。

3. 创建数据透视表：在Excel的“插入”选项卡中，找到“数据透视表”工具，并点击打开。

4. 数据透视表字段设置：在数据透视表窗口中，将数据表的字段拖拽到对应的区域。通常，我们将要分析的数据字段拖拽到“值”区域，行字段拖拽到“行”区域，列字段拖拽到“列”区域。

5. 数据透视表设置：根据需要，您可以对数据透视表进行进一步的设置。比如，通过设置过滤器、排序和样式等来定制数据的展示和呈现。

6. 分析和总结数据：数据透视表将基于所选择的字段和设置，自动生成数据分析和总结。您可以查看不同字段之间的关系，进行数据的聚合和汇总，以及应用函数和计算等。

通过数据透视表，您可以轻松地处理和分析采购数据，了解供应商的销售情况、产品的采购量、成本分布等信息。同时，您还可以通过数据透视表的图表和图形功能，直观地展示和呈现数据结果，帮助您更好地理解和传达分析结果。

六、对于大数据的了解

在当今信息爆炸的时代，大数据已成为各行各业的关键词之一。对于大数据的了解不仅仅是IT行业的人士需要了解的内容，它已经渗透到了商业、医疗、金融等各个领域。本文将探讨对于大数据的了解，以及大数据在当前社会中的重要性。

什么是大数据？

大数据指的是规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据无法在一定时间内通过传统的数据处理工具进行捕捉、管理和处理。大数据具有“三V”特点，即数据量巨大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。

为什么对于大数据的了解如此重要？

首先，对于大数据的了解能够帮助企业更好地了解用户行为、优化产品和服务。通过对海量数据的分析，企业可以发现用户的需求、行为模式，从而进行精准营销和产品改进，提升企业竞争力。

其次，对于大数据的了解有助于决策制定。在日常运营和战略规划中，大数据分析能够为决策者提供客观、科学的依据，降低决策风险，提高决策的准确性和效率。

此外，对于大数据的了解还有助于促进创新。通过对大数据的深度挖掘，可以发现潜在的商业机会和创新点，帮助企业在市场竞争中脱颖而出。

如何提升对于大数据的了解？

第一步是了解大数据的基本概念和特点，包括数据量、数据种类、数据处理速度等“三V”特点，以及大数据分析的方法和工具。

其次，需要具备数据分析的能力，包括数据清洗、数据建模、数据可视化等技能。这些技能将有助于从海量数据中提取有用信息，并进行有效的分析。

另外，不断学习和实践也是提升对于大数据理解的关键。通过参加相关的培训课程、实践项目以及阅读行业资讯，不断提升自己对大数据的认识。

大数据的应用领域

当前，大数据已经广泛应用于各个领域，包括：

• 商业智能：通过大数据分析，企业可以更好地了解市场和客户需求，制定精准营销策略。
• 医疗健康：大数据可用于医学研究、疾病预测和个性化医疗服务。
• 金融行业：大数据可以帮助银行和金融机构识别风险、进行信用评估和预测市场变化。
• 交通运输：大数据可用于交通管理优化、智能交通系统建设等领域。

结语

对于大数据的了解已经成为当今职场中的一项重要技能。掌握大数据分析的能力不仅能够帮助个人在职业生涯中更上一层楼，也能够为企业创新和发展注入新的动力。希望通过本文的介绍，读者能更深入地了解并应用大数据分析，成为大数据时代的赢家。

七、数据透视表之间的间隔怎么处理？

在数据透视表选项设置即可。

在数据透视表任何位置右击，选择数据透视表选项，点击更新时自动调整列宽A的勾选，这样数据透视图筛选后，就可以自动调整间距。

数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。

之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。

八、使用哈希表处理JSON数据

在计算机科学中，哈希表是一种常用的数据结构，用于高效地存储和访问数据。而JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据格式，用于表示结构化数据。本文将介绍如何使用哈希表来处理JSON数据，以提高数据的访问和操作效率。

什么是哈希表

哈希表是一种根据键（key）直接访问数据的数据结构。它通过将键映射到一个数组中的索引来实现快速访问。通过使用散列函数，哈希表可以将键的值转化为一个唯一的索引，从而将数据放置在正确的位置上。

处理JSON数据

JSON是一种基于键值对的数据格式。它使用对象（object）和数组（array）来组织数据，以便于存储和传输。而哈希表则可以用来对JSON数据进行索引和查找，使得数据的访问更加高效。

对于JSON对象，我们可以将对象的属性作为键，将属性的值作为哈希表中的数据。这样，我们可以通过属性来快速获取对应的值。

对于JSON数组，我们可以使用整数作为键，将数组中的元素作为哈希表中的数据。这样，我们可以通过索引来快速获取数组中的元素。

优势和应用

使用哈希表处理JSON数据有很多优势和应用场景。首先，哈希表的查找操作是常数时间复杂度的，因此可以快速地找到对应的数据。其次，哈希表还可以用于去重、数据统计等操作，从而提高数据处理的效率。

在实际应用中，我们可以使用哈希表来处理大规模的JSON数据，例如在数据分析、搜索引擎等领域。通过合理设计哈希函数和选择适当的哈希表实现，我们可以实现高效的数据存储和查询。

总结

哈希表是一种高效的数据结构，可以用于处理JSON数据。通过将JSON数据转化为哈希表，我们可以提高数据的访问和操作效率，从而加快数据处理的速度。在实际应用中，哈希表可以应用在数据分析、搜索引擎等领域，提供高效的数据存储和查询功能。

感谢您阅读本文，相信通过本文的介绍，您对使用哈希表处理JSON数据有了更深入的了解，并能在实际应用中更好地利用哈希表的优势。

九、制度对于数据安全的作用？

数据安全事关国家安全与经济社会发展，制定一部数据安全领域的基础性法律十分必要。数据安全保护管理基本制度的确立将对行业产生多方面影响。

第一，数据安全保护管理基本制度是政务数据流通的加速器；

第二，个人及企业作为数据的拥有者，将切实得到经济价值；

第三，数据安全保护管理基本制度是国家大基建之大数据产业的制度基石，能让产业公司放开手脚，明确有所为有所不为。

十、oracle分区表之hash分区表的使用及扩展？

Hash分区是通过对分区键运用Hash算法从而决定数据的分区归属。

常用的分区表所具有的优点：如提高数据可用行，减少管理负担，改善语句性能等优点，hash分区同样拥有。此外，由于Hash分区表是按分区键的hash计算结果来决定其分区的，而特定的分区键其hash值是固定的，也就是说Hash分区表的数据是按分区键值来聚集的，同样的分区键肯定在同一分区。

Hash分区表是通过add partition命令来增加分区的。Oracle推荐分区的个数是2的幂，比如,2,8..等等，这样可以确保数据在各个分区中分布比较均匀。当然，如前所述，还需要分区键值是连续分布的，或接近连续分布。

增加新分区时，需要将一些原有的数据从旧的分区划分到新的分区中，：如果要增加的分区是第N个分区，大于等于N的最小2的整数幂为M，则当增加第N个分区时，这个分区的数据来源于分区N-M/2。

比如，现在有个Hash分区表共有100个分区，我们想为其增加一个分区，则它是101个分区，即上面公式中的N为101，而大于101的最小2的整数幂为128，则M为128，于是，这个101分区的数据来源就应该是101-128/2=37分区。

换个角度来说，当我们在增加第101分区的时候，是需要锁定37分区的，因为我们需要将该分区中的部分数据插入到新的101分区中。