哈希冲突的解决方案有多种：开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址）、再散列函数法和链地址法等，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。...下面我们通过HashMap来具体讲解散列表的应用以及冲突解决方式。 HashMap实现原理 Java中HashMap的主干是一个Entry数组。...开链法（哈希桶） 当用线性探测和二次探测时，总是在一个有限的哈希表中存储数据，当数据特别多时，效率就比较低。因此采用拉链法的方式来降低哈希冲突。 ?...BitMap应用 排序 假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复），我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。...下图中是k=3时的布隆过滤器。 布隆过滤器的其中一种应用就是缓存雪崩。 总结 本文首先讲解了散列表的相关概念和应用。
那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢？ 有！布隆过滤器。 什么是布隆过滤器 布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。...检索时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。...误差（假阳性率） 布隆过滤器可以 100% 判断元素不在集合中，但是当元素在集合中时可能存在误判，因为当元素非常多时散列函数产生的 k 位点可能会重复。...，假设： 位数组长度 m 散列函数个数 k 预期元素数量 n 期望误差_ε_ 在创建布隆过滤器时我们为了找到合适的 m 和 k ，可以根据预期元素数量 n 与 ε 来推导出最合适的 m 与 k 。...这导致我们在使用布隆过滤器时无法处理元素被删除的场景。 可以通过定时重建的方式清除脏数据。
那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢？ 有！布隆过滤器。 什么是布隆过滤器 布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。...检索时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。...误差（假阳性率） 布隆过滤器可以 100% 判断元素不在集合中，但是当元素在集合中时可能存在误判，因为当元素非常多时散列函数产生的 k 位点可能会重复。...维基百科有关于假阳性率的数学推导（见文末链接）这里我们直接给结论(实际上是我没看懂…)，假设： 位数组长度 m 散列函数个数 k 预期元素数量 n 期望误差_ε_ 在创建布隆过滤器时我们为了找到合适的...这导致我们在使用布隆过滤器时无法处理元素被删除的场景。 可以通过定时重建的方式清除脏数据。
将数据散列之后，如何从表中查找呢？例如，查找数值为50的数据位置，只需要计算50 % 7，得到下标1，访问下标1的位置即可。但是如果考虑散列冲突，就没有那么简单了。...因此20的存储位置如下： 0 1 2 3 4 5 6 20 50 18 19 13 但这种方式的一个问题是，可能造成一次聚集，因为一旦冲突发生，为了处理冲突就会占用下一个位置，而如果冲突较多时，就会出现数据都聚集在一块区域...双散列 为了避免聚集，在探测时选择跳跃式的探测，即再使用一个散列函数，用来计算探测的位置。...总结 一个设计良好的散列表能够几乎在O（1）时间复杂度内完成插入，删除和查找，但前提是散列函数设计得足够优雅，以及有着合适散列冲突解决方案。...常见冲突解决方案有： 拉链法 开放地址检测法 其中拉链法在实际中是很常见的一种解决方案。另外本文重点说明什么是散列表（哈希表），因此没有涉及具体的代码，后面将会通过实例来看散列表的实际应用。
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？...，实际上HashMap集合是采用了一种全新的数据结构来实现的叫做散列表。...如果发生这种现象时，散列表就会用当前对象与桶中的对象进行比较（调用对象的equals方法比较），来检查当前对象是否已经在桶中存在了。如果当前对象没有在桶中存在，则会把当前对象直接存储在桶的起始位置。...它的意思是说，如果散列表中有75%的桶中都存储了元素，那么散列表就会进行再散列，并且散列后的桶数为原来桶数的两倍。 下面我们通过HashMap的源码来分析HashMap底层散列表的具体的实现。...也可以自行修改此默认值，在HashMap中提供了修改此参数的构造方法。并且我们发现此时底层的数组或者链表并没有执行初始化。
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？...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。...再散列法 这种方式本质上是计算多次散列值，那就必然需要多个散列函数，在产生冲突时再使用另一个散列函数计算散列值，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。 4....首先基于拉链方式的散列表由于元素在链表中，所有删除一个元素的时间复杂度和链表是一样的，后续的查找也没有任何问题。...在工业级的散列函数中，元素的散列值做到尽量平均分布是其中的要求之一，这不仅仅是为了空间的充分利用，也是为了防止大量的hashCode落在同一个位置，设想在拉链方式的极端情况下，查找一个元素的时间复杂度退化成在链表中查找元素的时间复杂度
这一次将会主要讲解.NET的加密方式，接下来将会分别介绍散列加密，对称加密，非对称加密等等加密方式在.NET中的应用，本文主要讲解散列加密在.NET中的应用实例。...在.NET中有两种类型的实现类，一个是以“Managed”结尾，这些类都被写入托管.NET语言，一种是以“CryptoServiceProvider”结尾，这些类是基于Windows CryptoAPI...，使用字节数组来创建一个散列码，该方法返回一个字节数组，该数组含有消息数据的散列码。...创建加密散列码（消息验证码MACs）有两种方式： 第一种：先合并类密钥和消息数据，再使用通常的加密散列算法来为该并集创建散列码。常用的是HMAC标准。 ...HMAC标准制定了如何合并消息数据和密钥，但是没有指定应该使用那种散列算法来创建散列码，这也就意味着该标准可以应用于任何算法。 (1).Key属性：获取或设置用于哈希算法的密钥。
不过还有一种叫作散列表(又叫哈希表，Hash table)的数据结构，它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列中的一个点，这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。...算法 1、首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数； 2、初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0； 3、某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值...，并把数组中对应的比特位置为1； 4、判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中； ?...原理 布隆过滤器需要的是一个位数组（这个和位图有点类似）和k个映射函数（和Hash表类似），在初始状态时，对于长度为m的位数组array，它的所有位都被置为0，如下图所示： ?...另外, 散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。 ? 布隆过滤器缺点 但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。
在互联网时代，每天会产生大量的数据，而且很多数据不是人产生的，而是机器产生的，就比如说是爬虫，每个网页被实际浏览的次数当中有一大半都是爬虫所致，那么这些数据怎么存储就是一个问题，有没有一个数据结构能够以很小的实际内存开销来存储这些数据呢...这里我的问题是只需要判断一个数在不在这一堆数里面，注意这里我要的结果其实只有两个，“在” 和 “不在”，如果说用散列把这些实际的数字全部存起来显然不是最理想的做法，我们只需要标记这个些数字存在即可，你可能会想到用...boolean 数组来做存储，还能不能继续优化？...，假如一个 URL 是 64 Bytes，那么 1 亿个 URL 大概是 6GB 的样子，但是对于散列来说的话这还没完，如果要尽量减少冲突的话，散列的实际 size 要比实际存储的数据的 size 要大...和散列表类似，这里也有一个装载因子的东西，它来保证实际的数据使用空间要低于总空间，这样的话才能使得冲突尽量的小；当然布隆过滤器是基于位图的，其占用的空间相比散列还是小的多的，一般实际空间和总空间 1:10
，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。...当通过编号查询学生信息的时候，用同样的方法，取编号的后四位，作为数组下标，来读取数组中的数据 这就是典型的散列思想。其中，学生的编号叫作键（key）或者关键字。用它来标识一个学生。...如果遍历到数组中的空闲位置，还没有找到，就说明要查找的元素并没有在散列表中 [88b92e82c945486a811c057ad39ed1eb~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image...] 散列表和数组一样，也支持插入、查找、删除操作，但是对于线性探测方法解决散列冲突，在进行删除操作时比较特殊，不能单纯地把要删除的元素设置为空 上边在说散列表的查找操作时，通过线性探测的方式找到一个空闲位置...链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它比较简单。
下面是一幅示意图： 所有散列函数都有如下基本特性： 如果两个散列值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。...这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。...散列函数的输入和输出不是唯一对应关系的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但也可能不同，这种情况称为“散列碰撞（collision）”。...那是因为映射函数本身就是散列函数，散列函数是会有碰撞的。...布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数 ，另外，散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？...散列表是一种包含额外逻辑的数据结构。数组和链表都被直接映射到内存，但散列表更复杂，它使用散列函数来确定元素的存储位置。 几乎每种语言都提供了散列表的实现方式。...将散列表用作缓存 缓存是一种常用了加速方式，它可以使用我们浏览网站更加快速，所有的大型网站都使用缓存，而缓存的数据则是存储在散列表中的。其基本原理是将页面url映射到页面数据。...理想的情况是散列函数总将不同的输入映射到数组的不同位置，但实际上，几乎没有这样的散列函数。...这种情况被称为冲突：给两个键分配了相同的位置。 处理冲突的方式有很多，最简单的一种就是在发生冲突的位置存储一个链表： 所以，一个好的散列函数对于散列表的性能尤其重要。
这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。...散列函数的输入和输出不是唯一对应关系的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但也可能不同，这种情况称为“散列碰撞（collision）”。...[007S8ZIlly1gebuc2ee3dj31o10u0drg.jpg] 查询某个变量的时候我们只要看看这些点是不是都是 1 就可以大概率知道集合中有没有它了 如果这些点有任何一个 0，则被查询变量一定不在...那是因为映射函数本身就是散列函数，散列函数是会有碰撞的。...布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数 $O(K)$，另外，散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
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”。...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。 我用一个例子来解释一下。假如我们有 89 名选手参加学校运动会。...如果遍历到数组中的空闲位置，还没有找到，就说明要查找的元素并没有在散列表中。 散列表跟数组一样，不仅支持插入、查找操作，还支持删除操作。对于使用线性探测法解决冲突的散列表，删除操作稍微有些特别。...不管采用哪种探测方法，当散列表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会大大提高。为了尽可能保证散列表的操作效率，一般情况下，我们会尽可能保证散列表中有一定比例的空闲槽位。...链表法 链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。
这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。 散列法：元素特征转变为数组下标的方法。 我想大家都在想一个很严重的问题：“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办？”...散列法当然不止一种，下面列出三种比较常用的： 除法散列法 最直观的一种，上图使用的就是这种散列法，公式： index = value % 16 学过汇编的都知道，求模数其实是通过一个除法运算得到的，所以叫...称为随机在探测。 （3）再哈希。就是当冲突时，采用另外一种映射方式来查找。 这个程序中是通过取模来模拟查找到重复元素的过程。对待重复元素的方法就是再哈希：对当前key的位置+7。
Bloom Filter的算法 在Bloom Filter中使用位数组来辅助实现检测判断。在初始状态下，我们声明一个包含m位的位数组，它的所有位都是0，如下图所示。 ?...在Bloom Filter算法中，首先使用k个相互独立、随机的散列函数来将集合S中的每个元素x1, x2, …, xn映射到长度为m的位数组上，散列函数得到的结果记作位置索引，然后将位数组该位置索引的位置...我们来估计一下这种方法的错误率。当集合S={x1, x2,…, xn} 的所有元素都被k个散列函数映射到m位的位数组中时，这个位数组中某一位还是0的概率是： ?...散列函数是随机的，则任意一个散列函数选中这一位的概率为1/m，那么1-1/m就代表散列函数从未没有选中这一位的概率，要把S完全映射到m位数组中，需要做kn次散列运算，最后的概率就是1-1/m的kn次方。...Bloom Filter算法会逐个调用散列函数对放入集合中的元素进行运算，得到在m位位数组中的映射位置，然后将位数组对应的位置置1。
现在试想这样一种情况，你现在有个数组，这个数组中有1000个元素，这些元素都是不相同的，你现在要再向里面插入一个元素，如果你现在只有equals方法，那么你就得比较1000次，但是你现在有了hashcode...二、缺点：基于数组的，数组创建后难以扩展。某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重。 三、没有一种简便得方法可以以任何一种顺序遍历表中数据项。...，每次调用这个方法，都要重新对方法内的参与散列的对象重新计算一次它们的HashCode的运算，如果一 个对象的属性没有改变，仍然要每次都进行计算，所以如果设置一个标记来缓存当前的散列码，只要当参与散列的对象改变时才重新计算...这种比较是默 认的对象比较方式，在Object这个对象中，这种方式就已经设计好了。所以你也不用自己来重写，浪费不必要的时间。...[+super.HashCode()], 我们知道,每次调用这个方法,都要重新对方法内的参与散列的对象重新计算一次它们的HashCode的运算,如果一个对象的属性没有改变,仍然要每次都进行计算,所以如果设置一个标记来缓存当前的散列码
某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并把数组中对应的比特位置为1 4....判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。 ? 优点：不需要存储key，节省空间 缺点： 1....但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。...它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit Array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是 1 就知道可以集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。...布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外, Hash 函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
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