HashMap 是我们熟悉的散列表实现,也是 “面试八股文” 的标准题库之一。今天,我给出一份 HashMap 高频面试题口述简答答案,希望对你刷题有帮助。如果能帮上忙请务必点赞加关注,这对我非常重要。
addcslashes — 以 C 语言风格使用反斜线转义字符串中的字符 addslashes — 使用反斜线引用字符串 bin2hex — 函数把ASCII字符的字符串转换为十六进制值 chop — rtrim 的别名 chr — 返回指定的字符 chunk_split — 将字符串分割成小块 convert_cyr_string — 将字符由一种 Cyrillic 字符转换成另一种 convert_uudecode — 解码一个 uuencode 编码的字符串 convert_uuencode — 使用 uuencode 编码一个字符串 count_chars — 返回字符串所用字符的信息 crc32 — 计算一个字符串的 crc32 多项式 crypt — 单向字符串散列 echo — 输出一个或多个字符串 explode — 使用一个字符串分割另一个字符串 fprintf — 将格式化后的字符串写入到流 get_html_translation_table — 返回使用 htmlspecialchars 和 htmlentities 后的转换表 hebrev — 将逻辑顺序希伯来文(logical-Hebrew)转换为视觉顺序希伯来文(visual-Hebrew) hebrevc — 将逻辑顺序希伯来文(logical-Hebrew)转换为视觉顺序希伯来文(visual-Hebrew),并且转换换行符 hex2bin — 转换十六进制字符串为二进制字符串 html_entity_decode — Convert all HTML entities to their applicable characters htmlentities — Convert all applicable characters to HTML entities htmlspecialchars_decode — 将特殊的 HTML 实体转换回普通字符 htmlspecialchars — Convert special characters to HTML entities implode — 将一个一维数组的值转化为字符串 join — 别名 implode lcfirst — 使一个字符串的第一个字符小写 levenshtein — 计算两个字符串之间的编辑距离 localeconv — Get numeric formatting information ltrim — 删除字符串开头的空白字符(或其他字符) md5_file — 计算指定文件的 MD5 散列值 md5 — 计算字符串的 MD5 散列值 metaphone — Calculate the metaphone key of a string money_format — Formats a number as a currency string nl_langinfo — Query language and locale information nl2br — 在字符串所有新行之前插入 HTML 换行标记 number_format — 以千位分隔符方式格式化一个数字 ord — 返回字符的 ASCII 码值 parse_str — 将字符串解析成多个变量 print — 输出字符串 printf — 输出格式化字符串 quoted_printable_decode — 将 quoted-printable 字符串转换为 8-bit 字符串 quoted_printable_encode — 将 8-bit 字符串转换成 quoted-printable 字符串 quotemeta — 转义元字符集 rtrim — 删除字符串末端的空白字符(或者其他字符) setlocale — 设置地区信息 sha1_file — 计算文件的 sha1 散列值 sha1 — 计算字符串的 sha1 散列值 similar_text — 计算两个字符串的相似度 soundex — Calculate the soundex key of a string sprintf — Return a formatted string sscanf — 根据指定格式解析输入的字符 str_getcsv — 解析 CSV 字符串为一个数组 str_ireplace — str_replace 的忽略大小写版本 str_pad — 使用另一个字符串填充字符串为指定长度 str_repeat — 重复一个字符串 str_replace — 子字符串替换 str_rot13 — 对字符串执行 ROT13 转换 str_shuffle — 随机打乱一个字符串 str_split —
哈希树(Hash Tree),在密码学及计算机科学中是一种树形数据结构,每个叶节点均以数据块的哈希作为标签,而除了叶节点以外的节点则以其子节点标签的加密哈希作为标签 。哈希树能够高效、安全地验证大型数据结构的内容,是哈希链的推广形式。
最近在吃晚饭时,我被要求解释比特币挖掘,而我挣扎着,因为它与许多其他概念纠缠在一起。这是我的尝试,把它分解成一口大小的小块。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛,但推荐拥有一定线性代数,高等数学以及编程基础,最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定(Pa b),其中a为书籍中的页数,b为从上往下数的段落号,如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点,该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
斐波那契数列出现在印度数学中,与梵文韵律有关。在梵语诗歌传统中,人们对列举所有持续时间为 2 单位的长 (L) 音节与 1 单位持续时间的短 (S) 音节并列的模式很感兴趣。用给定的总持续时间计算连续 L 和 S 的不同模式会产生斐波那契数:持续时间m单位的模式数量是F(m + 1)。
MD5(Message-Digest Algorithm 5)是一种被广泛使用的消息摘要算法,也称为哈希算法、散列算法或杂凑算法,可以产生出一个定长的128位(16字节)的散列值(Hash Value),一般用于数字签名以确保信息传输完整性与密码的加密存储。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特(Ronald Linn Rivest)设计,于1992年公开,用以取代MD4算法。
在这个问题中,你想要使用除法散列法将一个长度为r的字符串散列到m个槽中,同时希望除了该串本身占用的空间外,只利用常数个机器字。在这种情况下,你可以考虑使用“除法散列”的一个变种,即“乘法散列”。乘法散列在处理字符串时可以只用常数个机器字。
这个问题涉及到字符串的散列函数和除法散列法。首先,让我们明确一下除法散列法的概念。在这种方法中,我们通常使用一个除法操作来计算散列值,即 h(k) = k mod m。在这里,k 是我们要散列的键,m 是一个正整数,通常是素数。
让我们从基础讲起。首先,比特币是一种加密货币 —— 数字化的财富,就像黄金一样。从2017年,其价值开始飙升。
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成,例如学号为01100168表示是1系,10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息,可以建立一张表,但是不能用学号作为下标,学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余,即得到编号作为该表的下标,那么,要查找学号为01100168的成绩的时候,只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O(1)时间复杂度内完成成绩查找。
报文鉴别 : 接收方 可以 验证其接收到的 报文的真伪 ; 包括 发送者身份 , 内容 , 发送时间 , 报文序列等 ;
该文章介绍了在.NET中常用的加密方式,包括对称加密、非对称加密、哈希加密和数字签名。文章还介绍了这些加密方式的.NET实现和用法示例,并提供了总结和注意事项。
Cookie(也叫Web Cookie或浏览器Cookie)是服务器发送到用户浏览器并保存在本地的一小块数据,它会在浏览器下次向同一服务器再发起请求时被携带并发送到服务器上。通常,它用于告知服务端两个请求是否来自同一浏览器,如保持用户的登录状态。Cookie使基于无状态的HTTP协议记录稳定的状态信息成为了可能。
哈希函数的目标是将任意长度的输入,通过变换后得到固定长度的输出值。输入值称为消息(Message),输出值称为散列值、消息摘要(message digest)或者指纹。因此,哈希也称为消息摘要函数(message digest function)。
散列 散列为一种用于以常数平均时间执行插入,删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置,类似于Python中的字典。关于散列需要解决以下问题: 散列的关键字如何映射为一个数(索引)——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时,如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数,常用的关键字为字符串,则需要一个字符串->整数的映射关系,常见的三种散列函数为: ASCII码累加(简单) 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ (不太
SHA1 散列(hash)经常用于生成二进制文件或者文本块的短标识。 例如,git 版本控制系统 大量的使用了 SHA1 来标识受版本控制的文件和目录。 这是 Go 中如何进行 SHA1 散列计算的例子。
单向散列函数(one-way hash function),也称为消息摘要函数(message digest function)、哈希函数、杂凑函数,是指输入消息(message)输出散列值(hash value),用于消息的完整性(一致性)检查。
如果你需要从国外的网站上下载一个软件,但是因为种种原因,国外的网络太慢了,下载几个G的数据几乎是不可能的。刚好国内有镜像网站,可以从国内下载数据。但是如何保证国内的镜像不是被篡改过后的呢?这个时候就需要单向散列函数了。一般来说网站会提供MD5或者SHA的值作为验证值。
在计算机的世界里,每个文件也可以有自己的一个散列值,字符串、视频、语音等等都可以转换成二进制的数据,他们都能拥有自己的散列值,每个文件的散列值同样可以是独一无二的.
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。
在Go语言中,你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值,并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式:
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧,那你有没有留意过它的拼写检查功能呢?一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词,它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能,虽然很小但却非常实用。你有没有想过,这个功能是如何实现的呢?
试想一下,自动驾驶汽车行驶到了拐弯处,即使激光雷达再强大,也无法探测到建筑物后的有什么事情发生,如果是突然有行人冲出来,后果不堪设想。
password_hash() 使用足够强度的单向散列算法创建密码的散列(hash)。
在数据安全性的背景下, 存储在区块链上的数据的不可变性非常重要. 当人们谈到 “区块链是不可变的” 时, 他们想表达什么? 在这篇文章中, 我将尝试解释其中的关键概念. 如果你刚入门或者对区块链, 比
注: 本文是对《跟老齐学Python:轻松入门》和《Python大学实用教程》有关字典对象的学习补充和提升。更多有关这两本书的资料,请阅读如下链接:
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组),数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分:一个是键对象的引用,一个是值对象的引用。
由于它的内存空间非连续,因此查找某个元素时只能从头到尾遍历,时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢?
关于散列表的代码实现及下边实践部分的代码实现均可从我的Github获取(欢迎star^_^)
哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
在Hash表(一)——Hash函数已经分析了散列冲突产生的原因,我们一般使用开放寻址法和链表法来解决。
在前几篇中我们主要介绍了ArrayList、LinkedList、Vector、Stack等集合的底层实现及相关特性,并且我们知道在上述集合类中无论底层是采用数组实现的还是采用双链表实现的,它们都有各自的缺点。例如底层用数组实现的集合它的特性是检索速度非常快,但如果要删除中间的元素时,性能会比较低。而底层用双链表实现的集合的特性是删除元素的速度非常快,但检索元素的速度较慢。那么这时就会有人想,在Java中有没有一种集合,即检索元素的速度快,删除元素的速度也快呢?
序言: 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储,那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了,而不在需要“比较”,这样会非常高效,这就是散列技术。 所以散列技术就是: 存储位置=f(关键字) 不管是记录的存储还是查找,都用这种方法 散列技术具有很高的效率,但是使用起来有一些限制。如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找,则对应太多的记录),此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。 一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则: (
在每个覆盖了 equals 方法的类中,都必须覆盖 hashCode 方法。如果不这样做的话,就会违反 hashCode 的通用约定,从而导致该类无法结合所有的给予散列的集合一起正常运作。这类集合包括 HashSet、HashMap,下面是Object 的通用规范:
常用的MD5、SHA1、SHA256哈希算法,是面向快速、高效进行哈希处理而设计的。随着技术进步和计算机硬件的提升,如今强大的计算机很容易破解这种算法。也就是说,不要用MD5、SHA1、SHA256这种哈希方法加密密码了,不太安全。 还好,PHP内置了密码哈希函数password_hash,使用这个方法,PHP会升级底层的算法,达到如今的安全标准水平。
Python用散列表来实现字典,散列表就是稀疏数组(数组中有空白元素),散列表中的元素叫做表元,字典的每个键值对都占用一个表元,一个表元分成两个部分,一个是对键的应用,另一个是对值的引用,因为表元的大小一致,所以可以通过稀疏数组(散列表)的偏移量读取指定的表元
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hash取余对数据key-value的key值做hash取余计算,得到结果只要key值不变(字符串相等)取余结果在[0,1,2,3,…,n-1],n=分片个数(节点个数)。 计算公式如下:
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易上手, 文档丰富的Pandas 已经成为时下最火的数据处理库。此外,Pandas数据处理能力也一流。
如今云计算、大数据、物联网、AI的兴起,使得分布系统得到了前所未有的广泛应用,然而由于分布式系统具有极高的复杂度,带来了许多难题,一致性哈希就是为了解决分布式难题之一应运而生的,本篇主要图示讲解一致性哈希的原理及其应用,助力码农变身。
密码散列函数是一种单向散列函数,它可以将给定的数据提取出信息摘要,也就是给定数据的指纹信息。结果的摘要信息格式是一致的,通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。
覆盖equals方法看似很简单,但是有许多覆盖方式会导致错误,并且后果非常严重。最容易避免这类问题的办法就是不覆盖equals方法,在这种情况下,类的每个实例都只与它自身相等。如果类满足了以下任何一个条件,就不需要我们覆盖equals方法:
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MD5(Message Digest Algorithm 5,信息摘要算法5)是一种广泛使用的哈希算法,它将任意长度的“字节串”映射为一个固定长度的大数,并且设计者寄希望于它无法逆向生成,也就是所谓的“雪崩效应”。MD5算法在信息安全领域具有重要地位,常用于数据完整性校验、密码存储等场景。然而,随着计算能力的提升和密码学研究的深入,MD5算法的安全性已经受到严重挑战。
散列表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。在一般书中,散列表里的单元通常叫做表元(bucket)。在 dict 的散列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致,所以可以通过偏移量来读取某个表元。
Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。
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