SHA1(Secure Hash Algorithm)是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举(brute- force)性更好...SHA-1是由美国标准技术局（NIST）颁布的国家标准，是一种应用最为广泛的hash函数算法，也是目前最先进的加密技术，被政府部门和私营业主用来处理敏感的信息。...MD5使用的是哈希函数：不可逆加密算法。...大家熟悉的典型应用，就是将“光盘镜像或大型软件”当作一个大文本信息，通过不可逆的字符串变换算法产生“字符”信息摘要，以此检查、验证信息传输的完整一致(MD5具有全球唯一特性)。...在各类下载的实际应用时：发送装置首先要计算出CRC值并随数据一同发送给接收装置；接收装置对下载数据进行计算并与收到的CRC相比较，从而确保数据传输的完整准确。
字符串分割成数组： 可以使用先scan再join的方法，当然其实有更好的 split方法，专门用来分割字符串 1 # 在Ruby中，如果不使用inspect，直接使用puts输出数组，那么每个元素会占用一行输出...中的数组声明同java，最后一个,(逗号) 可要可不要 数组的其他操作： 1 irb(main):019:0> b = [2, 3, 4, 5] 2 => [2, 3, 4, 5] 3 #...数组支持 + -，相当于Redis中的UNION和DIFF。...2 => "[\"cat\", \"dog\"]" 3 irb(main):039:0> dict.values.inspect 4 => "[\"cat1\", \"dog1\"]" 删除散列中的元素...，我们可以通过多重key值进行访问 1 # 散列中的元素也可以是散列值 2 irb(main):059:0> dict = dict.merge({'animal'=>{'insideCat'=>'cat3
但是，Ruby 中的函数并没有其他动态语言中那么简单，它提供了 Method 与 Proc 两个类来表示函数的概念，对于这两个类的区别无论是官方文档还是 Stackoverflow 上的问题，解释的都非常模糊...在其他语言函数很习以为常的用法在 Ruby 中却行不通，就其原因还是不清楚这两个类的区别，希望这篇文章能够帮助大家理解好 Ruby 中的“函数”概念，做到深入浅出，与其他函数式语言融会贯通。...map(myinc, [4,5,6]) # => [5, 6, 7] Ruby 中与其对应的是过程（Proc），与上面功能等价的 Ruby 代码为： myinc = Proc.new {|num...http://stackoverflow.com/a/9429972/2163429 我这里有个更好的理解大家可以参考： &在C语言中为取地址符，Ruby 中的函数参数后面可以跟一个 block，由于这个...Proc 有以下两点不同： proc形式不限制参数个数；而lambda形式严格要求一致 proc中的return语句对调用方有效；而lambda仅仅对其本身起作用 面向对象的 Method Ruby 中使用
哈希表是一种常用的数据结构，广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在O(1)时间内进行查找、插入和删除操作，因此被广泛应用于各种算法和软件系统中。...哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...整个操作过程在常数时间内完成，因为Python实现了哈希表来支持这些操作。 除了Python中的字典，哈希表也可以自己实现。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。...这种处理冲突的方法称为链式哈希表。 哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀，因此对于一个给定的哈希表和哈希函数，最好的方法是进行实验和调整，以达到最优的性能和效率。
在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用？...如果是做分布式存储，则需要做数据迁移；如果是做分布式缓存，则原来的缓存失效，需要让新增或下线的节点生效就需要做rehash，数据较大会比较消耗时间（其实这点对HashMap了解的，很熟悉这一点，HashMap...这时，一致性哈希就派上用场了。 下面通过几个问题逐步介绍redis2.X和redis3.X中的一些特性，来了解一致性哈希在redis中的应用，以及遇到的问题，不同版本是如何解决的。...这个其实是在redis2.X中的问题，因为redis2.X不支持冬天扩容。这时我们可以考虑找一个合适的时间点如业务峰值低的时候，将环中的所有数据加载出来，灌入到另外一个新增节点后的环中进行处理。...redis集群内置了16384个哈希槽，当需要在集群中插入数据时，先对key使用crc16算法得出一个结果，然后把结果对16384求余数。
mySQL中的哈希索引 在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...以上所述，是关于哈希的基本知识，想详细了解，还请关注数据结构之类的书籍。关于哈希索引，有些人说innodb支持哈希索引，还有人说innodb不支持哈希索引，那么结果到底是哪个呢？...确切的说，对于Innodb的哈希索引，有以下特点： 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引，站在这个角度来讲，确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？
哈希表中关键码就是数组的索引下表，然后通过下表直接访问数组中的元素，如下图所示： ? 那么哈希表能解决什么问题呢，「一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。」...拉链法 刚刚小李和小王在索引1的位置发生了冲突，发生冲突的元素都被存储在链表中。这样我们就可以通过索引找到小李和小王了 ?...我们需要依靠哈希表中的空位来解决碰撞问题。 例如冲突的位置，放了小李，那么就向下找一个空位放置小王的信息。...数组 set （集合） map(映射) 这里数组就没啥可说的了，我们来看一下set和map，在C++语言中，实现在C++中，set 和 map 分别提供了以下三种数据结构，其底层实现以及优劣如下表所示：...那么再来看一下map ，在map 是一个key value 的数据结构，map中，对key是有限制，对value没有限制的，因为key的存储方式使用红黑树实现的。
升级ruby版本，有时候安装ruby的版本过低，需要进行升级，例如安装在centos6.7安装fpm需要ruby版本在1.9以上。...[root@web ~]# yum install rubygems ruby-devel 0x02 查看ruby的版本 [root@web ~]# ruby -v ruby 1.8.7 (2013...-06-27 patchlevel 374) [x86_64-linux] 0x03 升级ruby1.9.3版本 1）删除原来的rubygems仓库 [root@web ~]# gem sources...need to run `source /etc/profile.d/rvm.sh` [root@web ~]# source /etc/profile.d/rvm.sh 0x04 查看RVM可安装的ruby...的版本 [root@web ~]# rvm list known # MRI Rubies [ruby-]1.8.6[-p420] [ruby-]1.8.7[-head] # security released
在Ruby中，你可以使用各种方法来转换字符串。下面是一些常用的方法，当然选择哪种适用的方法还得更具具体项目来做调整。日常使用中下面的错误也是比较常见的，看看我们怎么处理哈。...然而，在Ruby中，当我尝试做同样的事情时，我得到了这样的结果：>>>$ irbirb(main):001:0> x = [1,23,4]=> [1, 23, 4]irb(main):002:0> x.to_s...那么，有没有Ruby等价于Python的内置to-string方法？2、解决方案在Ruby中，通常有四种方法可用于获取对象的字符串表示形式。...事实上，在整个核心库中，只有String类本身的空操作实现。2、#to_s：这也是Ruby的标准类型转换协议的一部分（类似于to_i、to_a、to_f、……）。...这些只是Ruby中字符串转换的一些常见方法，还有其他更多的方法可供探索和使用。如果大家有更多的问题可以留言讨论。
Python中，哈希是一种将相对复杂的值简化成小整数的计算方式。哈希值可以表示出原值所有的位，有些哈希值会得出非常大的数值，这样的算法通常用于密码学。 ...Python中也有基础的模块库可以支持部分哈希的算法。 不同的平台、不同的系统哈希值的计算可能会不同，这里简单对我自己的电脑做一个试探。...系统中运行如下： grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python...，执行的结果确实是有一点差异。...但是，试探的对象创建的例子却跟我在其他地方看见的方式差不多，相应的哈希是通过id除以16实现的。只不过，在py2中的计算是整型，而py3中的计算则是浮点数。
文章目录 概念 常用的哈希码的算法 Object对象默认的toString()中的哈希码 测试案例 哈希码比较探究1 哈希码比较探究2 概念 在Java中，哈希码代表对象的特征。...=str2,str1==str3 哈希码产生的依据：哈希码并不是完全唯一的，它是一种算法，让同一个类的对象按照自己不同的特征尽量的有不同的哈希码，但不表示不同的对象哈希码完全不同。...也有相同的情况，看程序员如何写哈希码的算法。 常用的哈希码的算法 1：Object类的hashCode.返回对象的内存地址经过处理后的结构，由于每个对象的内存地址都不一样，所以哈希码也不一样。...由此可见，2个一样大小的Integer对象，返回的哈希码也一样。 Object对象默认的toString()中的哈希码 假如.直接输出一个实例对象，出现一串字符串，代表什么？...你自己写的类没有覆盖这个方法的话就是继承Object类的这个方法，Object中toString()方法的实输出格式是这样的getClass().getName() + “@” + Integer.toHexString
这里记录如何使用这个程序校验文件，网上很多资源的下载很多都会提供文件的md5，SHA256等等之类的哈希值，便于下载者校验文件是否存在被修改，破坏等改变文件内容的操作 例如我们下载了当前最新版的kali...-- 枚举证书存储 -addstore -- 将证书添加到存储 -delstore -- 从存储删除证书 -verifystore -- 验证存储中的证书...generatePinRulesCTL -- 生成捆绑规则 CTL -downloadOcsp -- 下载 OCSP 响应并写入目录 -generateHpkpHeader -- 使用指定文件或目录中的证书生成...HPKP 头 -flushCache -- 刷新选定进程(例如 lsass.exe)中的指定缓存 -addEccCurve -- 添加 ECC 曲线 -deleteEccCurve...PS C:\Users\Administrator\Downloads> Get-FileHash Get-FileHash命令可用于通过使用指定的哈希算法来计算文件的哈希值，可以接受的哈希算法有：SHA1
对于不可变类型而言，不同的值意味着不同的内存，相同的值存储在相同的内存，如果将我们的不可变对象理解成哈希表中的Key,将内存理解为经过哈希运算的哈希值Value，这不正好满足哈希表的性质嘛。...a=Animal("dog") print(hash(a)) # 返回 1000 现在对于什么是python的可哈希对象和哈希函数如何实现应该有了比较清楚的了解了。...三、为什么字典 key 必须是不可变的（可哈希hashable）？ 3.1 字典如何在 CPython 中实现？ CPython 的字典实现为可调整大小的哈希表。...在上面的两行代码中，第一行中的key是一个列表对象[1,2],第二行中要访问的的时候的那个key虽然也是[1,2]，但是由于列表list是可变对象，虽然这两行的列表值一样，但是他们并不是同一个对象，它们的存储地址是不一样的...在上面的两行代码中，第一行中的key是一个元组对象（1,2），第二行中要访问的的时候的那个key也是（1,2），但是由于元组tuple是不可变对象，那么这两行的元组值一样，所以它们的存储地址是一样的，即
（假装你有小詹电话号码~）言归正传 ，那你能想到这和哈希表有异曲同工之妙嘛 ？ 哈希表简单说可以理解成一个映射关系 ，类似 python 语法中字典的键值对 。...根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。 将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串 ，这个映射的规则就是哈希算法 。原始数据映射得到的二进制值串就是哈希值 。...一个优秀的哈希算法主要有以下几点特征 ： 单方向推导 ，不能从哈希值反向推导出原始数据 ，或者说很困难 。 对输入敏感 ，原始数据的微小变化会导致哈希值的大差异 。...以两数之和为例 ，除了简单暴力的遍历方法 ，哈希算法能够极大的提高解题效率 ！...其实这就可以考虑使用哈希算法实现了 ，python 中的字典有个键值对 ，其实有些类似 ，这里小詹给出思路 ，不分享代码 。
在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点，在实际应用中可以极大的提高程序运行效率，尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的，因此对内存有一定要求！...在实际应用中，我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希表中的问题。在Michele M....从这句话可以看出，将最大的数据集放到哈希表中更为高效，但是在实际应用中根据程序的目的还是需要做出选择，即选择左连接（A left join B）还是右连接（A right join B）。...其实很简单，如果数据集不是很大的时候可以这样处理：如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中；如果是右连接就把数据集A放到哈希表中；如果是内接连（A inner join B）那么就把大的放到哈希表中。
由于13位的时间戳在Ruby中是比较另类的，以为Ruby中默认的时间戳都是10位的。而Time和Date是Ruby中常用的处理时间的模块。...由于最初遇到问题的时候网上搜了好久都没找到合适的，因此就自己写一下，帮助下再次遇到这个问题的小伙伴们吧！ 使用Time解决 使用Time的方式比较投机取巧吧。
众所周知，InnoDB使用的索引结构是B+树，但其实它还支持另一种索引：自适应哈希索引。 哈希表是数组+链表的形式。...通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置，如果出现哈希冲突，就使用拉链法来解决。...更多内容可以参考 百度百科-哈希表 从以上可以知道，哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树，最优情况下的查找次数根据层数决定。...自适应哈希索引是对innodb的缓冲池的B+树页进行创建，不是对整张表创建，因此速度很快。 可以通过查看innodb的status来查看自适应哈希索引的使用情况。...注意从哈希表的特性来看，自适应哈希索引只能用于等值查询，范围或者大小是不允许的。 等着查询： select * from xx where name = "xxx";
哈希表中关键码就是数组的索引下表，然后通过下表直接访问数组中的元素，如下图所示： ? 那么哈希表能解决什么问题呢，一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。...拉链法 刚刚小李和小王在索引1的位置发生了冲突，发生冲突的元素都被存储在链表中。这样我们就可以通过索引找到小李和小王了 ?...我们需要依靠哈希表中的空位来解决碰撞问题。 例如冲突的位置，放了小李，那么就向下找一个空位放置小王的信息。...那么再来看一下map ，在map 是一个key value 的数据结构，map中，对key是有限制，对value没有限制的，因为key的存储方式使用红黑树实现的。...如果在做面试题目的时候遇到需要判断一个元素是否出现过的场景也应该第一时间想到哈希法！ 旧文链接：关于哈希表，你该了解这些！ -------------end------------
对于经常使用爬虫的我来说，在大多数文本编辑器都会有“在文件中查找”功能，主要是方便快捷的查找自己说需要的内容，那我有咩有可能用Ruby 或 Python实现类似的查找功能？这些功能又能怎么实现？...问题背景许多流行的文本编辑器都具有“在文件中查找”功能，该功能可以在一个对话框中打开，其中包含以下选项：查找： 指定要查找的文本。文件筛选器： 指定要搜索的文件类型。开始位置： 指定要开始搜索的目录。...有人希望使用 Python 或 Ruby 类来实现类似的功能，以便可以在任何支持 Python 或 Ruby 的平台上从脚本运行此操作。...以下代码提供了在指定目录中搜索特定文本的 Ruby 脚本示例：require 'find'require 'rexml/document'def find_in_files(search_text,...上面就是两种语实现在文件中查找的具体代码，其实看着也不算太复杂，只要好好的去琢磨，遇到的问题也都轻而易举的解决，如果在使用中有任何问题，可以留言讨论。
在Python中，有一个内置函数 hash()，它可以生成任何对象的哈希值，在进行对象不比较的时候，其实就是比较对象的哈希值（参阅《Python大学实用教程》）。 但是，你是否做过下面的操纵？...infty，然后将它作为hash()函数的参数，即得到无穷的哈希值，结果是31459，对这个结果的数字组成，应该并不陌生吧。...回到hash()函数，它是Python的一个内置函数，在上面的程序中调用它的时候，函数的指针由内置float类型（PyTypeObject PyFloat_Type）的tp_hash属性给出，即float_hash...-271828.0 : 314159.0; 由此可见，那个结果就是人为的规定。注意，上面代码中还有另外一个数字，271828，就是 自然常数 所包含的几个数字。...但是，如果在Python3中，负无穷的哈希值会是： >>> hash(float('-inf')) -314159 在Pyhton2中，结果就不同了： >>> hash(float('-inf'))
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