昨天微信群里又热闹了起来，我一看消息，原来是有人在讨论：“如果突然有一天 MD5 算法被破解了，可逆了怎么办？”
散列函数相关的应用非常广，例如webpack打包时在文件名中添加的哈希值，将给定信息转换为固定位数字符串的加密信息等都是散列的实际应用，感兴趣的读者可以自行搜索加密，摘要算法相关关键词进行学习。
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
给定长度为 n 的二进制向量，如何删除恰好 n/3 个位，使剩余二进制向量的不同数量最小化。该问题被称为“位删除谜题”。
散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号，如2011
Redis的哈希表是一个数组，数组的每个元素都是一个指向哈希表节点的指针。每个哈希表节点包含一个键和值的对，同时还有指向下一个节点的指针，从而形成一个链表。
例如，给定 n = 13，返回 [1,10,11,12,13,2,3,4,5,6,7,8,9] 。
Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
Give you a string with length N, you can generate N strings by left shifts. For example let consider the string “SKYLONG”, we can generate seven strings: String Rank SKYLONG 1 KYLONGS 2 YLONGSK 3 LONGSKY 4 ONGSKYL 5 NGSKYLO 6 GSKYLON 7 and lexicographically first of them is GSKYLON, lexicographically last is YLONGSK, both of them appear only once. Your task is easy, calculate the lexicographically fisrt string’s Rank (if there are multiple answers, choose the smallest one), its times, lexicographically last string’s Rank (if there are multiple answers, choose the smallest one), and its times also.
这里采用一个故事来介绍什么是迭代法，这个故事是讲述一个国王要重赏一个做出巨大贡献的臣子，让臣子提出他想得到的赏赐，这个聪明的臣子说出了他想得到的赏赐--在棋盘上放满麦子，但要求是每个格子的麦子数量都是前一个格子的两倍。国王本以为这个赏赐可以轻而易举的满足，但真正开始放麦子后，发现即便是拿出全国的粮食也无法满足的臣子的这个赏赐。
Hi，我是行舟，今天和大家一起学习Go语言的字典。Go语言的字典又称为map，一种使用广泛的数据结构。它是拥有key/value对元素的「无序集合」，而且在集合中key必须是唯一的。
哈希（Hash）是将目标文本转换成具有相同长度的、不可逆的杂凑字符串（或叫做消息摘要），而加密（Encrypt）是将目标文本转换成具有不同长度的、可逆的密文。
实测系列是纯硬核技术文章，并且是博主亲自演示已经落地取得一定成果的技术和原创教程，无偿进行分享，大家一键三连，支持一下！
数据结构和算法对于程序员来说相当重要，我最近打算学习这一门课程，并以博客的形式记录自己的学习过程和心得，目前暂时从两本书入手，一本是《大话数据结构》，一本书《算法图解》，我先从《算法图解》，这本手开始学习吧~。如果你最近也在学习，可以关注一起学习，一起交流哦~
作为一个半路出家的算法小白，最近尝试着刷一下力扣，来扩展些思维，毕竟总是写一些复杂度非常高的代码也不是那么回事。
首先，我们将描述一种查找一组字符串的最长公共前缀 LCP(S_1 \ldots S_n)LCP(S1…Sn) 的简单方法。 我们将会用到这样的结论：
思路解析 对于每个单词，我们可以检查它的全部前缀是否存在，可以通过 Set 数据结构来加快查找
说到算法，大家应该都会脑壳疼吧。除了应付一下面试，准备过算法，也接触过不少算法，但是面试完了，基本上就忘光了。但不得不说，算法真的很重要，算法是解决问的方法，你可能会说根本用不上，那只是因为你根本没有算法的思维，又如何说得上使用呢。
我们的项目如果是使用flask框架开发的话，那么可以使用flask中提供的安全模块，将密码进行加密。这样做的好处是保障用户信息安全，要不然公司内任何一个程序员都可以从数据库查询到相关的私密敏感信息，如果发生泄漏，后果不堪设想。这只是一种小概率事件，那么大概率事件是什么呢？如果网站做的足够大，用户群体十分庞大，那么肯定会有一些不法分子会入侵，攻破网站盗取数据啊，如果我们加密之后，是不是就安全多了呢？
首先简单介绍几个概念：哈希表（散列表）、映射、冲突、链地址、哈希函数。
字典（dictionary）， 又名映射（map）或关联数组（associative array）是一种抽象数据结构， 由一集键值对（key-value pairs）组成。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
清除用户密码只在管理员遗忘密码的情况下使用，如果是黑客入侵到一个系统里，那么他会想方设法来激活成功教程管理员账户的密码，激活成功教程密码相比清除密码在技术上要复杂的多。作为管理员，我们也应了解黑客常用的激活成功教程密码的方法有哪些，从而才能有针对性的来进行防范。
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
大家好，我是光城。算法在计算机领域的重要性，就不用我多说了，每个人都想要学算法，打牢算法基础，可是不知道如何做，今天我来推荐一波学习思路。
KNN算法即K-Nearest Neighbor，也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法，今天我们就继续讲KNN算法，两者看起来挺相似的，但区别还是很大的，看完本片文章你就会明白了。
在之前的漫画中，我们介绍了MD5算法的基本概念和底层原理，没看过的小伙伴们可以点击下面的链接：
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
保护密码的最好方法是使用加盐哈希； 哈希算法 哈希算法是一种单向函数，把任意数量的数据转换成固定长度的“指纹”，这个过程无法逆转。如果输入发生一点改变，由此产生的哈希值完全不同。 基于哈希加密账号系统中，用户注册和认证的大致流程如下： 用户创建自己的账号； 密码经过哈希加密后存储在数据库中。密码一旦写入磁盘，任何时候都不允许明文形式； 用户试图登录时，系统从数据库取出已经加密的密码，和经过哈希加密的用户输入的密码进行对比； 如果哈希值相同，用户将被授权访问。否则，告知输入登录信息无效； 只有加密哈希函数才可
在上大学的时候，学习操作系统感觉特别枯燥，都是些条条框框的知识点，感觉和实际的关联不大。发现越是工作以后，在工作中越想深入了解，发现操作系统越发的重要。像现在的RHCE市场反响不错，如果想深入地学习,就有很多操作系统的知识需要补补。在实践中结合理论还是不错的一种学习方法。自从接触数据库以后，越来越感觉到很多东西其实都是相通的，操作系统中的很多设计思想在数据库中也有借鉴和改进之处。所谓大道至简，其实就是这个道理。 说到存储管理，是操作系统中式最重要的资源之一。因为任何程序和数据等都需要占有一定的存储空间，
在算法面试中，数组是必考的基础数据结构 其实数据的题目在思想上一般比较简单的，一想就是这么一回事
题目：一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。
周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻，为生计奔波，劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇，字典的数据结构。字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构，两者都是哈希表。
返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
C++语言中有标准的字典库，我们可以通过pair(key,value)的形式存储数据。但是C语言中没有这种的库，于是就需要自己实现。本文讲解的就是Redis源码中的字典库的实现方法。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
Redis 的数据库使用字典实现, 对数据库的增, 删, 查, 改也是构建在对字典的操作之上的.
国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:
数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。
Trie 树，也叫「前缀树」或「字典树」，顾名思义，它是一个树形结构，专门用于处理字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍，觉得简直不能再神奇，又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客（http://sobuhu.com/ml/2013/03/07/hmm-pinyin-input-method.html），无奈大神没给可以运行的代码，只能纯手动网上找到了结巴分词的词库，根据此训练得出隐马尔科夫模型，用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法。githuh地址：https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄
查找（Search），又称为搜索，指从数据表中找出符合特定条件的记录。如今我们处在信息爆炸的大数据时代，如何从海量信息中快速找到需要的信息，这就需要查找技术。如果有什么不懂的或要查询的，都会上网搜索一下，查找是最常见的应用之一。
《Redis设计与实现》读书笔记（二） ——Redis中的字典（Hash） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 字典，又称符号表、关联数组、映射，是一种保存键值对的抽象数据结构。每个键（key）和唯一的值（value）关联，键是独一无二的，通过对键的操作可以对值进行增删改查。 redis中字典应用广泛，对redis数据库的增删改查就是通过字典实现的。即redis数据库的存储，和大部分关系型数据库不同，不采用B+tree进行处理，而是采用hash的方式进行处理。 另外，毫无疑问，redis的hash
这个项目的算法也是按照字典 A-Z 分类排列的，比如第一个大类就是 Arithmetic Analysis，这个大类里面包括了常见的对分法、高斯消元、交叉法、牛顿法等等。
软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分)
上一篇「一文学会递归解题」一文颇受大家好评，各大号纷纷转载，让笔者颇感欣慰，不过笔者注意到后台有读者有如下反馈
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
在广袤的Python编程领域中，掌握基础的函数概念是每位程序员的必修课。函数不仅仅是代码组织的方式，更是实现复杂逻辑、提高代码重用性的关键。本篇技术博客将深入探讨Python基础之函数的多个方面，从二分法、三元表达式、生成/推导式，到匿名函数和内置函数，我们将一一解析这些核心概念，带您逐步深入了解Python函数的强大之处。
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