例如，MD5 的输出散列值为 128 位，SHA256 的输出散列值为 256 位，这就存在 2 个不同的输入产生相同输出的可能性，即散列冲突，或哈希冲突、Hash Collision。...常规的哈希冲突解决方法有开放地址法和拉链法等，而 HashMap 采用的是拉链法来解决哈希冲突。 第 3 点：为什么 Java 8 要引入红黑树的设计呢？...当然，由于 HashMap 使用的是拉链法来解决散列冲突，扩容并不是必须的，但是不扩容的话会造成拉链的长度越来越长，导致散列表的时间复杂度会倾向于 O(n) 而不是 O(1)。...这个问题我认为有 2 个原因： 1、不可变类 String 可以避免修改后无法定位键值对： 假设 String 是可变类，当我们在 HashMap 中构建起一个以 String 为 Key 的键值对时，...而不可变类可以规避这个问题。
从上面的两个破解示例可以归纳出基于散列链集的破解步骤（假定散列链的长度为k）： 步骤1：假设我们要破解的密文将会出现在由每条链的第k个H函数作用之后的密文组成的集合之中； 子步骤1.1：对密文执行一次R...闪亮登场的彩虹表 为了解决R函数存在的问题，2003年Philippe Oechslin在其论文中提出在各步的运算中，并不使用同一个R函数，而是分别使用R1...Rk共k个不同的函数。...为什么说加盐之后，每个用户的H函数就不同了呢？H函数不还是那个H函数么？发生变化的是明明是明文本身啊！...# 让我们换一个角度来思考这个问题：假设有Tom和Jerry两个用户来注册同一个网站，两个用户的用户名分别就是Tom和Jerry。...从这个角度来看，我们对同一个明文字符串添加不同的随机字符串，然后再进行哈希运算，最终得到两个不同的密文，这个操作过程是不是等价于我们对同一个明文使用不同的哈希算法进行运算，并最终得到两个不同的密文呢？
正如之前提到的,hashCode其实主要用于跟基于散列的集合合作 如HashMap会把相同的hashCode的对象放在同一个散列桶(hash bucket)中,那么即使equals相同而hashCode...为什么呢？...步骤(b) 按照下面公式，把(a)步骤中计算得到的散列码c合并到result中：result = 31*result+c (为什么是31呢？)...~ 为什么要选31？ 因为它是个奇素数，另外它还有个很好的特性，即用移位和减法来代替乘法，可以得到更好的性能：31*i == (i<<5)-i 小结 终于学会如何写hashCode了！...老实说，我并没有做到这条要求! 因为一般来说我不会把Student这样的类当做一个Key去处理 PS：书中讲到的知识点很多，光看这个笔记是不够的，如果可以，自己去阅读书籍吧！
看这个结果，问题就来了，map中明明存在Groudhog{number=3},为什么结果显示的是Key not find呢？？问题出在哪里呢？...因此，由Groudhog(3)生成的第一个实例的散列码与Groudhog(3)生成的散列码是不同的，所以无法查找到 key。但是仅仅重写hashCode()还是不够的，除非你重写equals()方法。...这个数字就是散列码，由定义在Object的hashCode()生成(或成为散列函数)。同时，为了解决数组容量被固定的问题，不同的“键”可以产生相同的下标。那对于数组来说？...不过我之前一直被一个问题纠结：为什么一个hashCode的下标存的会有多个值？因为hashMap里面只能有唯一的key啊，所以只能有唯一的value在那个下标才对啊。...所以这里Java中用的解决方法就是在这个hashCode上存一个List，当遇到相同的hashCode时，就往这个List里add元素就可以了。这才是hash原理的精髓所在啊！哈哈、纠结我一天。
散列函数 所谓散列函数，只要知道以下这两个性质即可： 同一个数值进行散列，得到的结果必然相同； 当散列结果相同时，不一定是同一个数值。...借助散列函数，我们可以很方便地判断这两个数值是否不同，但却无法判断它们是否相同，会发生散列冲突。所以这就是为什么哈希表只是在理想状态下可以达到O(1)。...散列表 这个数据结构的核心就是如何解决散列冲突。有两种最简单的方法，它们是分离链接法和开放地址法，下面来介绍这两种方式。...除此之外，我们这里演示的表长都是5，设想一下，如果传入的数据都是10、15、25这样的，那么这个表的效率就会变低。一个解决方式是，让表长为素数，就可以使得分布较为均匀了。...NodeJS环境里跑了几次，都没有什么问题，读者也可以到文章开头的源码链接去自己试一下。
链表虽然是我们这个业务场景最主要的数据结构，但并不是当前这个问题最好的解决方案，所以我们需要一种能快速访问元素的数据结构来解决这个问题？...散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。为什么要用数组呢？...散列冲突 既然再好的散列函数都无法避免散列冲突，那我们就必须寻找其他途径来解决这个问题。 1. 寻址 如果遇到冲突的时候怎么办呢？...假设散列函数为 f=(key%1000),如下图所示 ? 2. 链地址法（拉链法） 拉链法属于一种最常用的解决散列值冲突的方式。...散列表的搜索方式决定了空位置之后的元素就断片了....这也是为什么基于拉链方式的散列表更常用的原因之一吧。 4.
既然一个对象可以根据HashCode直接定位它在Hashtable中的位置，那么为什么Hashtable还要用key来做映射呢?这就是关系Hashtable性能问题的最重要的问题：Hash冲突....由于这些类都是不可修改的并且可 以实施hashCode()和equals()，它们都可以做为很好的散列关键字。 为什么忽略 equals()和hashCode()?...为 什么这两个规则是这样的，原因其实很简单，拿HashSet来说吧，HashSet可以拥有一个或更多的箱子，在同一个箱子中可以有一个 或更多的独特元对象（HashSet所容纳的必须是独特的元对象）。...由于这些类都是不可修改的并且可以实施hashCode()和equals()，它们都可以做为很好的散列关键字。 为什么忽略 equals()和hashCode()? ...既然可以根据HashCode直接定位对象在Hashtable中的位置,那么为什么Hashtable要用key来做映射呢(为了一些思维有障碍的人能看到懂我加了一句话:而不是直接放value呢)?
所以，我今天不会重点剖析哈希算法的原理，也不会教你如何设计一个哈希算法，而是从实战的角度告诉你，在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。 什么是哈希算法？...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。 应用四：散列函数 散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。...不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。即便出现个别散列冲突，只要不是过于严重，我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。...这些问题都可以非常完美地解决。...这个问题有两个难点，第一个是搜索日志很大，没办法放到一台机器的内存中。第二个难点是，如果只用一台机器来处理这么巨大的数据，处理时间会很长。
和“我今天讲哈希算法”。这两个文本只有一个感叹号的区别。如果用 MD5 哈希算法分别计算它们的哈希值，你会发现，尽管只有一字之差，得到的哈希值也是完全不同的。 MD5("我今天讲哈希算法！")...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。 应用四：散列函数 实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。散列函数是设计一个散列表的关键。...它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。即便出现个别散列冲突，只要不是过于严重，我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。...，这些问题都可以非常完美地解决。...这样，我们就可以把同一个 IP 过来的所有请求，都路由到同一个后端服务器上。 应用六：数据分片 哈希算法还可以用于数据的分片。我这里有两个例子。 如何统计“搜索关键词”出现的次数？
在Java中也一样，hashCode方法的主要作用是为了配合基于散列的集合一起正常运行，这样的散列集合包括HashSet、HashMap以及HashTable。 为什么这么说呢？...，所以这里存在一个冲突解决的问题，这样一来实际调用equals方法的次数就大大降低了，说通俗一点：Java中的hashCode方法就是根据一定的规则将与对象相关的信息（比如对象的存储地址，对象的字段等）...映射成一个数值，这个数值称作为散列值。...因此有人会说，可以直接根据hashcode值判断两个对象是否相等吗？肯定是不可以的，因为不同的对象可能会生成相同的hashcode值。...所以如果你的hashCode方法依赖于对象中易变的数据，用户就要当心了，因为此数据发生变化时，hashCode()方法就会生成一个不同的散列码”。
，所以这里存在一个冲突解决的问题，这样一来实际调用equals方法的次数就大大降低了，说通俗一点：Java中的hashCode方法就是根据一定的规则将与对象相关的信息（比如对象的存储地址，对象的字段等）...映射成一个数值，这个数值称作为散列值。...因此有人会说，可以直接根据hashcode值判断两个对象是否相等吗？肯定是不可以的，因为不同的对象可能会生成相同的hashcode值。...为什么这么说呢？...所以如果你的hashCode方法依赖于对象中易变的数据，用户就要当心了，因为此数据发生变化时，hashCode()方法就会生成一个不同的散列码”。
: 逻辑相等,就是逻辑上是相等的,比如id一样,判定它们相等,即使它们是两个不同的对象 什么时候应该覆盖equals 当类需要逻辑相等这个概念的时候就应该覆盖equals 比如要判断两个student是否是同一个人...不重写hashCode带来的问题 正如之前提到的,hashCode其实主要用于跟基于散列的集合合作 如HashMap会把相同的hashCode的对象放在同一个散列桶(hash bucket)中,那么即使...步骤(b) 按照下面公式，把(a)步骤中计算得到的散列码c合并到result中：result = 31*result+c (为什么是31呢？)...~ 为什么要选31？ 因为它是个奇素数，另外它还有个很好的特性，即用移位和减法来代替乘法，可以得到更好的性能：31*i == (i<<5)-i 小结 终于学会如何写hashCode了！...如果对文中的链接感兴趣可以阅读原文来查看~ 如果你觉得我的文章对你有帮助的话,不妨关注或分享一下,让我更有动力分享
很容易计算任何给定消息的散列值。 2. 生成具有给定散列值的消息很昂贵。 我们可以在我们的系统中施加一个新规则，要求每个签名投票必须具有以特定子串开始的散列值，即需要部分散列冲突，比如两个零的前缀。...我们假定一个有效的投票陈述是个简单的字符串："I vote for Bob" （“我投票给Bob”）。 2. 我们可以用同样的SHA-256算法来为我们的投票生成一个散列值。...生成的散列值无效因为它没有以我们要求的两个零子串开头。 4....为了生成有两个零前缀的有效散列，发送者平均需要256 (16^2)次尝试。 3....此外，如果生成确认和验证的成本是一对一的，那么Katy将承担与交易价值相等的总成本来验证交易……当然，这没有任何经济意义。这就是为什么工作量证明的不对称很关键。 很好，问题解决了，对吧？
就是这个hash运算的算法设计，因为就算你拿不同的key去调用hashcode方法得到不同的值拿去做hash运算都会得到一个相同的值，然后把相同的散列值拿去做indexFor运算就会得到相同的 i ，这就发生了哈希表的冲突...也相等（==），那么你放进来的这个entry对象是同一个对象，hashmap允许你的key为空，但是key不能相同，所以新进来的会覆盖旧的；或者key.equals(k)，如果这两个对象通过hashmap...连重写后的equals后都一样，那肯定就是同一个key了嘛； 不知道我这个菜鸟分析得怎么样，不过可以通过以下几个问题来加深对HashMap的理解； 1....把数组的长度设计成为2的n次方，加载因子设计为0.75，会极大的优化冲突，使每个数组的链表都差不多长（也不一定，概率问题）； 至于为什么？...获取对象的值，那么就是get方法咯，两个key的hashcode相同说明 散列码（hash）相同， 如果散列码都相同了，那么就会调用key.equals（）去判断在该散列码得到的这个数组下标的链表里的entry
这个条目是一个简单的键值对，有两个额外的数据： 对另一个条目的引用，以便 HashMap 可以存储单链表等条目 表示键的哈希值的哈希值。...每个Entry可以链接到另一个Entry，形成一个链表。 所有具有相同哈希值的键都放在同一个链表（桶）中。具有不同哈希值的键最终可能在同一个桶中。...您可以将其视为一个计算非常优化的模函数。 这是处理索引的 JAVA 7 和 8 源代码： 为了有效地工作，内部数组的大小需要是 2 的幂，让我们看看为什么。...唯一的区别是散列（键的）函数在桶中分配条目。 这是 JAVA 中的一个极端示例，我创建了一个哈希函数，将所有数据放在同一个存储桶中，然后添加 200 万个元素。...如果我使用以下散列函数运行相同的代码，它提供了更好的散列重新分区 现在需要2 秒。 我希望你意识到散列函数的重要性。
消息不同散列值也不同 为了能够确认完整性，消息中哪怕只有 1 比特的改变，也必须有很高的概率产生不同的散列值。为什么说有很高的概率呢？...相对于暴力破解，生日攻击所需尝试的次数要少得多，一般只需要是暴力破解的一般。 单向散列函数无法解决的问题 单向散列函数可以实现完整性的检查，但却识别不了“伪装”，即无法解决认证问题。...既然第三方无法做出证明，那么，如果发送者事后否认自己发送过消息，而谎称是接收者自己发送给自己的消息，对于这种情况也是无法证明，即无法防止否认。 后面要讲的数字签名就可以解决这两个问题。...那么，为什么用私钥加密就相当于生成签名，而用公钥解密就相当于验证签名呢？...这也是为什么 AES 和 RSA 算法要采用公开竞赛的方式，让全世界的安全专家一起来验证这些技术的安全性。 为什么要相信认证机构 其实，这个问题关系到“信任是如何产生的”这一本质性问题。
从网上查到了这样一种解决方案：设置一个缓存标识来缓存当前的散列码，只有当参与散列的对象改变时才会重新计算，否则调用缓存的hashCode，这样就可以从很大程度上提高性能。...通过这步我可以直接定位某个对象的位置，所以从理论上来说我们是完全可以利用hashCode直接定位对象的散列表中的位置，但是为什么会存在一个key-value的键值对，利用key的hashCode来存入数据而不是直接存放...我们知道冲突的产生是由于不同的对象产生了相同的散列码，假如我们设计对象的散列码可以确保99.999999999%的不重复，但是有一种绝对且几乎不可能遇到的冲突你是绝对避免不了的。...当然在多数情况下，这两个方法是不用我们考虑的，直接使用默认方法就可以帮助我们解决很多问题。但是在有些情况，我们必须要自己动手来实现它，才能确保程序更好的运作。...但是p1即等于e1也等于e2，这是非常奇怪的，因为e1、e2明明是两个不同的类，但为什么会出现这个情况？
就是这个hash运算的算法设计，因为就算你拿不同的key去调用hashcode方法得到不同的值拿去做hash运算都会得到一个相同的值，然后把相同的散列值拿去做indexFor运算就会得到相同的 i ，这就发生了哈希表的冲突...也相等（==），那么你放进来的这个entry对象是同一个对象，hashmap允许你的key为空，但是key不能相同，所以新进来的会覆盖旧的；或者key.equals(k)，如果这两个对象通过hashmap...key连重写后的equals后都一样，那肯定就是同一个key了嘛； 不知道我这个菜鸟分析得怎么样，不过可以通过以下几个问题来加深对HashMap的理解； 1....把数组的长度设计成为2的n次方，加载因子设计为0.75，会极大的优化冲突，使每个数组的链表都差不多长（也不一定，概率问题）； 至于为什么？...获取对象的值，那么就是get方法咯，两个key的hashcode相同说明 散列码（hash）相同， 如果散列码都相同了，那么就会调用key.equals（）去判断在该散列码得到的这个数组下标的链表里的entry
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