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神奇的 SQL 之层级 → 为什么 GROUP BY 之后不能直接引用原表中的列

为什么 GROUP BY 之后不能直接引用原表（不在 GROUP BY 子句）中的列 ？ 莫急，我们慢慢往下看。...、HAVING 或者 ORDER BY 子句的列，没有在GROUP BY中出现，那么这个SQL是不合法的 　　　　ANSI_QUOTES 　　　　　　启用 ANSI_QUOTES 后，不能用双引号来引用字符串...使用 ALTER TABLE 或 CREATE TABLE 指定 ENGINE 时， 需要的存储引擎被禁用或未编译，该如何处理。...SQL 的世界其实是层级分明的等级社会，将低阶概念的属性用在高阶概念上会导致秩序的混乱，这是不允许的。此时我相信大家都明白：为什么聚合后不能再引用原表中的列 。...SELECT 子句中不能直接引用原表中的列的原因； 　　3、一般来说，单元素集合的属性和其唯一元素的属性是一样的。

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Python的八种数据类型

## 可变类型：列表，字典，集合————》 在内存中是以链表的形式存储，每个元素都有独立的地址和地址指向，可以直接修改 ## 不可变类型：数字，字符串，元祖 # 数组如何存储？...# 创建一个数组时，会在内存中开辟一块固定长度的区域用于直接存储元素，扩容要考虑这块区域的后面是否有存储其他对象，所以数组在定义好之后就无法扩容了。...# 字典本质也是一个数组，但其索引是键经过散列函数处理后得到的散列值，散列函数的目的是使键均匀地分布在散列表中， # 并且可以在内存中以O(1)的时间复杂度进行寻址，从而实现快速查找和修改。...在字典的散列表当中，**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，另一个是对值的引用。...# **散列表中散列函数的设计困难在于将数据均匀分布在散列表中，从而尽量减少散列碰撞和冲突。 # # 字典如何添加和查询？

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区块链不变性简介

在现有的系统和组织中, 我们尝试创建责任分离机制, 以使没有任何一个人可以在未被监视的情况下做坏事. 例如, 管理员可能拥有更改数据库的权限, 但日志可能存储在另一个由其他人拥有和管理的系统上....由于每个块都包含前一个块的散列值作为其数据的一部分, 因此会形成一个块链. 使用引用先前的块的块创建分类交易账是比在书账中进行页面编号更好的主意....此外, 页码“40”中没有反映该页面中的任何内容, 页码中隐含着页面的排序. 而在区块链中, 不是引用块号, 而是用它们的散列值引用块, 并且每个块明确指定它正在用于构建的块( 散列 )....块的散列失败 监管者(regulator)在接收USB存储器时可以做的第一件事是根据块数据重新计算所有块的哈希值, 并检查提供的块哈希值是否有效并与每个块的内容是否一致....监管机构甚至不需要 查看实时区块链中的 数据. 他们只需要查看最近某个块的散列值. 换句话说, 尝试创建虚假区块链非常困难. 更改一个区块链 如何尝试更改你参与的区块链中的现有数据?

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python 字典的内部实现原理介绍

它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。 哈希函数：也称为是散列函数，是Hash表的映射函数，它可以把任意长度的输入变换成固定长度的输出，该输出就是哈希值。...通过使用哈希函数来确定元素在哈希表的存储位置，哈希函数能使对一个数据序列的访问过程变得更加迅速有效，通过哈希函数，数据元素能够被很快的进行定位。 散列表里的单元通常叫作表元（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，另一个是对值的引用。因为所有表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。...为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。...这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。 上面提到的这些变化是否会发生以及如何发生，都依赖于字典背后的具体实现，因此你不能很自信地说自己知道背后发生了什么。

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Java漫谈-容器

散列是映射中存储元素时最常用的方式。 对Map中使用的键的要求与对Set中的元素要求一样： 任何键必须具有一个equals()方法。...存储一组元素最快的数据结构是数组，所以用它来保存键的信息（而不是键本身）。 因为数组不能调整容量，而我们希望在Map中保存数量不确定的值，如何保证键的数量不被数组的容量限制？...而是通过键对象生成一个数字，将其作为数组的下标，这个数字就是散列码，由定义在Objcet中的、且可能由你覆盖的hashCode()方法（在计算机科学的术语中成为散列函数）生成。...如果能保证没有冲突（当值的数量是固定的，那就有可能），就有了一个完美的散列函数，但仅是特例。 完美的散列函数在SE5中的EnumMap和EnumSet中得到了实现，因为enum定义了固定数量的实例。...通常冲突由外部链接处理：数组并不直接保存值，而是保存值的list。然后对list中的值使用equals()方法进行线性查询，这部分查询自然比较慢，但如果散列函数好的话，数组的每个位置只有少量的值。

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编程思想 之「容器深入研究」

对于 Java 的容器类，我们已经知道了HashSet和HashMap具有非常快的查询速度，也知道其使用了散列机制，但到现在为止，我们都没有介绍其散列机制是如何实现的。...现在，以Map为例，在实现我们自己的HashMap的过程中，来了解散列机制。 使用散列的目的在于：想要使用一个对象来查找另一个对象； 散列的价值在于速度：散列使得查询得以快速进行。...由于存储一组元素最快的数据结构是数组，因此散列使用数组来表示键的信息。但数组在初始化容量之后，就不能进行扩容了，而我们希望在Map中保存数量不确定的值，这该如何是好？...注意，为了能够自动处理冲突，使用了一个LinkedList的数组，每一个新的元素只是直接添加到list末尾的某个特定桶位中。即使 Java 不允许创建泛型数组，我们也可以创建指向这个数组的引用。...对于Map容器，还有一些知识点，值得我们注意： 容量：表中的桶位数； 初始容量：表在创建时所拥有的桶位数； 尺寸：表中当前存储的项数； 负载因子：尺寸与容量之比，空表的负载因子是0，而半满表的负载因子是

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《学习JavaScript数据结构与算法》-- 5.字典和散列表(笔记)

5.1 字典 在字典中，存储的是[键, 值]对，其中键名是用来查询特定元素的。字典和集合很相似，集合以[值, 值]的形式存储元素，字典则是以[键, 值]的形式来存储元素。...在计算机科学中，字典经常用来保存对象的引用地址。...使用散列函数，就知道值的具体位置，因此能够快速检索到该值。散列函数的作用是给定一个键值，然后返回值在表中的地址。 散列表有一些在计算机科学中应用的例子。因为它是字典的一种实现，所以可以用作关联数组。...有时候，一些键会有相同的散列值，不同的值在散列表中对应相同位置的时候，我们称其为冲突。...5.3.2 线性探查 它处理冲突的方法是将元素直接存储到表中，而不用在单独的数据结构中。

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== 与equals和hashCode与equals

String b = new String("ab"); // b为另一个引用,对象的内容一样 String aa = "ab"; // 放在常量池中...hashCode（）介绍 hashCode() 的作用是获取哈希码，也称为散列码；它实际上是返回一个int整数。这个哈希码的作用是确定该对象在哈希表中的索引位置。...散列表存储的是键值对(key-value)，它的特点是：能根据“键”快速的检索出对应的“值”。这其中就利用到了散列码！...通过我们可以看出：hashCode() 的作用就是获取哈希码，也称为散列码；它实际上是返回一个int整数。这个哈希码的作用是确定该对象在哈希表中的索引位置。...hashCode()在散列表中才有用，在其它情况下没用。在散列表中hashCode() 的作用是获取对象的散列码，进而确定该对象在散列表中的位置。

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JAVA-为什么equals和hashcode在重写时要保持一致

参考链接： Java重写equals方法 在java中equals方法是写在Object类中的，这个方法是用来检测一个对象是否等于另一个对象。...在Object类中这个方法判断两个对象是否具有相同的引用。  关键点： equals比较的是两个对象的地址，重写之后目的是为了比较两个对象的value值是否相等。...由于hashCode方法定义在Object类中，因此每个对象都有一个默认的散列码，其值为对象的存储地址。 ...(hsahCode()+""+tb.hashCode());  s和t拥有相同的散列码，因为字符串的散列码是由内容导出的 sb和tb没有相同的散列码是因为StringBuffer类中没有定义hashCode...方法，他们的散列码是由Object类的默认hashCode导出的对象存储地址，因此如果重新定义equals方法让sb等于tb，就要同时重写hashCode方法。

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深度剖析Python字典和集合

“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！...可散列的数据类型 在Python词汇表中，关于可散列类型的定义有这样一段话： “如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现__hash__（）方法。...元组有两种情况，一、如果所有元素都是可散列的数据类型，那么元组是可散列的，二、如果元组里面的元素是其他可变类型的引用，那么元组是不可散列的，示例： >>> tt = (1, 2, (30, 40)) >...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），散列表里的单元叫作表元，在dict的散列表中，每个键值对占用一个表元，每个表元有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用，因为所有表元的大小一致...dict键的次序取决于添加顺序，当往dict添加新键时，如果发生了散列冲突，新键可能会被放到另一个位置，键的位置不一样，次序也就不一样了。

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Java的ThreadLocal

但是在实际使用中，经常会出现多个关键字散列值相同的情况（被映射到数组的同一个位置），我们将这种情况称为散列冲突。...之所以采用不同的方式主要是因为：在 ThreadLocalMap 中的散列值分散的十分均匀，很少会出现冲突，并且 ThreadLocalMap 经常需要清除无用的对象，使用纯数组更加方便。...我们知道 Map 是一种 key-value 形式的数据结构，所以在散列数组中存储的元素也是 key-value 的形式。...线程中的 ThreadLocalMap 是懒加载的，只有真正的要存变量时才会调用 createMap 创建 ThreadLocal 散列值 当创建了一个 ThreadLocal 的实例后，它的散列值就已经确定了...如何避免泄漏 既然Key是弱引用，那么我们要做的事，就是在调用ThreadLocal的get()、set()方法时完成后再调用remove方法，将Entry节点和Map的引用关系移除，这样整个Entry

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算法与数据结构(十二) 散列(哈希)表的创建与查找(Swift版)

关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 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。...一、散列表创建原理 本部分我们将以一系列的示意图来看一下如何来创建一个哈希表，我们就将下方截图中的数列中的数据来存储到哈希表中。...下方代码中的hashTable字典中存储的就是我们的散列表。计算属性count中存储的就是散列表的大小。而list数组中存储的就是要插入到散列表中的数据。...每个方法所表达的功能请看下方截图中的注释，如下所示。 在HashTable方法中，有两个方法需要注意一下。一个是hashFunction()方法，另一个就是conflictMethod()方法。...在相应的方法中给出了相应的解决方案。 ?

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散列表的相关概念

在散列表中，通过hash函数计算后的散列地址都是整数类型的。 (1) 构造散列表的几种方法。 a. 直接寻址法  取关键字或关键字的某个线性函数的值为散列地址。...链接法(Channing)   在链接法中，在散列到同一桶中的所有元素都放在一个链表中。  ...链接法的理解含简单，当遇到散列地址相同的是时候，在散列地址对应的桶中，生成一个链表，链表存储这些发生冲突散列地址相同的关键码值。具体类型可以参考下图。 ? 桶的概念请看本文第三节 b....所谓伪随机数，用同样的随机种子，将得到相同的数列。 c. 再散列法  再散列法理解起来很简单，就是在冲突发生的时候，利用不同散列函数，计算另一个散列地址，知道冲突不在发生。...无论何时，HashMap 的每个“桶”只存储一个元素（也就是一个 Entry），由于 Entry 对象可以包含一个引用变量（就是 Entry 构造器的的最后一个参数）用于指向下一个 Entry，因此可能出现的情况是

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java中hashcode的用法_javahashcode作用

理想情况下基于散列的容器提供 有效插入和有效检索；直接在对象模式中支持散列可以促进基于散列的容器的开发和使用。...所有基于散列的集合假设，当对象的散列值用于作为集合中的关 键字时它不会改变。如果当关键字在集合中时它的散列代码被更改，那么将产生一些不可预测和容易混淆的结果。...理想情况下基于散列的容器提供 有效插入和有效检索；直接在对象模式中支持散列可以促进基于散列的容器的开发和使用。 　　...使所 有Java对象都能够支持 hashCode()并结合使用基于散列的集合，可以实现有效的存储和检索。...如何从多个属性中采样出能具有多样性的hashCode的属性,这是一个性能和多样性相矛盾的地方,如果所有属性都参与散列,当然hashCode的多样性将大大提高,但牺牲了性能,而如果只有少量的属性采样散列,

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《流畅的Python》学习笔记之字典

在 python 词汇表（https://docs.python.org/3/glossary.html#term-hashable）中，关于可散列类型的定义是这样的：如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中...一般来讲，用户自定义的类型的对象都是可散列的，散列值就是它们的 id() 函数的返回值，所以这些对象在比较的时候都是不相等的。...d 的改动会反馈到它上边 'B' 字典中的散列表 散列表其实是一个稀疏数组（总有空白元素的数组叫稀疏数组），在 dict 的散列表中，每个键值都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用...search_key 的散列值，把这个值的最低几位当做偏移量在散列表中查找元。...4、键的次序决定于添加顺序 当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突时，新建可能会被安排存放在另一个位置。

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【Java提高十二】hashCode()equals()

当我们向一个集合中添加某个元素，集合会首先调用hashCode方法，这样就可以直接定位它所存储的位置，若该处没有其他元素，则直接保存。...一个对象势必会存在若干个属性，如何选择属性来进行散列考验着一个人的设计能力。...但是如果较少属相参与散列，散列的多样性会削弱，会产生大量的散列“冲突”，除了不能够很好的利用空间外，在某种程度也会影响对象的查询效率。其实这两者是一个矛盾体，散列的多样性会带来性能的降低。...通过这步我可以直接定位某个对象的位置，所以从理论上来说我们是完全可以利用hashCode直接定位对象的散列表中的位置，但是为什么会存在一个key-value的键值对，利用key的hashCode来存入数据而不是直接存放...在Java规范中，它对equals()方法的使用必须要遵循如下几个规则： equals 方法在非空对象引用上实现相等关系： 1、自反性：对于任何非空引用值 x，x.equals

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Python 哈希（hash) 散列

dict 和 set 可以快速检索得益于散列的应用，理论上在散列中查找数据的时间复杂度为 O(1) 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）。...在一般的数据结构教材中，散列表里的单元通常叫作表元（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，另一个是对值的引用。...为了让散列值能够胜任散列表索引这一角色，它们必须在索引空间 中尽量分散开来。这意味着在最理想的状况下，越是相似但不相等 的对象，它们散列值的差别应该越大。...这意味着在一个有 1000 万个元素的字典 里，每秒能进行 200 万个键查询。 键的次序取决于添加顺序 当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。...这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。要注意的是，上面提到的这些变化是否会发生以及如何发生，都依赖于字典背后的具体实现，因此你不能很自信地说自己知道背后发生了什么。

2.2K20

.NET中的泛型集合

它不仅知道如何创建数组及其索引，还可以在foreach循环中直接支持它们；在使用表达式对编译时已知为数组的类型进行迭代时，将使用Length属性和数组索引器，而不会创建迭代器对象。...与字典类似，键在集合中必须是唯一的——试图添加具有相同键的另一个项将失败并抛出异常。...而在讲解数据结构的书籍里，把 GetHashCode 方法完成的工作称为“散列函数(hash function)”。 散列函数 那么散列函数是如何工作的呢？...这是衡量散列函数生成散列值快慢的尺度。理论上，散列函数非常快。但是也应当注意到，散列函数并不总是保持 O(1) 的时间复杂度。 那么如何来实现散列函数呢？基本上有以下两大方法论： 加法和乘法。...，a越大，空间利用率越高，为了兼顾哈希冲突和存储空间利用率，通常将a控制在0.6-0.9之间，而.net中的HashTable则直接将a的最大值定义为0.72 （虽然微软官方MSDN中声明HashTable

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散列查找

例10-1 中讨论的散列存储是一种理想的情况，即插入时根据元素的关键字求出的散列地址，其对应的存储元素位置都是空闲的，也就是说，每个元素都能够直接存储到它的散列地址所对应的元素位置上，不会出现该元素位置已被其他元素占用的情况...在实际应用中，这种理想情况是很少见的，通常可能出现的情况是：一个待插入元素的散列地址位置已被占用，使得该元素无法直接存入到此下标位置上，把这种现象叫做冲突。...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。...由于每个同义词元素都被存储在同一个单链表中，即一个散列地址通过单链表可以链接存储多个元素，所以在采用链接法处理冲突的散列存储中，其填充因子a既可以小于等于1，也可以大于1。...；另一个区别是它只需要一个保存表头指针的引用数组，不需要分别定义的关键字数组和元素数组。

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