1
00:00:00,000 --> 00:00:00,500

2
00:00:00,500 --> 00:00:01,900
[MUSIC CHƠI]

3
00:00:01,900 --> 00:00:05,710

4
00:00:05,710 --> 00:00:09,150
>> DOUG LLOYD: Bởi bây giờ bạn
biết rất nhiều về mảng,

5
00:00:09,150 --> 00:00:11,610
và bạn biết rất nhiều về danh sách liên kết.

6
00:00:11,610 --> 00:00:13,650
Và chúng tôi đã thảo luận về các
ưu và nhược điểm, chúng tôi đã

7
00:00:13,650 --> 00:00:16,620
thảo luận rằng danh sách liên kết
có thể có được lớn hơn và nhỏ hơn,

8
00:00:16,620 --> 00:00:18,630
nhưng chúng chiếm kích thước hơn.

9
00:00:18,630 --> 00:00:22,359
Mảng là đơn giản hơn nhiều để
sử dụng, nhưng chúng hạn chế trong nhiều

10
00:00:22,359 --> 00:00:24,900
như chúng ta phải thiết lập kích thước của
các mảng ở đầu

11
00:00:24,900 --> 00:00:26,910
và sau đó chúng tôi đang mắc kẹt với nó.

12
00:00:26,910 --> 00:00:30,470
>> Nhưng đó là, chúng tôi đã khá hơn nhiều
hết tất cả các chủ đề của chúng tôi

13
00:00:30,470 --> 00:00:33,040
về danh sách và các mảng liên kết.

14
00:00:33,040 --> 00:00:34,950
Hoặc có chúng tôi?

15
00:00:34,950 --> 00:00:37,720
Có lẽ chúng ta có thể làm điều gì đó
thậm chí sáng tạo hơn.

16
00:00:37,720 --> 00:00:40,950
Và đó là loại cho vay
ý tưởng của một bảng băm.

17
00:00:40,950 --> 00:00:46,680
>> Vì vậy, trong một bảng băm chúng ta sẽ cố gắng
kết hợp một mảng với một danh sách liên kết.

18
00:00:46,680 --> 00:00:49,520
Chúng tôi sẽ có những lợi thế
của mảng, như truy cập ngẫu nhiên,

19
00:00:49,520 --> 00:00:53,510
việc có thể chỉ cần đi vào mảng
4 yếu tố hoặc mảng phần 8

20
00:00:53,510 --> 00:00:55,560
mà không cần phải lặp qua.

21
00:00:55,560 --> 00:00:57,260
Đó là khá nhanh, phải không?

22
00:00:57,260 --> 00:01:00,714
>> Nhưng chúng tôi cũng muốn có dữ liệu của chúng tôi
cấu trúc có thể phát triển và thu nhỏ.

23
00:01:00,714 --> 00:01:02,630
Chúng tôi không cần, chúng tôi không
muốn bị hạn chế.

24
00:01:02,630 --> 00:01:04,588
Và chúng tôi muốn có thể
thêm và loại bỏ những thứ

25
00:01:04,588 --> 00:01:08,430
rất dễ dàng, mà nếu bạn gọi lại,
là rất phức tạp với một mảng.

26
00:01:08,430 --> 00:01:11,650
Và chúng ta có thể gọi đây
điều mới một bảng băm.

27
00:01:11,650 --> 00:01:15,190
>> Và nếu được thực hiện một cách chính xác,
chúng ta đang loại dùng

28
00:01:15,190 --> 00:01:18,150
những ưu điểm của cả hai dữ liệu
cấu trúc mà bạn đã nhìn thấy,

29
00:01:18,150 --> 00:01:19,880
mảng và danh sách liên kết.

30
00:01:19,880 --> 00:01:23,070
Chèn có thể bắt đầu
có xu hướng về theta của 1.

31
00:01:23,070 --> 00:01:26,207
Theta, chúng tôi đã không thực sự thảo luận,
nhưng theta chỉ là trường hợp trung bình,

32
00:01:26,207 --> 00:01:27,540
những gì đang thực sự xảy ra.

33
00:01:27,540 --> 00:01:29,680
Bạn không phải lúc nào
có trường hợp xấu nhất,

34
00:01:29,680 --> 00:01:32,555
và bạn không phải lúc nào cũng sẽ có
các trường hợp tốt nhất, vì vậy những gì

35
00:01:32,555 --> 00:01:33,900
kịch bản trung bình?

36
00:01:33,900 --> 00:01:36,500
>> Vâng một chèn trung bình
vào một bảng băm

37
00:01:36,500 --> 00:01:39,370
có thể bắt đầu để có được gần với thời gian liên tục.

38
00:01:39,370 --> 00:01:41,570
Và xóa có thể nhận được
gần với thời gian liên tục.

39
00:01:41,570 --> 00:01:44,440
Và tra cứu có thể nhận được
gần với thời gian liên tục.

40
00:01:44,440 --> 00:01:48,600
That's-- chúng ta không có một dữ liệu
cấu trúc nào đó có thể làm điều đó,

41
00:01:48,600 --> 00:01:51,180
và vì vậy điều này đã âm thanh
như là một điều khá tuyệt vời.

42
00:01:51,180 --> 00:01:57,010
Chúng tôi đã thực sự giảm thiểu các
nhược điểm của mỗi ngày của riêng mình.

43
00:01:57,010 --> 00:01:59,160
>> Để có được hiệu suất này
nâng cấp, mặc dù chúng tôi

44
00:01:59,160 --> 00:02:03,580
cần phải suy nghĩ lại cách chúng ta thêm
dữ liệu vào cấu trúc.

45
00:02:03,580 --> 00:02:07,380
Cụ thể chúng tôi muốn
dữ liệu riêng của mình cho chúng tôi

46
00:02:07,380 --> 00:02:09,725
nơi cần đi trong cấu trúc.

47
00:02:09,725 --> 00:02:12,850
Và nếu chúng ta thì cần phải xem nếu nó trong
cấu trúc, nếu chúng ta cần phải tìm thấy nó,

48
00:02:12,850 --> 00:02:16,610
chúng tôi muốn xem xét dữ liệu
một lần nữa và có thể có hiệu quả,

49
00:02:16,610 --> 00:02:18,910
bằng cách sử dụng dữ liệu, truy cập ngẫu nhiên cho nó.

50
00:02:18,910 --> 00:02:20,700
Chỉ cần nhìn vào các
dữ liệu chúng ta cần phải có

51
00:02:20,700 --> 00:02:25,890
một ý tưởng về nơi chính xác chúng tôi
sẽ tìm thấy nó trong bảng băm.

52
00:02:25,890 --> 00:02:28,770
>> Bây giờ các nhược điểm của hàm băm
bảng là họ đang thực sự

53
00:02:28,770 --> 00:02:31,770
khá xấu tại đặt hàng hoặc phân loại dữ liệu.

54
00:02:31,770 --> 00:02:34,970
Và trên thực tế, nếu bạn bắt đầu
sử dụng chúng để đặt hàng hoặc loại

55
00:02:34,970 --> 00:02:37,990
dữ liệu bạn mất tất cả các
lợi thế trước đây bạn

56
00:02:37,990 --> 00:02:40,710
đã về chèn và xóa.

57
00:02:40,710 --> 00:02:44,060
Hiện trở nên gần gũi hơn với
theta của n, và chúng tôi đã cơ bản

58
00:02:44,060 --> 00:02:45,530
thụt lùi vào một danh sách liên kết.

59
00:02:45,530 --> 00:02:48,850
Và vì vậy chúng tôi chỉ muốn sử dụng băm
bảng nếu chúng ta không quan tâm đến

60
00:02:48,850 --> 00:02:51,490
cho dù dữ liệu được sắp xếp.

61
00:02:51,490 --> 00:02:54,290
Đối với các bối cảnh trong đó
bạn sẽ sử dụng chúng trong CS50

62
00:02:54,290 --> 00:02:58,900
có thể bạn không quan tâm
rằng các dữ liệu được sắp xếp.

63
00:02:58,900 --> 00:03:03,170
>> Vì vậy, một bảng băm là một sự kết hợp
của hai phần riêng biệt

64
00:03:03,170 --> 00:03:04,980
mà chúng ta đã quen thuộc.

65
00:03:04,980 --> 00:03:07,930
Đầu tiên là một chức năng, trong đó
chúng ta thường gọi một hàm băm.

66
00:03:07,930 --> 00:03:11,760
Và đó hàm băm sẽ
trả lại một số nguyên không âm, mà

67
00:03:11,760 --> 00:03:14,870
chúng ta thường gọi một hashcode, OK?

68
00:03:14,870 --> 00:03:20,230
Cái thứ hai là một mảng, mà là
khả năng lưu trữ dữ liệu của các loại chúng tôi

69
00:03:20,230 --> 00:03:22,190
muốn đặt vào cấu trúc dữ liệu.

70
00:03:22,190 --> 00:03:24,310
Chúng tôi sẽ tổ chức off trên
liên kết yếu tố danh sách cho doanh nghiệp

71
00:03:24,310 --> 00:03:27,810
và chỉ bắt đầu với những điều cơ bản của một
băm bảng để có được đầu của bạn xung quanh nó,

72
00:03:27,810 --> 00:03:30,210
và sau đó chúng tôi sẽ có thể thổi
tâm trí của bạn một chút khi chúng ta

73
00:03:30,210 --> 00:03:32,920
kết hợp các mảng và danh sách liên kết với nhau.

74
00:03:32,920 --> 00:03:35,590
>> Ý tưởng cơ bản mặc dù
là chúng ta mất một số dữ liệu.

75
00:03:35,590 --> 00:03:37,860
Chúng tôi chạy mà dữ liệu thông qua
hàm băm.

76
00:03:37,860 --> 00:03:41,980
Và do đó, các dữ liệu được xử lý
và nó phun ra một số, OK?

77
00:03:41,980 --> 00:03:44,890
Và sau đó với con số đó
chúng ta chỉ cần lưu trữ các dữ liệu

78
00:03:44,890 --> 00:03:48,930
chúng tôi muốn lưu trữ trong các
mảng ở vị trí đó.

79
00:03:48,930 --> 00:03:53,990
Vì thế chúng ta có thể
bảng băm này của chuỗi.

80
00:03:53,990 --> 00:03:57,350
Nó có 10 yếu tố trong nó, vì vậy
chúng ta có thể phù hợp với 10 chuỗi trong nó.

81
00:03:57,350 --> 00:03:59,320
>> Hãy nói rằng chúng tôi muốn băm John.

82
00:03:59,320 --> 00:04:02,979
Vì vậy, John là dữ liệu chúng tôi muốn chèn
vào bảng băm này ở đâu đó.

83
00:04:02,979 --> 00:04:03,770
Nơi nào chúng ta đặt nó?

84
00:04:03,770 --> 00:04:05,728
Vâng điển hình với một
mảng cho đến nay chúng ta có thể

85
00:04:05,728 --> 00:04:07,610
sẽ đặt nó trong mảng vị trí 0.

86
00:04:07,610 --> 00:04:09,960
Nhưng bây giờ chúng ta có hàm băm mới này.

87
00:04:09,960 --> 00:04:13,180
>> Và chúng ta hãy nói rằng chúng tôi chạy John
thông qua hàm băm này

88
00:04:13,180 --> 00:04:15,417
và nó phun ra 4.

89
00:04:15,417 --> 00:04:17,500
Vâng đó là nơi chúng tôi
sẽ muốn đưa John.

90
00:04:17,500 --> 00:04:22,050
Chúng tôi muốn đưa John trong mảng vị trí
4, bởi vì nếu chúng ta băm John again--

91
00:04:22,050 --> 00:04:23,810
hãy nói rằng sau này chúng tôi
muốn tìm kiếm và xem

92
00:04:23,810 --> 00:04:26,960
nếu John tồn tại trong hash này
table-- tất cả chúng ta cần phải làm

93
00:04:26,960 --> 00:04:30,310
là chạy nó thông qua các hash cùng
chức năng, có được số 4,

94
00:04:30,310 --> 00:04:33,929
và có thể tìm thấy John
ngay trong cấu trúc dữ liệu của chúng tôi.

95
00:04:33,929 --> 00:04:34,720
Đó là khá tốt.

96
00:04:34,720 --> 00:04:36,928
>> Hãy nói rằng bây giờ chúng ta làm điều này
một lần nữa, chúng tôi muốn băm Paul.

97
00:04:36,928 --> 00:04:39,446
Chúng tôi muốn thêm Paul
vào bảng băm này.

98
00:04:39,446 --> 00:04:42,070
Hãy nói rằng lần này chúng tôi chạy
Paul qua hàm băm,

99
00:04:42,070 --> 00:04:44,600
hashcode được tạo ra là 6.

100
00:04:44,600 --> 00:04:47,340
Vâng bây giờ chúng ta có thể đưa Paul
tại vị trí mảng 6.

101
00:04:47,340 --> 00:04:50,040
Và nếu chúng ta cần phải nhìn lên xem
Paul là trong bảng băm này,

102
00:04:50,040 --> 00:04:53,900
tất cả chúng ta cần phải làm là chạy Paul
thông qua các hàm băm một lần nữa

103
00:04:53,900 --> 00:04:55,830
và chúng ta sẽ nhận được 6 ra một lần nữa.

104
00:04:55,830 --> 00:04:57,590
>> Và sau đó chúng ta chỉ cần nhìn
tại vị trí mảng 6.

105
00:04:57,590 --> 00:04:58,910
Paul là có?

106
00:04:58,910 --> 00:05:00,160
Nếu vậy, anh ấy trong bảng băm.

107
00:05:00,160 --> 00:05:01,875
Paul là không có?

108
00:05:01,875 --> 00:05:03,000
Ông ấy không phải trong bảng băm.

109
00:05:03,000 --> 00:05:05,720
Nó khá dễ hiểu.

110
00:05:05,720 --> 00:05:07,770
>> Bây giờ làm thế nào để bạn xác định một hàm băm?

111
00:05:07,770 --> 00:05:11,460
Cũng có thực sự không có giới hạn
số hàm băm có thể.

112
00:05:11,460 --> 00:05:14,350
Trong thực tế có một số thực sự,
những người thực sự tốt trên internet.

113
00:05:14,350 --> 00:05:17,560
Có một số thực sự,
những người thực sự xấu trên internet.

114
00:05:17,560 --> 00:05:21,080
Nó cũng khá dễ dàng
để viết một xấu.

115
00:05:21,080 --> 00:05:23,760
>> Vì vậy, những gì làm nên một tốt
hàm băm, phải không?

116
00:05:23,760 --> 00:05:27,280
Vâng một hàm băm tốt nên
chỉ sử dụng các dữ liệu đang được băm,

117
00:05:27,280 --> 00:05:29,420
và tất cả các dữ liệu đang được băm.

118
00:05:29,420 --> 00:05:32,500
Vì vậy, chúng tôi không muốn sử dụng anything--
chúng ta không kết hợp bất cứ điều gì

119
00:05:32,500 --> 00:05:35,560
khác ngoài các dữ liệu.

120
00:05:35,560 --> 00:05:37,080
Và chúng tôi muốn sử dụng tất cả các dữ liệu.

121
00:05:37,080 --> 00:05:39,830
Chúng tôi không muốn chỉ cần sử dụng một mảnh
của nó, chúng tôi muốn sử dụng tất cả của nó.

122
00:05:39,830 --> 00:05:41,710
Một hàm băm nên
cũng được xác định.

123
00:05:41,710 --> 00:05:42,550
Điều đó có nghĩa là gì?

124
00:05:42,550 --> 00:05:46,200
Cũng có nghĩa là mỗi lần chúng tôi
vượt qua các mảnh cùng chính xác của dữ liệu

125
00:05:46,200 --> 00:05:50,040
vào hàm băm chúng tôi luôn
có được hashcode cùng ra.

126
00:05:50,040 --> 00:05:52,870
Nếu tôi vượt qua John vào
hàm băm tôi nhận ra 4.

127
00:05:52,870 --> 00:05:56,110
Tôi sẽ có thể làm điều đó 10.000
lần và tôi sẽ luôn luôn nhận được 4.

128
00:05:56,110 --> 00:06:00,810
Vì vậy, không có con số ngẫu nhiên hiệu quả
có thể được tham gia vào băm của chúng tôi tables--

129
00:06:00,810 --> 00:06:02,750
trong hàm băm của chúng tôi.

130
00:06:02,750 --> 00:06:05,750
>> Một hàm băm cũng nên
thống nhất phân phối dữ liệu.

131
00:06:05,750 --> 00:06:09,700
Nếu mỗi khi bạn chạy các dữ liệu thông qua các
hàm băm bạn nhận được hashcode 0,

132
00:06:09,700 --> 00:06:11,200
đó có lẽ không tuyệt vời như vậy, phải không?

133
00:06:11,200 --> 00:06:14,600
Bạn có thể muốn lớn
một loạt các mã băm.

134
00:06:14,600 --> 00:06:17,190
Cũng có những thứ có thể lây lan
ra khắp bàn.

135
00:06:17,190 --> 00:06:23,210
Và cũng có thể nó sẽ là tuyệt vời nếu thực sự
dữ liệu tương tự, như John và Jonathan,

136
00:06:23,210 --> 00:06:26,320
có thể được trải ra để cân nhắc
địa điểm khác nhau trong bảng băm.

137
00:06:26,320 --> 00:06:28,750
Đó sẽ là một lợi thế tốt đẹp.

138
00:06:28,750 --> 00:06:31,250
>> Dưới đây là một ví dụ về một hàm băm.

139
00:06:31,250 --> 00:06:33,150
Tôi đã viết này lên trước đó.

140
00:06:33,150 --> 00:06:35,047
Nó không phải là một đặc biệt
hàm băm tốt

141
00:06:35,047 --> 00:06:37,380
vì những lý do không thực sự
chịu đi vào ngay bây giờ.

142
00:06:37,380 --> 00:06:41,040
Nhưng bạn có thấy những gì đang xảy ra ở đây?

143
00:06:41,040 --> 00:06:44,420
Nó có vẻ như chúng ta đang khai báo một biến
gọi là tiền và thiết lập nó bằng 0.

144
00:06:44,420 --> 00:06:50,010
Và sau đó dường như tôi đang làm một cái gì đó
miễn là strstr [j] là không bằng nhau

145
00:06:50,010 --> 00:06:52,490
để dấu gạch chéo ngược 0.

146
00:06:52,490 --> 00:06:54,870
Tôi đang làm gì ở đó?

147
00:06:54,870 --> 00:06:57,440
>> Điều này về cơ bản là giống nhau
cách thực hiện [? strl?]

148
00:06:57,440 --> 00:06:59,773
và phát hiện khi bạn đã
đạt đến kết thúc của chuỗi.

149
00:06:59,773 --> 00:07:02,480
Vì vậy, tôi không cần phải thực sự
tính toán chiều dài của chuỗi,

150
00:07:02,480 --> 00:07:05,640
Tôi chỉ sử dụng khi tôi nhấn
backslash 0 nhân vật tôi biết

151
00:07:05,640 --> 00:07:07,185
Tôi đã đạt đến kết thúc của chuỗi.

152
00:07:07,185 --> 00:07:09,560
Và sau đó tôi sẽ giữ
lặp lại thông qua chuỗi,

153
00:07:09,560 --> 00:07:15,310
thêm strstr [j] để tổng hợp, và sau đó tại
cuối ngày sẽ trở về sum mod

154
00:07:15,310 --> 00:07:16,200
HASH_MAX.

155
00:07:16,200 --> 00:07:18,700
>> Về cơ bản tất cả các hash này
chức năng đang làm là thêm lên

156
00:07:18,700 --> 00:07:23,450
tất cả các giá trị ASCII của
chuỗi của tôi, và sau đó nó

157
00:07:23,450 --> 00:07:26,390
trả lại một số hashcode
modded của HASH_MAX.

158
00:07:26,390 --> 00:07:29,790
Đó có lẽ là kích thước
các mảng của tôi, phải không?

159
00:07:29,790 --> 00:07:33,160
Tôi không muốn nhận được băm
mã nếu mảng của tôi có kích thước 10,

160
00:07:33,160 --> 00:07:35,712
Tôi không muốn là nhận được
ra mã băm 11, 12,

161
00:07:35,712 --> 00:07:38,690
13 tuổi, tôi không thể đặt mọi thứ vào
những vị trí của mảng,

162
00:07:38,690 --> 00:07:39,790
đó sẽ là bất hợp pháp.

163
00:07:39,790 --> 00:07:42,130
Tôi bị một lỗi phân khúc.

164
00:07:42,130 --> 00:07:45,230
>> Bây giờ đây là một cách nhanh chóng sang một bên.

165
00:07:45,230 --> 00:07:48,470
Nói chung bạn có thể sẽ không
muốn viết hàm băm của riêng bạn.

166
00:07:48,470 --> 00:07:50,997
Nó thực sự là một chút
một nghệ thuật, không phải là một khoa học.

167
00:07:50,997 --> 00:07:52,580
Và có rất nhiều mà đi vào chúng.

168
00:07:52,580 --> 00:07:55,288
Internet, như tôi đã nói, có đầy đủ
của hàm băm thực sự tốt,

169
00:07:55,288 --> 00:07:58,470
và bạn nên sử dụng internet để
tìm các hàm băm vì nó thực sự

170
00:07:58,470 --> 00:08:03,230
chỉ cần loại một không cần thiết
lãng phí thời gian để tạo của riêng bạn.

171
00:08:03,230 --> 00:08:05,490
>> Bạn có thể viết cái đơn giản
cho mục đích thử nghiệm.

172
00:08:05,490 --> 00:08:08,323
Nhưng khi bạn thực sự sẽ
bắt đầu băm dữ liệu và lưu trữ nó

173
00:08:08,323 --> 00:08:10,780
vào một bảng băm bạn
có lẽ sẽ muốn

174
00:08:10,780 --> 00:08:14,580
sử dụng một số chức năng đã được tạo ra
cho bạn, mà tồn tại trên internet.

175
00:08:14,580 --> 00:08:17,240
Nếu bạn chỉ cần nhớ
để trích dẫn nguồn của bạn.

176
00:08:17,240 --> 00:08:21,740
Không có lý do để
ăn cắp bất cứ thứ gì ở đây.

177
00:08:21,740 --> 00:08:25,370
>> Cộng đồng khoa học máy tính là
chắc chắn ngày càng tăng, và thực sự giá trị

178
00:08:25,370 --> 00:08:28,796
mã nguồn mở, và nó thực sự quan trọng
để trích dẫn nguồn của bạn để mọi người

179
00:08:28,796 --> 00:08:30,670
có thể được ghi công cho
công việc mà họ đang

180
00:08:30,670 --> 00:08:32,312
làm cho lợi ích của cộng đồng.

181
00:08:32,312 --> 00:08:34,020
Vì vậy, luôn luôn có sure--
và không chỉ cho hash

182
00:08:34,020 --> 00:08:37,270
chức năng, nhưng nói chung khi bạn
sử dụng mã từ một nguồn bên ngoài,

183
00:08:37,270 --> 00:08:38,299
luôn luôn trích dẫn nguồn của bạn.

184
00:08:38,299 --> 00:08:43,500
Cung cấp tín dụng cho người đã làm
một số công việc, do đó bạn không phải.

185
00:08:43,500 --> 00:08:46,720
>> OK như vậy chúng ta hãy xem lại này
bảng băm cho một thứ hai.

186
00:08:46,720 --> 00:08:48,780
Đây là nơi chúng tôi rời
off sau khi chúng ta chèn

187
00:08:48,780 --> 00:08:53,300
John và Paul vào bảng băm này.

188
00:08:53,300 --> 00:08:55,180
Bạn có thấy một vấn đề ở đây?

189
00:08:55,180 --> 00:08:58,410
Bạn có thể thấy hai.

190
00:08:58,410 --> 00:09:02,240
Nhưng đặc biệt, làm bạn
xem lại vấn đề này?

191
00:09:02,240 --> 00:09:06,770
>> Nếu tôi băm gì Ringo, và nó
Hóa ra sau khi chế biến

192
00:09:06,770 --> 00:09:14,000
rằng dữ liệu thông qua các hàm băm
Ringo cũng tạo ra hashcode 6.

193
00:09:14,000 --> 00:09:16,810
Tôi đã nhận được dữ liệu ở
hashcode-- mảng vị trí 6.

194
00:09:16,810 --> 00:09:22,000
Vì vậy, nó có thể có được một chút
của một vấn đề đối với tôi bây giờ, phải không?

195
00:09:22,000 --> 00:09:23,060
>> Chúng tôi gọi đây là một vụ va chạm.

196
00:09:23,060 --> 00:09:26,460
Và các vụ va chạm xảy ra khi hai
mẩu dữ liệu chạy qua cùng bảng băm

197
00:09:26,460 --> 00:09:29,200
chức năng mang lại hashcode cùng.

198
00:09:29,200 --> 00:09:32,850
Có lẽ chúng ta vẫn muốn có được cả
mẩu dữ liệu vào bảng băm,

199
00:09:32,850 --> 00:09:36,330
nếu không chúng tôi sẽ không được chạy Ringo
tự ý thông qua các hàm băm.

200
00:09:36,330 --> 00:09:40,870
Chúng ta có lẽ muốn có được
Ringo vào mảng đó.

201
00:09:40,870 --> 00:09:46,070
>> Làm thế nào để chúng tôi làm điều đó, mặc dù nếu ông
và Paul cả năng suất hashcode 6?

202
00:09:46,070 --> 00:09:49,520
Chúng tôi không muốn ghi đè Paul,
chúng tôi muốn Paul có mặt ở đó quá.

203
00:09:49,520 --> 00:09:52,790
Vì vậy, chúng ta cần phải tìm một cách để có được
các yếu tố vào bảng băm

204
00:09:52,790 --> 00:09:56,550
vẫn còn lưu giữ nhanh của chúng tôi
chèn và nhanh chóng nhìn lên.

205
00:09:56,550 --> 00:10:01,350
Và một cách để đối phó với nó là để
làm một cái gì đó gọi là tuyến tính thăm dò.

206
00:10:01,350 --> 00:10:04,170
>> Sử dụng phương pháp này nếu chúng ta có một
va chạm, tốt, chúng ta làm gì?

207
00:10:04,170 --> 00:10:08,580
Vâng, chúng tôi không thể đưa anh ta trong mảng vị trí
6, hoặc bất cứ điều gì hashcode đã được tạo ra,

208
00:10:08,580 --> 00:10:10,820
chúng ta hãy đặt anh ở hashcode cộng thêm 1.

209
00:10:10,820 --> 00:10:13,670
Và nếu đó là đầy đủ cho phép của
đưa anh vào hashcode cộng 2.

210
00:10:13,670 --> 00:10:17,420
Lợi ích của việc này là nếu anh ta
không chính xác nơi chúng tôi nghĩ rằng ông là,

211
00:10:17,420 --> 00:10:20,850
và chúng ta phải bắt đầu tìm kiếm,
có lẽ chúng ta không cần phải đi quá xa.

212
00:10:20,850 --> 00:10:23,900
Có lẽ chúng ta không cần phải tìm kiếm
tất cả các yếu tố n của bảng băm.

213
00:10:23,900 --> 00:10:25,790
Có lẽ chúng ta phải tìm kiếm
một vài trong số họ.

214
00:10:25,790 --> 00:10:30,680
>> Và vì vậy chúng tôi vẫn chăm sóc theo hướng
mà trường hợp trung bình là gần 1 vs

215
00:10:30,680 --> 00:10:34,280
gần n, vì vậy có lẽ đó sẽ làm việc.

216
00:10:34,280 --> 00:10:38,010
Vì vậy, chúng ta hãy xem cách này
có thể làm việc trong thực tế.

217
00:10:38,010 --> 00:10:41,460
Và chúng ta hãy xem nếu có thể chúng ta có thể phát hiện
các vấn đề có thể xảy ra ở đây.

218
00:10:41,460 --> 00:10:42,540
>> Hãy nói rằng chúng tôi băm Bart.

219
00:10:42,540 --> 00:10:45,581
Vì vậy, bây giờ chúng tôi đang đi để chạy một bộ mới
của chuỗi thông qua các hàm băm,

220
00:10:45,581 --> 00:10:48,460
và chúng tôi chạy Bart qua băm
chức năng, chúng tôi nhận được hashcode 6.

221
00:10:48,460 --> 00:10:52,100
Chúng ta hãy xem, chúng ta thấy là 6
trống rỗng, vì vậy chúng tôi có thể đặt Bart có.

222
00:10:52,100 --> 00:10:55,410
>> Bây giờ chúng ta băm Lisa và rằng
cũng tạo ra hashcode 6.

223
00:10:55,410 --> 00:10:58,330
Vâng bây giờ mà chúng tôi đang sử dụng này
phương pháp, chúng tôi bắt đầu vào lúc 6 tuyến tính thăm dò,

224
00:10:58,330 --> 00:10:59,330
chúng ta thấy rằng 6 là đầy đủ.

225
00:10:59,330 --> 00:11:00,990
Chúng tôi không thể đặt Lisa trong 6.

226
00:11:00,990 --> 00:11:02,090
Vì vậy, nơi nào chúng ta đi?

227
00:11:02,090 --> 00:11:03,280
Hãy đi đến 7.

228
00:11:03,280 --> 00:11:04,610
7 sản phẩm nào, vì vậy mà các công trình.

229
00:11:04,610 --> 00:11:06,510
Vì vậy, chúng ta hãy đặt Lisa có.

230
00:11:06,510 --> 00:11:10,200
>> Bây giờ chúng ta băm Homer và chúng tôi có được 7.

231
00:11:10,200 --> 00:11:13,380
OK, chúng tôi cũng biết rằng 7 đầy đủ
bây giờ, vì vậy chúng tôi không thể đặt Homer có.

232
00:11:13,380 --> 00:11:14,850
Vì vậy, chúng ta hãy đi đến 8.

233
00:11:14,850 --> 00:11:15,664
8 có sẵn?

234
00:11:15,664 --> 00:11:18,330
Yeah, và gần 8 thành 7, do đó, nếu
chúng ta phải bắt đầu tìm kiếm chúng tôi

235
00:11:18,330 --> 00:11:20,020
sẽ không phải đi quá xa.

236
00:11:20,020 --> 00:11:22,860
Và như vậy chúng ta hãy đặt Homer lúc 8.

237
00:11:22,860 --> 00:11:25,151
>> Bây giờ chúng ta băm Maggie và
trả về 3, cảm ơn lòng tốt

238
00:11:25,151 --> 00:11:26,650
chúng tôi có thể chỉ cần đặt Maggie có.

239
00:11:26,650 --> 00:11:29,070
Chúng tôi không phải làm bất kỳ
loại thăm dò cho rằng.

240
00:11:29,070 --> 00:11:32,000
Bây giờ chúng ta băm Marge, và
Marge cũng trả 6.

241
00:11:32,000 --> 00:11:39,560
>> Vâng 6 là đầy đủ, 7 là đầy đủ, 8 là đầy đủ,
9, tất cả phải cảm tạ Thiên Chúa, 9 là trống rỗng.

242
00:11:39,560 --> 00:11:41,600
Tôi có thể đặt Marge lúc 9.

243
00:11:41,600 --> 00:11:45,280
Đã chúng tôi có thể thấy rằng chúng ta đang bắt đầu
có vấn đề này mà hiện nay chúng tôi

244
00:11:45,280 --> 00:11:48,780
bắt đầu căng ra loại điều
của xa mã băm của họ.

245
00:11:48,780 --> 00:11:52,960
Và đó theta của 1, trung bình mà
Nếu là hằng số thời gian,

246
00:11:52,960 --> 00:11:56,560
đang bắt đầu để có được một chút more--
bắt đầu có xu hướng nhiều hơn một chút

247
00:11:56,560 --> 00:11:58,050
hướng theta của n.

248
00:11:58,050 --> 00:12:01,270
Chúng tôi đang bắt đầu đánh mất điều đó
lợi thế của bảng băm.

249
00:12:01,270 --> 00:12:03,902
>> Vấn đề này chúng ta chỉ nhìn thấy
là một cái gì đó gọi là clustering.

250
00:12:03,902 --> 00:12:06,360
Và những gì là thực sự xấu về
Clustering là một khi bạn bây giờ

251
00:12:06,360 --> 00:12:09,606
có hai yếu tố đó là mặt bằng
bên kia nó làm cho nó thậm chí nhiều khả năng,

252
00:12:09,606 --> 00:12:11,480
bạn có gấp đôi
cơ hội, rằng bạn đang đi

253
00:12:11,480 --> 00:12:13,516
có va chạm khác
với cụm đó,

254
00:12:13,516 --> 00:12:14,890
và các cluster sẽ phát triển một.

255
00:12:14,890 --> 00:12:19,640
Và bạn sẽ tiếp tục tăng trưởng và phát triển
khả năng của bạn có một vụ va chạm.

256
00:12:19,640 --> 00:12:24,470
Và cuối cùng nó chỉ là xấu
như không phân loại dữ liệu ở tất cả.

257
00:12:24,470 --> 00:12:27,590
>> Các vấn đề khác là mặc dù chúng tôi
vẫn còn, và cho đến nay cho đến thời điểm này,

258
00:12:27,590 --> 00:12:30,336
chúng tôi đã chỉ được loại
hiểu biết những gì một bảng băm là,

259
00:12:30,336 --> 00:12:31,960
chúng ta vẫn chỉ có chỗ cho 10 dây.

260
00:12:31,960 --> 00:12:37,030
Nếu chúng ta muốn tiếp tục băm
các công dân của Springfield,

261
00:12:37,030 --> 00:12:38,790
chúng ta chỉ có thể nhận được 10 trong số họ trong đó.

262
00:12:38,790 --> 00:12:42,619
Và nếu chúng ta cố gắng và thêm một lần thứ 11 hoặc 12,
chúng ta không có một nơi để đặt chúng.

263
00:12:42,619 --> 00:12:45,660
Chúng tôi chỉ có thể quay xung quanh trong
vòng tròn cố gắng để tìm một chỗ trống,

264
00:12:45,660 --> 00:12:49,000
và chúng tôi có thể bị mắc kẹt
trong một vòng lặp vô hạn.

265
00:12:49,000 --> 00:12:51,810
>> Vì vậy, loại này mượn ý tưởng
của một cái gì đó gọi là chuỗi.

266
00:12:51,810 --> 00:12:55,790
Và đây là nơi mà chúng ta sẽ mang lại
danh sách liên kết lại thành hình ảnh.

267
00:12:55,790 --> 00:13:01,300
Điều gì nếu thay vì lưu trữ chỉ
các dữ liệu chính nó trong mảng,

268
00:13:01,300 --> 00:13:04,471
mọi phần tử của mảng có thể
giữ nhiều mẩu dữ liệu?

269
00:13:04,471 --> 00:13:05,970
Vâng đó không có ý nghĩa, phải không?

270
00:13:05,970 --> 00:13:09,280
Chúng ta biết rằng một mảng chỉ có thể
hold-- mỗi phần tử của một mảng

271
00:13:09,280 --> 00:13:12,930
chỉ có thể giữ một mảnh
các dữ liệu của các kiểu dữ liệu.

272
00:13:12,930 --> 00:13:16,750
>> Nhưng nếu những gì mà kiểu dữ liệu
là một danh sách liên kết, phải không?

273
00:13:16,750 --> 00:13:19,830
Vì vậy, những gì nếu mỗi
phần tử của mảng là

274
00:13:19,830 --> 00:13:22,790
một con trỏ đến đầu của một danh sách liên kết?

275
00:13:22,790 --> 00:13:24,680
Và sau đó chúng ta có thể xây dựng
những danh sách liên kết

276
00:13:24,680 --> 00:13:27,120
và phát triển chúng tùy tiện,
vì danh sách liên kết cho phép

277
00:13:27,120 --> 00:13:32,090
chúng ta lớn lên và thu nhỏ hơn rất nhiều
linh hoạt hơn so với một mảng nào.

278
00:13:32,090 --> 00:13:34,210
Vì vậy, nếu chúng ta bây giờ sử dụng,
chúng tôi tận dụng điều này, phải không?

279
00:13:34,210 --> 00:13:37,760
Chúng tôi bắt đầu phát triển các chuỗi
ra khỏi các vị trí mảng.

280
00:13:37,760 --> 00:13:40,740
>> Bây giờ chúng ta có thể phù hợp với một vô hạn
lượng dữ liệu, hoặc phải là vô hạn,

281
00:13:40,740 --> 00:13:44,170
một số lượng tùy ý
dữ liệu, vào bảng băm của chúng tôi

282
00:13:44,170 --> 00:13:47,760
mà không bao giờ chạy vào
các vấn đề của vụ va chạm.

283
00:13:47,760 --> 00:13:50,740
Chúng tôi cũng đã loại bỏ
phân nhóm bằng cách làm này.

284
00:13:50,740 --> 00:13:54,380
Và cũng chúng tôi biết rằng khi chúng ta chèn
vào một danh sách liên kết, nếu bạn gọi lại

285
00:13:54,380 --> 00:13:57,779
từ video của chúng tôi trên danh sách liên kết đơn lẻ
danh sách liên kết và danh sách liên kết kép,

286
00:13:57,779 --> 00:13:59,070
đó là một thời gian hoạt động liên tục.

287
00:13:59,070 --> 00:14:00,710
Chúng tôi chỉ cần thêm vào phía trước.

288
00:14:00,710 --> 00:14:04,400
>> Và cho cái nhìn lên, cũng chúng tôi biết
mà nhìn lên trong một danh sách liên kết

289
00:14:04,400 --> 00:14:05,785
có thể là một vấn đề, phải không?

290
00:14:05,785 --> 00:14:07,910
Chúng ta phải tìm kiếm thông qua
nó từ đầu đến cuối.

291
00:14:07,910 --> 00:14:10,460
Không ngẫu nhiên
truy cập vào một danh sách liên kết.

292
00:14:10,460 --> 00:14:15,610
Nhưng nếu thay vì có một liên kết
danh sách nơi mà một tra cứu sẽ là O của n,

293
00:14:15,610 --> 00:14:19,590
Hiện tại chúng tôi có 10 danh sách liên kết,
hoặc 1.000 danh sách liên kết,

294
00:14:19,590 --> 00:14:24,120
bây giờ nó là O của n chia cho 10,
hoặc O của n khi chia cho 1000.

295
00:14:24,120 --> 00:14:26,940
>> Và trong khi chúng tôi đang nói chuyện
lý thuyết về sự phức tạp

296
00:14:26,940 --> 00:14:30,061
chúng ta bỏ qua các hằng số, trong thực tế
thế giới những điều thực sự quan trọng,

297
00:14:30,061 --> 00:14:30,560
bên phải?

298
00:14:30,560 --> 00:14:33,080
Chúng tôi thực sự sẽ thông báo
rằng điều này sẽ xảy ra

299
00:14:33,080 --> 00:14:36,610
chạy 10 lần nhanh hơn,
hoặc nhanh hơn 1.000 lần,

300
00:14:36,610 --> 00:14:41,570
bởi vì chúng tôi đang phân phối một dài
chuỗi trên 1.000 chuỗi nhỏ hơn.

301
00:14:41,570 --> 00:14:45,090
Và do đó, mỗi lần chúng tôi phải tìm kiếm
thông qua một trong những chuỗi chúng ta có thể

302
00:14:45,090 --> 00:14:50,290
bỏ qua 999 chuỗi chúng ta không quan tâm
về, và chỉ cần tìm kiếm một.

303
00:14:50,290 --> 00:14:53,220
>> Mà là trên trung bình
thể ngắn hơn khoảng 1.000 lần.

304
00:14:53,220 --> 00:14:56,460
Và vì vậy chúng tôi vẫn là loại
chăm sóc đối với trường hợp này trung bình

305
00:14:56,460 --> 00:15:01,610
của thời gian là không đổi, nhưng
chỉ bởi vì chúng ta đang tận dụng

306
00:15:01,610 --> 00:15:03,730
phân chia bởi một số yếu tố không đổi rất lớn.

307
00:15:03,730 --> 00:15:05,804
Chúng ta hãy xem làm thế nào điều này có thể
thực sự nhìn mặc dù.

308
00:15:05,804 --> 00:15:08,720
Vì vậy, đây là bảng băm chúng tôi đã có
trước khi chúng tôi tuyên bố một bảng băm

309
00:15:08,720 --> 00:15:10,270
là khả năng lưu trữ 10 dây.

310
00:15:10,270 --> 00:15:11,728
Chúng tôi sẽ không làm điều đó nữa.

311
00:15:11,728 --> 00:15:13,880
Chúng tôi đã biết
hạn chế của phương pháp đó.

312
00:15:13,880 --> 00:15:20,170
Bây giờ bảng băm của chúng tôi sẽ là
một mảng của 10 nút, con trỏ

313
00:15:20,170 --> 00:15:22,120
cho người đứng đầu của danh sách liên kết.

314
00:15:22,120 --> 00:15:23,830
>> Và ngay bây giờ nó là null.

315
00:15:23,830 --> 00:15:26,170
Mỗi một trong những 10 con trỏ là null.

316
00:15:26,170 --> 00:15:29,870
Không có gì ở chúng tôi
băm bảng ngay bây giờ.

317
00:15:29,870 --> 00:15:32,690
>> Bây giờ chúng ta hãy bắt đầu đưa một số
thứ vào bảng băm này.

318
00:15:32,690 --> 00:15:35,440
Và chúng ta hãy xem làm thế nào phương pháp này là
sẽ có lợi cho chúng ta một chút.

319
00:15:35,440 --> 00:15:36,760
Bây giờ chúng ta băm Joey.

320
00:15:36,760 --> 00:15:40,210
Chúng tôi sẽ sẽ chạy chuỗi Joey qua
một hàm băm và chúng tôi trở lại 6.

321
00:15:40,210 --> 00:15:41,200
Vâng chúng ta làm gì bây giờ?

322
00:15:41,200 --> 00:15:44,090
>> Vâng bây giờ làm việc với các danh sách liên kết,
chúng tôi không làm việc với mảng.

323
00:15:44,090 --> 00:15:45,881
Và khi chúng tôi đang làm việc
với danh sách liên kết chúng tôi

324
00:15:45,881 --> 00:15:49,790
biết chúng ta cần phải bắt đầu tự động
phân bổ không gian và xây dựng dây chuyền.

325
00:15:49,790 --> 00:15:54,020
Đó là loại how-- những là cốt lõi
các yếu tố của việc xây dựng một danh sách liên kết.

326
00:15:54,020 --> 00:15:57,670
Vì vậy, hãy động
phân bổ không gian cho Joey,

327
00:15:57,670 --> 00:16:00,390
và sau đó chúng ta hãy thêm anh ấy vào chuỗi.

328
00:16:00,390 --> 00:16:03,170
>> Vì vậy, bây giờ nhìn những gì chúng tôi đã làm.

329
00:16:03,170 --> 00:16:06,440
Khi chúng ta băm Joey chúng tôi đã nhận hashcode 6.

330
00:16:06,440 --> 00:16:11,790
Bây giờ con trỏ tại vị trí mảng 6
chỉ vào đầu của một danh sách liên kết,

331
00:16:11,790 --> 00:16:14,900
và ngay bây giờ nó chỉ
yếu tố của một danh sách liên kết.

332
00:16:14,900 --> 00:16:18,350
Và các nút trong đó
danh sách liên kết là Joey.

333
00:16:18,350 --> 00:16:22,300
>> Vì vậy, nếu chúng ta cần phải nhìn lên Joey
sau đó, chúng ta chỉ băm Joey một lần nữa,

334
00:16:22,300 --> 00:16:26,300
chúng tôi nhận được 6 lần nữa bởi vì chúng tôi
hàm băm là xác định.

335
00:16:26,300 --> 00:16:30,400
Và sau đó chúng tôi bắt đầu từ đầu
của danh sách liên kết chỉ

336
00:16:30,400 --> 00:16:33,360
đến vị trí của mảng
6, và chúng tôi có thể lặp

337
00:16:33,360 --> 00:16:35,650
qua đó cố gắng tìm Joey.

338
00:16:35,650 --> 00:16:37,780
Và nếu chúng ta xây dựng của chúng tôi
băm bảng hiệu quả,

339
00:16:37,780 --> 00:16:41,790
và hàm băm của chúng tôi hiệu quả
để phân phối dữ liệu tốt,

340
00:16:41,790 --> 00:16:45,770
trung bình mỗi người trong những liên kết
danh sách tại mỗi địa điểm mảng

341
00:16:45,770 --> 00:16:50,110
sẽ là 1/10 kích thước của nếu chúng ta
chỉ có nó như là một lớn duy nhất

342
00:16:50,110 --> 00:16:51,650
danh sách liên kết với tất cả mọi thứ trong đó.

343
00:16:51,650 --> 00:16:55,670
>> Nếu chúng tôi phân phối là rất lớn liên quan
danh sách trên 10 danh sách liên kết

344
00:16:55,670 --> 00:16:57,760
mỗi danh sách sẽ là 1/10 kích thước.

345
00:16:57,760 --> 00:17:01,432
Và như vậy 10 lần nhanh hơn
để tìm kiếm thông qua.

346
00:17:01,432 --> 00:17:02,390
Vì vậy, hãy làm điều này một lần nữa.

347
00:17:02,390 --> 00:17:04,290
Bây giờ chúng ta băm Ross.

348
00:17:04,290 --> 00:17:07,540
>> Và giả Ross, khi chúng ta làm điều đó
mã băm chúng tôi nhận lại là 2.

349
00:17:07,540 --> 00:17:10,630
Vâng bây giờ chúng tôi tự động phân bổ một
nút mới, chúng tôi đặt Ross ở nút đó,

350
00:17:10,630 --> 00:17:14,900
và chúng tôi nói bây giờ mảng vị trí
2, thay vì chỉ để null,

351
00:17:14,900 --> 00:17:18,579
chỉ vào đầu của một liên kết
danh sách mà chỉ có nút là Ross.

352
00:17:18,579 --> 00:17:22,660
Và chúng ta có thể làm thêm một thời gian này, chúng tôi
có thể băm Rachel và nhận được hashcode 4.

353
00:17:22,660 --> 00:17:25,490
malloc một nút mới, đưa Rachel trong
nút, và nói một vị trí mảng

354
00:17:25,490 --> 00:17:27,839
4 bây giờ chỉ vào đầu
của một danh sách liên kết mà

355
00:17:27,839 --> 00:17:31,420
chỉ yếu tố sẽ xảy ra là Rachel.

356
00:17:31,420 --> 00:17:33,470
>> OK, nhưng những gì sẽ xảy ra nếu
chúng ta có một vụ va chạm?

357
00:17:33,470 --> 00:17:38,560
Hãy xem cách chúng tôi xử lý va chạm
sử dụng các phương pháp chaining riêng biệt.

358
00:17:38,560 --> 00:17:39,800
Hãy băm Phoebe.

359
00:17:39,800 --> 00:17:41,094
Chúng tôi nhận được hashcode 6.

360
00:17:41,094 --> 00:17:44,010
Trong ví dụ trước, chúng tôi đã chỉ
lưu trữ các chuỗi trong mảng.

361
00:17:44,010 --> 00:17:45,980
Đây là một vấn đề.

362
00:17:45,980 --> 00:17:48,444
>> Chúng tôi không muốn clobber
Joey, và chúng tôi đã đã

363
00:17:48,444 --> 00:17:51,110
thấy rằng chúng ta có thể nhận được một số phân nhóm
vấn đề nếu chúng ta cố gắng và bước

364
00:17:51,110 --> 00:17:52,202
thông qua và thăm dò.

365
00:17:52,202 --> 00:17:54,660
Nhưng nếu chúng ta chỉ cần loại
điều trị này theo cùng một cách, phải không?

366
00:17:54,660 --> 00:17:57,440
Nó giống như thêm một phần tử
cho người đứng đầu của một danh sách liên kết.

367
00:17:57,440 --> 00:18:00,220
Hãy gian chỉ malloc cho Phoebe.

368
00:18:00,220 --> 00:18:04,764
>> Chúng tôi sẽ nói con trỏ trỏ tới của Phoebe
cho người đứng đầu cũ của danh sách liên kết,

369
00:18:04,764 --> 00:18:07,180
và sau đó 6 chỉ trỏ tới
đứng đầu mới của danh sách liên kết.

370
00:18:07,180 --> 00:18:10,150
Và bây giờ nhìn, chúng tôi đã thay đổi Phoebe trong.

371
00:18:10,150 --> 00:18:14,210
Bây giờ chúng ta có thể lưu trữ hai
các yếu tố với hashcode 6,

372
00:18:14,210 --> 00:18:17,170
và chúng tôi không có bất kỳ vấn đề.

373
00:18:17,170 --> 00:18:20,147
>> Đó là khá nhiều tất cả
có tới loạt.

374
00:18:20,147 --> 00:18:21,980
Và chắc chắn là chaining
phương pháp phù hợp

375
00:18:21,980 --> 00:18:27,390
sẽ có hiệu quả nhất cho bạn nếu
bạn đang lưu trữ dữ liệu trong một bảng băm.

376
00:18:27,390 --> 00:18:30,890
Nhưng sự kết hợp của
mảng và danh sách liên kết

377
00:18:30,890 --> 00:18:36,080
với nhau để tạo thành một bảng băm thực sự
cải thiện đáng kể khả năng của bạn

378
00:18:36,080 --> 00:18:40,550
để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu, và
rất nhanh chóng và hiệu quả tìm kiếm

379
00:18:40,550 --> 00:18:41,630
thông qua các dữ liệu đó.

380
00:18:41,630 --> 00:18:44,150
>> Vẫn có một nhiều hơn
cấu trúc dữ liệu ra có

381
00:18:44,150 --> 00:18:48,700
mà thậm chí có thể là một chút
tốt hơn về bảo đảm

382
00:18:48,700 --> 00:18:51,920
rằng chúng ta chèn, xóa, và
nhìn lên lần thậm chí còn nhanh hơn.

383
00:18:51,920 --> 00:18:55,630
Và chúng ta sẽ thấy rằng trong một đoạn video trên cố gắng.

384
00:18:55,630 --> 00:18:58,930
Tôi Doug Lloyd, đây là CS50.

385
00:18:58,930 --> 00:19:00,214