在 #2 的文章裡曾寫到 FindSum4() 的 Optimization 寫法，其程式碼再重新呈現如下：
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#11 如何快速搜尋資料 - 利用 Hash function/Hash table
前面文章講了 binary search，這篇文章來介紹另一個好用而且非常常見的分類方法，它叫做 Hash．談到 Hash 時，通常包含兩個部份，一個是 Hash function，另一個是 Hash table．在業界的產品上，如 .Net/Java 等，都有提供業界標準的 hash function 以上一些 Hash table 的應用，如 .Net 的 HashSet, Dictionary 等就是 Hash table 的應用．首先，我們先談 Hash function．
Hash function 有一個很重要的特點是運算快速，那要多快呢?...
#10 資料結構 List
List 一般稱為 Linked List，這樣稱呼是因為在 List 裡面的每個元素都是一個連結連到下一個元素，這也稱為單向的 Linked List，如下圖所示：
這種單向的 List 應用在許多的情況下，例如作業系統的檔案寫入到硬碟時所採用的方式就是這樣單向 List 的概念．每個 List 都是由一個或多個元素所組成，而每個元素都有相同的資料結構，以上圖為例，元素裡包含了一個 decimal 和一個 pointer，這個指標所代表的是下一個元素的記憶體位址．所以，如果你要找 List 裡一共有多少元素時，就必須要從第一個元素一直移動到最後一個元素才能得知這個...
#9 Binary search 的 Big O ?
這是一個相當有趣的題目，前面講了 Binary search，因為它利用資料已排序好的特性，所以每次在尋找時可以中候選資料的中間切入來尋找，所以它的 Big O 該如何評估呢 ?
我們之前講到，如果現在找資料的方法是一個一個找，也就是說有十個資料時，最多要找十次，有十萬個資料時，最多要找十萬次，因此我們知道這方法和輸入的資料量成正比，所以是 O(n)．
Binary search 的 Big O 顯然一定比 O(n) 要快，那到底有多快呢 ? 我們可以來觀察一下．每次 binary search 在進行尋找時會從候選資料的中間尋找，然後依照目標值的大小來決定下一次尋找的候選資料是在前面一半還是後面一半，所以每次尋找後都可以將一半的資料給排除，比如說一開始有 100 個資料，經過第一次尋找後，下一回的候選資料就變成...
#8 如何快速搜尋資料 - Binary Search
在以前還沒念電腦科學之前，對於快速搜尋這件事情完全沒什麼概念，唯一知道就是在一堆資料裡面一個一個找了，對於沒念過電腦科學的人來說，一個一個找是最直覺也是最簡單的方法．想像一個情況，一個 Array 裡面有一百個整數，假設每一個整數的值都不一樣，那麼我們想要知道這個 Array 裡面有沒有 77 這個數字，最直接的方法就是從 Array 的第一個元素找到最後一個元素，最好的情況是 77 這數字剛好在 Array 的第一個位置，那麼很快就可以找到了，若最壞的情況是 77 落在 Array 的最後一個位置或是 77 根本不在這裡面，那麼我們就必須從第一個元素找到最後一個元素．從我們之前講的...
#7 系統上線了，我需要拿掉資料庫裡 foreign key 嗎?
前面講了一些基礎的內容，這篇文章來談談一些較實務面的經驗．
還記得許多年前在台北工作的時候，曾經在工作上發生一個經驗，當時我負責幫一個公司做一個小系統．這是一個簡單的小型商業系統，是一個 web application，在前端的部份分成兩項專案，其中一個專案是供給客戶登入各式各樣的資料，另一個專案是供管理者登入做資料的驗證與管理，而後端的部份是一個資料庫．在這個小專案裡，我負責前端客戶登入資料以及資料庫的設計，而管理者資料管理的部份是由該公司的工程師負責．
當整個專案在進行到後期的階段時，工程師們便開始為各項功能做驗證．在當時我並不清楚他們工程師負責的部份寫的如何，但是有件事情我倒是記得很清楚．某一天下午，該公司的工程師不知遇上了什麼技術上的問題，結果他們的主管就跑來找我，一付倚老賣老的姿態來跟我說話．這位主管說，我們過去做案子的情況都是這樣，當系統準備上線時都會把...