你肯定觉得显然是成立的，因为a[1]的值是2，a[1] + 1的值是3，所以上面这段代码看起来相当于把列表下标为1和下标为3的两个数字交换顺序。也就是把元素2和元素3交换顺序。...我们平时一般觉得：a, b = b, a和 b, a = a, b这两种写法应该是没有什么区别的。都是交换两个变量。...代码运行结果跟修改之前竟然不一样。 之所以会出现这种情况，是因为这种交换两个值的方式，虽然只有一行代码，但是 Python 在执行的时候，其实是分成两步来走的。...所以最终的结果就变成了[0, 3, 1, 3, 2, 6]。...所以，在使用 Python 这种一行交换两个变量的语法糖的时候，如果需要对列表里面的元素进行交换，请一定要小心，不要由于执行顺序的问题导致结果跟想要的不一致。
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree...可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？...前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个...Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。...（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1) 1、由于底层是使用hash表，以key-value存储，无法直接通过索引查询，只选择一个数据hash索引更快...，但是如果选择N条数据，hash索引的时间复杂度是O(N)，由于B+树索引有序，且叶子节点有链表连接，查询效率比hash索引快 2、索引在硬盘保存，一般不会一次性保存到内存中，B+树可以设计允许数据分批加载...4、B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度 B+ Tree索引和Hash索引区别？...，进行搜索 不适合作为索引 更新频繁的字段不适合创建索引 不会出现在where子句中的字段 聚簇索引和非聚簇索引的区别 在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引...如果使用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode=’95054’的索引，然后根据lastname LIKE ‡%etrunia%’和address LIKE ‡%Main Street%
题目 列表的 异或和（XOR sum）指对所有元素进行按位 XOR 运算的结果。 如果列表中仅有一个元素，那么其 异或和 就等于该元素。...例如，[1,2,3,4] 的 异或和 等于 1 XOR 2 XOR 3 XOR 4 = 4 ，而 [3] 的 异或和 等于 3 。...根据每个 (i, j) 数对，构造一个由 arr1[i] AND arr2[j]（按位 AND 运算）结果组成的列表。...返回上述列表的 异或和 。...先对arr1每个 元素求的结果为 a1 & (b1^...
mysql中B+Tree索引和Hash索引的不同 不同点 1、hash索引适合等值查询、没办法利用索引完成排序、不支持多列联合索引的最左匹配规则等。...如果有大量重复健值得情况下，hash索引的效率会很低，因为哈希碰撞问题。 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则； 2、B+树索引的关键字检索效率比较平均。...不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。 在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。...innodb来说默认的索引方式也是用b+树，因此，也可以不写。...以上就是mysql中B+Tree索引和Hash索引的不同，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑
2、Hash索引 ’ 1、Hash是k,v形式，通过一个散列函数，能够根据key快速找到value 2、哈希索引就是采用一定的hash算法，把键值换成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找...缺点: 因为底层数据结构是散列的，无法进行比较大小，不能进行范围查找 3、B+树索引和hash索引的明显区别： 1、如果是等值查询，那么hash索引有明显的优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值...；当然了，这个键值是唯一的，如果不唯一，则需要先找到下标位置再链式查找。...2、从示意图可以知道，hash索引无法支持范围查询，因为原先是有序的键值，但是经过hash算法后，有可能变成不连续的，就没有办法利用索引完成范围查询检索数据。...5、B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键的情况下，hash索引的效率也是极低的，因为存在hash碰撞问题。
2022-04-25：给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入： nums = [1,3,1] k = 1 输出：0 解释： 所有数对如下： (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1)，它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。 答案2022-04-25： 排序。二分法，f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // 的数字对...{ r += 1; } cnt += r - l - 1; l += 1; } return cnt; } 执行结果如下
问：为什么加索引能优化慢查询？...因为如果一个节点的大小小于1页，那么读取这个节点的时候其实也会读出1页，造成资源的浪费；如果一个节点的大小大于1页，比如1.2页，那么读取这个节点的时候会读出2页，也会造成资源的浪费；所以为了不造成浪费...Mysql中MyISAM和innodb使用B+树 通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据，只有叶子节点才存储数据；而B树的非叶子和叶子节点都会存储数据，会导致非叶子节点存储的索引值会更少，树的高度相对会比...对着上面Mysql中Innodb中对B+树的实际应用（主要看主键索引），可以发现B+树中的一个节点存储的内容是： 非叶子节点：主键+指针 叶子节点：数据 那么，假设我们一行数据大小为1K，那么一页就能存...因为它能利用上面的索引所有查询范围，首先和第一个节点“4-r-01”比较，1结果在左子树，同理，依次按顺序进行比较，逐步可以缩小查询范围。
2022-04-25：给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入： nums = 1,3,1 k = 1 输出：0 解释： 所有数对如下： (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1)，它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。 答案2022-04-25： 排序。二分法，f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // 的数字对...{ r += 1; } cnt += r - l - 1; l += 1; } return cnt; } 执行结果如下
♣ 题目部分 若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是？...（） A、一对一 B、一对多 C、多对一 D、多对多 ♣ 答案部分 本题中的关系可以使用如下的图形来表示： ? 所以，本题的答案为B。...如果转换为一个独立的关系模式，那么与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，每个实体的码均是该关系的候选码。 b....如果转换为一个独立的关系模式，那么与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n端实体的码。 b....4、具有相同码的关系模式可合并。 为了减少系统中的关系个数，如果两个关系模式具有相同的主键，那么可以考虑将它们合并为一个关系模式。
2022-07-20：以下go语言代码是关于json 和 context的，输出什么？A：{}；B：{"a":"b"}；C：{"Context":0}；D：不确定。...json" "fmt")func main() { data, _ := json.Marshal(context.WithValue(context.Background(), "a", "b"...WithValue 底层是 valueCtx 结构体，其中 key、val 两个字段未导出，这里存放 "a" 和 "b"，同时还内嵌了 Context 接口。...根据 Marshal 的规则，非导出的不会被序列化。...而内嵌 Context 相当于导出了 Context 字段，而它的值是 context.Background()，即 background = new(emptyCtx)，emptyCtx 实际是 int
给定两个长度相同的字符串 aa 和字符串 bb。...如果在某个位置 ii 上，满足字符串 aa 上的字符 a[i]a[i] 和字符串 bb 上的字符 b[i]b[i] 相同，那么这个位置上的字符就是匹配的。...如果两个字符串的匹配位置的数量与字符串总长度的比值大于或等于 kk，则称两个字符串是匹配的。 现在请你判断给定的两个字符串是否匹配。...输入的字符串中不包含空格。 输出格式 如果两个字符串匹配，则输出 yes。 否则，输出 no。 数据范围 0≤k≤10≤k≤1, 字符串的长度不超过 100100。...cin >> k >> a >> b; int cnt=0; for(int i =0 ;i < a.size(); i++) { if(a[i]==b
IO，将索引数据分批的加载到内存中，因此一个好的索引的数据结构，在得到正确的结果前提下，一定是磁盘IO次数最少的。...Hash类型 目前MySQL其实是有两种索引数据类型可以选择的，一个是BTree（实际是B+Tree）、一个Hash。 但是为什么在实际的使用过程中，基本上大部分都是选择BTree呢？...但是像select * from Table where id > 15这种范围查询，Hash类型的索引就搞不定了，对这种范围查询，会直接全表扫描，另外Hash类型的索引也搞不定排序。...还有就是虽然MySQL底层做了一系列的处理，但还是不能完全的保证，不产生Hash碰撞。 二叉树 那MySQL为什么没有二叉树作为它的索引数据结构呢？...而B-Tree是没有这个顺序关系的。 MySQL的索引为什么选择了B+Tree 经过上面的层层分析，现在我们可以总结一下MySQL为什么选择了B+Tree作为它索引的数据结构呢。
2022-05-23：给定一个数组arr，你可以随意挑选其中的数字， 但是你挑选的数中，任何两个数a和b，必须Math.abs(a - b) > 1。 返回你最多能挑选几个数。 来自美团。...时间复杂度：排序的。 额外空间复杂度：O(N)。 代码用rust编写。...; } ans = get_max(ans, dp[i as usize]); } return ans; } fn get_max(a: i32, b:...i32) -> i32 { if a > b { a } else { b } } // 为了测试 fn random_array(n: i32...thread_rng().gen_range(0, v) - rand::thread_rng().gen_range(0, v)); } return arr; } ``` 执行结果如下
()返回结果也会相等。...不同的应用对Hash函数有着不同的要求；比如，用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距，而用于查找的Hash函数主要考虑它映射到小范围的冲突率。...作为不可变类天生是线程安全的。 6. HashMap中hash函数是怎么实现的？为什么不直接将key作为哈希值而是与高16位做异或运算？还有哪些hash函数的实现方式？...// 这里的结果和下面的算法一样,两种情况 // 如果(e.hash & oldCap) == 0，那么e.hash & (newCap - 1)的结果其实和原来的一样...// 并且不会和其他的冲突(为什么不冲突下面有说明)，所以直接赋值了。
，忽略符号位，空位都以0补齐 //这里的操作可以将hash后的结果里低16位是融合了原来高16位和低16位的异或结果的，尽量让不同key获取的hash结果在低16位是不一样的，这样在长度是一定的情况下，...判断该首节点是否与插入的键值对的key和hash一致，若一致则替换该节点的值为value，否则进入下一步 判断首节点是否为树节点，若是则调用树节点的putTreeVal()方法遍历红黑树，否则遍历链表。...遍历红黑树时，若存在key和hash相同的节点就替换对应节点的值value，若不存在则插入新的树节点。 遍历链表时，若存在key和hash相同的节点就替换对应节点的值为value。...其中n为散列表长度，hash为插入的键值对的key的哈希值。则进入下一步，否则直接返回null 2 .判断首节点的key和hash是否与入参一致，若相同则返回首节点，否则进入下一步。...3判断节点个数只有1个，若是则返回null，否则进入下一步 4判断首节点是否为树节点，若是则遍历红黑树，否则为链表，进入下一步 5遍历链表，检索key和hash与入参相同的节点，若找到则返回该节点，
我们知道，hashCode()方法继承自父类Object，它返回的是一个 int 类型的数值，可以保证同一个应用单次执行的每次调用，返回结果都是相同的（这个说明可以在hashCode源码上找到），这就保证了...//他们分别和 n -1 进行与运算时，得到的结果却是相同的。...，看图 看下面的图，我们观察，hash值和旧数组进行与运算的结果 ，跟新数组的与运算结果有什么不同。...会发现一个规律： 若hash值的倒数第五位是0，则新下标与旧下标结果相同，都为 0000 1000 若hash值的倒数第五位是1，则新下标（0001 1000）与旧下标（0000 1000）结果值相差了...若有某个元素 C 的 hash 值也落在了和 A，B元素同一个桶中，则会由于， A，B互相指向，e.next 永远不为空，就会形成死循环。 结尾：如果文章对你有用，欢迎关注我给我点赞哦！
我依次对以上问题谈谈我的看法： 1.因为无论是个人还是企业都存在一个密码设置的套路：如办公区A区部分设置成ABC123，B区设置成ABC345，C区设置成ABC567.当A区一个用户想要访问B区的一个文件共享时...（其实explorer实现的客户端默认用该账户和密码认证好多次），然后Responder返回PASSWORED_EXPIRED，要求用户重新输入密码，此时用户可能会陷入自我怀疑，然后尝试用C区或A区的密码进行认证...，使用登录用户的密码hash对Challenge加密，作为response发送给服务器 4.服务器校验response 对，就是这样子的。...如图6 惊不惊喜，意不意外，相同的密码，相同Challenge，竟然产生不同的”Net-NTLMv1 hash”。酸不酸爽。 是不是没有解决的办法了？ 答案是：当然不是 填坑的时间到了。...如图7，Challenge包会带有一个Negotiate Flags的字段，它代表众多的协商标志位，Negotiate Extended Security标识位对我们的结果产生了巨大影响，我们要做的就是把
在 Java 应用程序执行期间，在对同一对象多次调用 hashCode 方法时，必须一致地返回相同的整数，前提是将对象进行 equals 比较时所用的信息没有被修改。...如果根据 equals(Object) 方法，两个对象是相等的，那么对这两个对象中的每个对象调用 hashCode 方法都必须生成相同的整数结果。...如果根据 equals(java.lang.Object) 方法，两个对象不相等，那么对这两个对象中的任一对象上调用 hashCode 方法 不要求 一定生成不同的整数结果。...但是，程序员应该意识到，为不相等的对象生成不同整数结果可以提高哈希表的性能。 ---- 为什么每个覆盖了equals方法的类中，也必须覆盖hashCode方法?...hashCode方法的返回值再和特定的值异或决定的: static int indexFor(int h, int length) { // 对hash值和length-1进行与运算来计算索引
这里有A B C D四个对象，分别通过hashCode方法产生了3个值 注意A和B对象调用hashCode产生的值是相同的，即 A.hashCode = B.hashCode()= 0x001 发生了哈希冲突...这个时候就通过调用equals方法判断A和B是否相同，如果相同就不插入B，如果不同则将B插入到A后面的位置。...所以对于equals方法和hashCode方法有如下的要求： 一、hashCode要求 在程序运行期间，只要对象（字段）变化不会影响到equals方法的决策结果，那么在这个期间，无论调用多少次hashCode...，都必须返回相同的散列码的hashCode 通过equals调用返回true的2个对象的hashCode一定相同 通过equals返回false的2个对象的hashCode不需要不同，也就是允许hashCode...，对于不能重复的集合，为什么不直接通过 hashCode 对于每个元素都产生唯一的值，如果重复就是相同的值，这样不就不需要调用 equals 方法来判断是否相同了吗？
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