前一段时间，小灰分别讲解了两道leecode上的经典算法题： 漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？ 漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的三个数？ 在哈希表中查找8，发现查不到： ? 第2轮，访问元素12，计算出13-12=1。在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果： ? 在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： ? 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。 ? ? ? 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出三数之和等于13的全部组合。 按照上一次所讲的，我们可以使用哈希表高效求解： ? 第2轮，访问数组的第2个元素12，把问题转化成从后面元素中找出和为1（13-12）的两个数： ?
另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。 主要算法 Kd-Tree K-dimension tree，二叉树结构，对数据点在k维空间（如二维 (x，y)，三维(x，y，z)，k维(x，y，z..)）中划分。 ；若两点之间的距离较远，他们哈希值相同的概率会很小. ；利用上面的哈希函数组，将集合中的所有数据映射到一个或多个哈希表中，完成索引的建立。 在线查找 将查询向量通过哈希函数映射，得到相应哈希表中的编号 将所有哈希表中相应的编号的向量取出来，（保证查找速度，通常只取前2） 对这2个向量进行线性查找，返回与查询向量最相似的向量。
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Gravatar上所有URL都是基于电子邮箱地址的哈希值。图像和个人档都是通过电子邮件的哈希值访问获取的，这是系统识别用户身份的主要方式。 为确保哈希值的一致性和准确性，在生成哈希值时应遵循下列步骤： 去除掉电子邮箱地址头尾的空格符。 先将所有字母强行转换成小写字母。 使用md5算法计算处理后的电子邮箱哈希值。 一般的图片请求URL形式类似下面： http://www.gravatar.com/avatar/哈希值 上面的哈希值用你所请求用户电子邮箱的哈希值替换掉，比如下面就是一个基本的URL链接。 d=http%3A%2F%2Fexample.com%2Fimages%2Favatar.jpg" /> 如何在PHP中对字符串进行URL编码，你可以参看下面这行代码： echo urlencode( 若要启用这些参数，你只需在图片请求中添加上d=参数，并将参数值设置为下列值即可： 404: 不载入任何头像。
为什么是 B+ 树 要实现上面的功能，首先可以采用 Hash Table 的方式，将索引键 Hash 之后存储哈希值和键对应的行指针，这样一来，在使用哈希索引查询的时候就可以直接计算出要查询记录的哈希值 ，然后查询此哈希值对应的行指针，由于每一行所需要的存储空间是固定的，所以得到行指针就相当于定位到了记录对应的页，这时每次查询只需要进行一次磁盘 IO， 可以大大优化查询效率，但哈希索引存在一些问题： 哈希冲突 哈希索引只支持等值查询：由于哈希索引是根据哈希键计算出哈希值，所以它只能在进行等值查询（如 IN, =, <=>）时才能起到优化效率的效果，在进行非等值操作（如 ! 组合索引：在使用组合索引时，哈希索引的做法是将所有索引键合并后再做哈希，这就导致对多个字段做组合索引后，再查询其中某一个字段时无法利用索引。 索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较
1.2 适合哈希索引的查询类型 精确匹配所有列 和索引中的所有列进行精确匹配，如查找名字为Julia的客户。 数据库先会计算first_name='Julia’的哈希值5656，然后在索引中查找5656，找到对应的指针为：指向第2行的指针，最后根据指针从原表拿到具体值，并进行比较是否为Julia mysql> 哈希索引只支持等值查询，包括=、IN、<=>； 哈希索引不存储字段值，只包含哈希值和行指针，不能使用索引中的值来避免读取行； 哈希索引不是按照索引值顺序存储的，不能用于排序； 哈希索引不支持部分索引列匹配查找 2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。 哈希索引仅支持精确匹配所有列的查询，在这种查询中，哈希索引是非常高效的，因为哈希索引存储的是哈希值，存储结构非常紧凑。
哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。 ? 如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中去。 哈希索引限制 哈希索引只保存哈希码和指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。 如，在数据列（A,B）上建立哈希索引，如果查询只有数据列A，则无法使用该哈希索引 哈希索引只支持等值比较查询，包括=、IN()、<=>，不支持范围查询，如where price > 100 哈希冲突（不同索引列会用相同的哈希码 自定义哈希索引 在InnoDB中，某些索引值被使用的非常频繁的时候，它会在内存中基于B+Tree的基础上再创建一个哈希索引，使其不必要在从根节点就行查找。 查询时，可以有效地使用任意维度来组合查询。必须使用Mysql的GIS相关函数如MBRCONTAINS()等来维护数据。Mysql 的GIS并不完善，大部分人不会使用到这个特性。
数据：freeCodeCamp 哈希：?? Nonce：?? 如何计算哈希值？ 哈希值是唯一标识数据的固定长度的数值。 通过将索引，先前块哈希，时间戳，块数据和随机数作为输入来计算哈希。 相同的输入将始终返回相同的哈希值。 是否注意到块哈希中的四个前导0？ 四个前导0是有效hash的最低要求。所需的前导0的数量称为难度。 在我们的例子中，有效哈希至少有四个前导0。查找与有效哈希相对应的随机数的过程是挖掘。 随着难度的增加，可能的有效哈希的数量减少。利用较少的有效哈希值，查找有效哈希需要更多处理能力。 为什么这很重要？ 块A的哈希值发生变化，因为数据用于计算哈希值。 块A变为无效，因为其哈希不再具有四个前导0。 块B的哈希值发生变化，因为块A的哈希值用于计算块B的哈希值。 块B变为无效，因为其哈希不再具有四个前导0。 块C的哈希值发生变化，因为块B的哈希值用于计算块C的哈希值。 块C变为无效，因为其哈希不再具有四个前导0。 改变块的唯一方法是再次挖掘块，然后是所有块。
我们用哈希值表示一个块。生成块的哈希值叫做“挖掘”块。挖掘块通常在计算上很昂贵，因为它可以作为“工作证明”。 块的哈希值通常由以下数据组成： 首先，块的哈希值由封装的事务组成。 ，构建链的重要部分 实际数据，任何有价值的信息，如合同 块创建的时间戳 nonce，是密码学中使用的任意数字 最后，块的哈希，根据其它数据计算 4.2. 那么，让我们看看如何在 Java 中生成块的哈希： public String calculateBlockHash() { String dataToHash = previousHash 然后，我们从 MessageDigest 中获取 SHA-256 哈希函数的一个实例 然后，我们生成输入数据的哈希值，它是一个字节数组 最后，我们将字节数组转换为十六进制字符串，哈希通常表示为32 虽然计算块的哈希值比较简单，但是找到以5个0开头的哈希值就不那么简单了。更复杂的是找到一个以10个0开头的哈希，我们得到了一个大致的概念。 那么，我们到底该怎么做呢？
取出集合中的元素，直到集合中没有元素。 HashSet集合，哈希表结构（查询快），无序，不同步，使用迭代器或增强for遍历。hashCode方法，获取操作系统随机给出的十进制整数（哈希值（模拟地址值））。 不同字符串可能有相同的哈希值。 java1.8以后，哈希表使用数组，链表和红黑树提高查询速度。 数组结构:把元素进行了分组(相同哈希值的元素是一组，链表/红黑树结构把相同哈希值的元素连接到一起。 keySet方法，返回的key会放到Set集合中，使用迭代器或增强for进行遍历key，键找值，进行遍历。 HashTable键和值都不为空，同步单线程，双列集合（区别于HashMap的允许空值等）。 哈希表的优点和利用在于其快速查找，配合Map可以快速统计。
---- 一、背景 在实际开发过程中，我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况，例如，处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外，还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。 ---- 二、集合的基本操作 集合（set）与数学中集合的概念一致，即包含0个或多个数据项的无序组合。 集合中的元素不可重复 元素类型只能是固定数据类型，如整数、浮点数、字符串、元组等 不能是列表、字典和集合等可变数据类型 Python提供了一个内置函数hash()来计算对象的哈希值，凡是无法计算哈希值 a = hash('Python') # 计算字符串的哈希值 print(a) b = hash(1) # 计算整型数据的哈希值 print(b) c = hash([1, 2, 3]) # 计算列表的哈希值
通过注册一个名称，并把它解析成网站的根清单的内容哈希值，用户可以通过 URL(如 bzz://theswarm.eth/)访问该网站。 它正在积极开发中，因此，有些东西可能会有变化。 我们在这份指南中已经了解到，当我们在 Swarm 中改变数据时，我们上传的数据所返回的哈希值会以无法预料的方式变化。 单个块(和整个内容)的引用将是编码数据哈希值和加密密钥的组合。这意味着引用将比标准无加密的 Swarm 引用长一些(不是 32 个字节，而是 64 个字节)。 这些非叶节点然后能够组合在一起进行哈希，直到所有的数据块可以用单独一个根哈希值表示。这是更简单的概念化方法： DAG 是一种无周期拓扑序列信息建模的方法。DAG 的一个简单例子就是家族树。 对加密的内容，上传的数据是“受保护的”，也即，只有知道对根哈希值(文件的根哈希值和加密密钥)引用的人才能访问内容。 IPFS 是 持久性数据结构，因此，IPFS 中没有删除或移除操作的概念。
哈希索引是基于哈希表实现的，对于每一行数据，存储引擎会对索引列进行哈希计算得到哈希码，并且哈希算法要尽量保证不同的列值计算出的哈希码值是不同的，将哈希码的值作为哈希表的key值，将指向数据行的指针作为哈希表的 .); 3、组合索引：在表中的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时需遵循最左前缀原则。 如果 SQL 语句中用到了组合索引中的最左边的索引，那么这条 SQL 语句就可以利用这个组合索引去进行匹配。当遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配，后面的字段不会用到索引。 导致索引失效的情况： 对于组合索引，不是使用组合索引最左边的字段，则不会使用索引 以%开头的like查询如%abc，无法使用索引；非%开头的like查询如abc%，相当于范围查询，会使用索引 查询条件中列类型是字符串 MEMORY存储引擎 MEMORY引擎将数据全部放在内存中，访问速度较快，但是一旦系统奔溃的话，数据都会丢失。 MEMORY引擎默认使用哈希索引，将键的哈希值和指向数据行的指针保存在哈希索引中。
最简单的“算命”程序 最初想法 如果只以姓名作为输入，那么这个函数可以简化为： int destinyScore = f(name); 这可能就好办多了，如.NET中的.GetHashCode()，即可快速获取一个字符串的哈希值 最简单算法的缺点-.NET Core的不一致 在.NET Core中，这个算法每次重新运行，算出的结果都不同，因为.NET Core为了确保安全性，在应用程序启动时，会随机生成一个字符串哈希值种子，因此每次 哈希算法 哈希算法可以给任意长度的字符转换为一串二进制数组，也就是哈希值。.NET内置了许多不同的哈希算法可供选择： 1. 有单纯的哈希，如MD5、SHA1之类； 2. 有“加盐”的哈希，如HMACSHA、HMACSHA256等； 3. 有可指定生成长度、可多次迭代、综合性“加盐”的哈希，如Rfc2898DeriveBytes。 这个类的构造函数要求输入一个盐值和迭代次数，在这个示例中我们取一个别人不知道的值（代码中写死了，你们假装不知道，你们想用这个代码时可以改改?）。
哈希函数 在讲区块链记账之前，先说明一下哈希函数。 哈希函数：Hash(原始信息) = 摘要信息 原始信息可以是任意的信息, hash之后会得到一个简短的摘要信息 哈希函数有几个特点: 同样的原始信息用同一个哈希函数总能得到相同的摘要信息 原始信息任何微小的变化都会哈希出面目全非的摘要信息 如：787635ACD, 用函数表示为： 1 Hash(序号0、记账时间、交易记录) = 787635ACD 账页信息和Hash值组合在一起就构成了第一个区块。 比特币系统里约10分钟记一次账，即每个区块生成时间大概间隔10分钟 在记第2个账页的时候，会把上一个块的Hash值和当前的账页信息一起作为原始信息进行Hash,即： 1 Hash(上一个Hash值、序号 所有这些区块组合起来就形成了区块链，这样的区块链就构成了一个便于验证（只要验证最后一个区块的Hash值就相当于验证了整个账本），不可更改（任何一个交易信息的更改，会让所有之后的区块的Hash值发生变化，
这就是在本教程中，我们将向您展示如何在Ubuntu 18.04上安装Redis。 为什么要使用Redis？ 如上所述，Redis的性能和卓越功能使其比传统数据库更好。 Redis中的计数器将保持一致 发布和订阅–用户可以使用“发布/订阅”范式轻松分发数据 如何在Ubuntu上安装Redis？ Redis存在于Ubuntu的官方软件包存储库中。 如何在Ubuntu上配置Redis服务器 Redis的默认配置位于/etc/redis/redis.conf中。 默认情况下，服务器侦听来自服务器上所有可用接口的连接。 APPEND key value 向键追加一个值 BITCOUNT key [start end] 设置字符串中的比特位 SET key value 在键中设置一个值 EXPIRE key 120 使密钥在 120秒内过期 INCR key 增加键中的值 KEYS pattern 查找与特定模式匹配的所有键 总结 如何在Ubuntu上安装Redis？
get和by 通过组合使用get和by，能让结果更加直观的显示出来 比如说，下列代码，先按照user_level_{uid}来排序，然后取出user_name_{uid}的值 127.0.0.1:6379 以下代码演示了，如何在不引起排序的情况下，使用 SORT 、 BY 和 GET 获取多个外部键： 127.0.0.1:6379[1]> SORT uid BY not-exists-key GET # 用户信息表 我们可以不将用户的名字和级别保存在 user_name_{uid} 和 user_level_{uid} 两个字符串键中， 而是用一个带有 name 域和 level 域的哈希表 user_info OK 127.0.0.1:6379[1]> hmset user_info_4 name mary level 70 OK 之后， BY 和 GET 选项都可以用 key->field 的格式来获取哈希表中的域的值 ， 其中 key 表示哈希表键， 而 field 则表示哈希表的域： 127.0.0.1:6379[1]> sort uid by user_info_*->level 1) "2" //level
比如00000、123456这样的简单数字组合，所以现在也都要求你大小写字母数字都有。 就需维护一个常用密码的字典表，把字典中的每个密码用哈希算法计算哈希值，然后拿哈希值跟脱库后的密文比对。 （哈希算法存在散列冲突，也可能密文一样，但明文不一样） 可引入一个盐（salt），跟用户的密码组合在一起，增加密码的复杂度。拿组合后的字符串做哈希算法加密，存储到数据库，进一步增加破解的难度。 比如，可以从图片的二进制码序列： 开头取100个字节 中间取100个字节 最后再取100个字节 将这300个字节放到一块，通过哈希算法（如MD5），得到一个哈希字符串，将其作为图片唯一标识。 当我们要判断一个图片是否在图库中的时候，我们通过同样的哈希算法，计算这个图片的唯一标识，然后与机器个数n求余取模。假设得到的值是k，那就去编号k的机器构建的散列表中查找。 应用时，将 60 替换下即可，如替换为 2^32。
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