前言 接 Shiro自定义RealmAnd散列算法 ini 文件当中配置散列 相关配置内容如下所示： [main] # 定义凭证匹配器 credentialsMatcher=org.apache.shiro.authc.credential.HashedCredentialsMatcher...# 散列算法 credentialsMatcher.hashAlgorithmName=md5 # 散列次数 credentialsMatcher.hashIterations=3 # 指定realm...myRealm=com.yby6.realm.MyRealm # 配置散列 myRealm.credentialsMatcher=$credentialsMatcher # 配置自定义散列 securityManager.realms...=$myRealm 要保证存储在数据库中的密码是经过散列之后的，不然认证器进行认证的时候是通过你定义的规则去进行认证的，而你数据库存储的不一致会导致不成功，假如你设置认证的相关信息为盐为 yby6 而数据库中已经存储的密码是通过...// 获取用户名 String username = (String) token.getPrincipal(); // 假如以下定义的用户名和密码是从数据库中查询出来的
本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。Jedis中Hash的基本操作1....删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据中的一个或多个字段，在Jedis中，对应的方法是hdel：// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...("myHash", "field1");System.out.println("Field exists: " + fieldExists);结语通过本文的介绍，你已经学会了如何使用Jedis操作Redis...中的Hash类型数据。...希望通过学习本文，你对Jedis中Hash的操作有了更深入的理解，并能够灵活运用在你的项目中。在实际开发中，充分发挥Jedis的优势，将有助于提升系统性能和代码质量。
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
本文实例讲述了PHP中散列密码的安全性。分享给大家供大家参考，具体如下： php的基本哈希函数已经不再安全？...比如，张三和李四的密码是一样的，则存储在数据库中的密文也是一样的，这无疑让黑客更容易破解了。...更好的方案是将盐和密文分开存储，比如密文存储在mysql数据库中，盐存储在redis服务器中，这样即使黑客“脱裤”拿到了数据库中的密文，也需要再进一步拿到对应的盐才能进一步破解，安全性更好，不过这样需要进行二次查询...，即每次登陆都需要从redis中取出对应的盐，牺牲了一定的性能，提高了安全性。.../tools.zalou.cn/password/txt_encode MD5在线加密工具: http://tools.zalou.cn/password/CreateMD5Password 在线散列
到现在为止，我们已经学会了利用各种方法将Ntds.dit文件提取出，当我们获得了域控上的Ntds.dit文件后，接下来要做的就是想办法从Ntds.dit文件中导出其中的密码哈希散列值。...（2）导出其中的域散列值 ntds.dit中的表一旦被提取出来，有很多python工具可以将这些表中的信息进一步提取从而导出其中的域散列值，比如ntdsxtract就可以完美进行。...如上图所示，成功将域内的所有用户及密码哈希散列值导出来了。...domain_computers_info.csv 注意，使用Ntdsxtract导出Ntds.dit表中的域散列值，要提供三个文件：即Ntds.dit导出的ntds.dit.export文件夹中的datatable...dcsync功能，并利用dcsync直接读取ntds.dit得到域用户密码散列值。
本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。 Jedis中Hash的基本操作 1....删除字段 可以使用HDEL命令删除Hash类型数据中的一个或多个字段，在Jedis中，对应的方法是hdel： // 删除一个字段 jedis.hdel("myHash", "field1"); //...("myHash", "field1"); System.out.println("Field exists: " + fieldExists); 结语 通过本文的介绍，你已经学会了如何使用Jedis...操作Redis中的Hash类型数据。...希望通过学习本文，你对Jedis中Hash的操作有了更深入的理解，并能够灵活运用在你的项目中。在实际开发中，充分发挥Jedis的优势，将有助于提升系统性能和代码质量。
不管是前端还是后端的伙伴，在工作中会经常遇到权限控制的场景，业务上无非就几种权限：页面权限、操作权限、数据权限，不同公司根据业务需要都采取不同的方法区控制权限，我们这里讨论一下使用 JavaScript 中的位运算符来控制权限...在二进制位运算中，1表示true，0表示false。...JavaScript 中的按位操作符有：运算符用法 描述 按位与（AND）A & B 如果对应的二进制位都为 1，则该二进制位为 1 按位或（OR） A...运用场景在传统的权限系统中，不同的权限之间存在很多关联关系，而且有很多种权限组合方式，在这种情况下，权限就越难以维护。这种情况我们就可以使用位运算符，可以很巧妙地解决这个问题。...不过总的来说，这种方式在中小型业务中应该够用了。
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”。...当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。 散列函数 散列函数，顾名思义，它是一个函数。...从图中可以看出，散列表的大小为 10，在元素 x 插入散列表之前，已经 6 个元素插入到散列表中。...在散列表中查找元素的过程有点儿类似插入过程。我们通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。...有两个字符串数组，每个数组大约有 10 万条字符串，如何快速找出两个数组中相同的字符串？
它使用散列函数来确定元素的存储位置 在你将学习的复杂数据结构中，散列表可能是最有用的，也被称为散列映射、映射、字典和关联数组。散列表的速度很快！...，速度非常快 将散列表用作缓存 如果你在网站工作，可能听说过进行缓存是一种不错的做法 小结 散列表适合用于 模拟映射关系 防止重复 缓存数据 冲突 冲突：给两个键分配的位置相同。...你以前没有见过常量时间，它并不意味着马上，而是说不管散列表多大，所需的时间都相同 这意味着无论散列表包含一个元素还是10亿个元素，从其中获取数据所需的时间都相同 我们将散列表同数组和链表比较一下 在平均情况下...而要避免冲突，需要有 较低的填装因子 良好的散列函数 填装因子 散列表的填装因子很容易计算 例如，下述散列表的填装因子为2/5，即0.4 一旦填装因子开始增大，你就需要在散列表中添加位置，这被称为调整长度...一个不错的经验规则是：一旦填装因子大于0.7，就调整散列表的长度 平均而言，即便考虑到调整长度所需的时间，散列表操作所需的时间也为O（1） 良好的散列函数 良好的散列函数让数组中的值 呈均匀分布 可研究一下
开放寻址法 开放寻址法的主要思想是当出现散列冲突时，我们去重新寻找下一个位置，直到找到空闲位置为止，将数据放置到找到的空闲位置。那么如何去寻找空闲位置呢？...table部分红色区域表示该部分已经存储数据，当号码牌 060702通过 Hash函数进行散列后，得到的区域已经存储了数据，因此需要从当前为止开始依次向后查找，遇到空闲的位置即为找到存储数据的位置。...首先通过 Hash函数进行散列后求出对应的散列值，然后比较数组中的该位置的元素是否与要查找的元素相等，若相等，则找到对应的元素；若不想等，则依次向后查找。...如果遍历数组时，遇到空闲位置还没找到，则说明散列表中没有对应的元素。...通过插入和查找过程可以发现，当散列表中的数据越来越多时，散列冲突会越来越大，数组中的空闲位置会越来越少，线性探测的时间会越来越久。最坏的时间复杂度为 O(n)。
我们之前介绍过简单查找和二分查找，简单查找是从头开始一个个查找，二分查找是在有序列表中按分而治之的思想进行查找，虽然二分查找已经很快速了，但是在有些情况下，还是不能达到人们的需求。...这种复杂度为O(1)的算法结构如何实现呢？ ? 散列表 算法图解第五章内容学习笔记 5.1 散列函数 特点：无论输入是什么数据，散列函数都输出一个数字。...我们来根据散列函数来构建散列表。 一句话解释：商品价格存储在一个列表中，将商品名字输入散列函数，函数输出该商品存储在列表中的序号，根据序号读取商品价格。 首先创建一个空数组 ?...在这个数组中存储商品的价格。下面来将苹果的价格加入到这个数组中。为此，将apple作为输入交给散列函数。 ? 散列函数的输出为3，因此我们将苹果的价格存储到数组的索引3处。 ?...5.3 冲突 上面的叙述中，我们说到，散列函数总是将不同的键映射到数组的不同位置。实际上，几乎不可能编写出这样的散列函数。 例如我们存储商品单价，若采用按字母表顺序分配数组的位置的散列函数。
前言 今天学习了基于JDK1.8的HashMap的源码，主要从如下几个方面来阐述，HashMap的数据结构，HashMap如何支持动态扩容，HashMap的散列函数是如何实现的，并且如何防止散列冲突，...散列表中，我们需要一个函数，将任意键key转换为介于0与N-1之间的整数，这个函数就是散列函数（又称哈希函数），散列函数应该要满足如下三点基本要求： 散列函数计算得到的散列值必须是一个非负整数（因为数组的下标不可能是负数...HasMap的扩容机制 如果哈希桶数组很大，即使较差的散列函数也会比较分散，如果哈希桶数组很小，即使再好的散列函数，也会出现较多的散列冲突。所以，我们需要权衡时间成本和空间成本上权衡。...其实就是根据实际情况确定哈希桶数组大小。并在此基础上设计较好的散列函数，HashMap就是通过良好的散列函数加扩容机制来控制map使得Hash碰撞较小。...其扩容主要分为如下两步： 创建一个新的两倍于原容量的数组。 循环将原数组中的数据移到新数组中。
可以说，如果没有数组，就没有散列表 举例 假设全校有1000名学生，为了方便记录他们的期末成绩，会给每个学生一个编号，编号从1~1000。...当按照键值查询元素时，用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据 散列函数 概念 散列函数，顾名思义，它是一个函数。...因为数组下标是从0开始的，所以散列函数生成的散列值也要是非负整数。第二点也很好理解。相同的key，经过散列函数得到的散列值也应该是相同的 第三点理解起来可能会有问题。...对于散列比较均匀的散列函数来说，理论上讲，k=n/m，其中n表示散列中数据的个数，m表示散列表中“槽”的个数 实践 假设我们有10万条URL访问日志，如何按照访问次数给URL排序？...，如何快速找出两个数组中相同的字符串？
跳表 前面的数据结构笔记中分析过链表，如图所示： ? 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？...散列表存入数据的大概流程是：将 key 经过散列函数计算得到一个值（保证在数组长度范围内）作为数组的下标，然后将 key 的值保存在数组下标对应的位置。 散列函数 散列函数设计的基本要求： 1....散列函数计算得到的散列值是一个非负整数（数组下标从 0 开始的）； 2. 如果 key1 = key2，那么 hash(key1) = hash(key2)； 3....在散列表中，每个“桶（bucket）”或“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素都会放到相同槽位对应的链表中，如图所示： ? 二者对比 1....常见应用场景：Redis 中的有序集合。 2. 散列表 两个核心问题：散列函数设计和散列冲突解决。 散列冲突常用的解决方法有两种：开放寻址法和链表法。
88经过hash函数之后，得到一个散列值8，所以就把88放在8号桶中 ?...对于一个输入，我们只需要计算其散列值，并在这个散列值对应的桶中查找元素是否存在就行了，不需要遍历所有所有元素。如在上图中，要检测数字88是否存在，只需要检测88号桶中是否存在数字88即可。...采用开放寻址的Hash散列表的装载因子不大于0.5 2、拉链法 拉链法：将Hash散列表看作一个链表数组。数组中的位置要么为空，要么指向散列到该位置的链表 链表法把元素添加到链表中来解决Hash碰撞。...具有相同散列值的元素会插入相对应的链表中 拉链法的代价不会超过向链表中添加元素，也无需执行再散列 拉链法的实现过程： ?...，但是有以下缺点： Bloom Filter集合中的元素无法删除 如何确定位数组的大小以及hash函数的个数 Bloom Filter会出现错误判断，无法达到零错误 3.2、Bloom Filter通常的应用场景
总结一下散列算法的主要性质： 性质 描述 1、单向性（基本性质） 支持从输入生成散列值，不支持从散列值反推输入 2、高效性（基本性质） 单次散列运算计算量低 3、一致性 相同输入重复计算，总是得到相同散列值...(str1.hashCode()); 2112 System.out.println(str2.hashCode()); 2112 散列冲突 1.3 如何降低散列冲突概率 虽然散列冲突是无法完全避免的...HashMap 的底层结构是一个 “数组 + 拉链” 的二维结构，在 Java 7 中使用的是数组 + 链表，而在 Java 8 中当链表长度大于 8 时会转换为红黑树。...当我们需要访问集合元素时，其实就是先通过 key 计算 hashcode，再将 hashCode 对数组长度取余得到数组下标，最后通过下标去数组中找到对应的 Value； 第 2 点：从 Key 到数组下标的转换过程必然是一个压缩映射的过程...此时对 String 进行修改，那么通过修改后的 String 是无法匹配到刚才构建过的键值对的，因为修改后的 hashCode 可能是变化的。
文章目录 散列表 哈希函数 加载因子 散列冲突 如何选择冲突解决方法？...总结 散列表 散列表的英文叫“Hash Table”，我们平时也叫它“哈希表”或者“Hash 表”、 我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。...当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。 散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候，时间复杂度是 O(1) 的特性。...---- 哈希函数 ---- 加载因子 无论如何，哈希表中，碰撞无法绝对避免。 当碰撞发生时，就不得不使用开链表法或再散列法存储冲突数据；而这必将影响哈希表的性能。...开链表法： 看图： 在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。
在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。...： 从散列表中查找元素同插入元素一样简单，例如，从a中查找关键字为60的元素时，只要利用上面的函数h(k)计算出k=60时的散列地址8，从下标为8的元素位置中取出元素值即可。...因此，如何尽量避免冲突和冲突发生后如何解决冲突（即为发生冲突的待插入元素找到一个空闲位置，使之存储起来）就成了散列存储的两个关键问题。...3、散列存储的性能分析 在散列存储中，插入和查找的速度是相当快的，它优于前面介绍过的任一种存储方法，特别是当数据量很大时更是如此。...另外，对于采用线性探查法的数组存储类，若从所求得的散列地址为起点开始，顺序探查一周（即所有m个地址位置）后仍没有遇到插入位置，则表明散列表已满，应调用一个专门的重建散列表的算法，扩大散列空间，并将原有元素重新散列到新散列表中
你是否注意到 当我们在word中编辑英文单词 如果拼写错误则会出现红色浪线提示 那么这个功能是如何实现的呢？...02 散列函数 散列函数通常只做一件事：将键（key）转换为散列值（value）,需要注意的是，这里的散列值是指数组下标，而并非数组所存储的数据。...我们来实现一下上文例子中的散列函数： //两层，每层五桌，对应我们的数组下标可以是1~10 //那么‘21’应该对应下标为6 //得出散列函数算法：（第一位 - 1）* 5 + 第二位 int hash...，那么会从散列表顶部继续查找，直到找到空闲位置。...散列表的查询逻辑和上面的插入逻辑相同。 05 链表法 相比于开放寻址，链表法则更简单直接，数组的每一个元素对应条链表，所有散列值相同的元素都放入元素对应的链表中即可。
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