简单介绍一下字符串hash 相信大家对于hash都不陌生 hash算法广泛应用于计算机的各类领域，像什么md5，文件效验，磁力链接 等等都会用到hash算法 在信息学奥赛中，hash算法主要应用于搜索状态判重，字符串的比较等 hash的主要思想是：对于一个空间、时间需求较大的状态，在一定错误率的基础上进行状态压缩，降低其时间、空间的需求量 对于字符串hash来说，就是把一串字符串压缩成一个hash值，方便我们进行数据的处理 接下来我们重点讲一下字符串hash的实现方法 实现方法 思想 在信息学奥赛中，使用最
https://github.com/dart-lang/crypto 一个用于Hash的算法实现，包涵常用的：MD5，SHA1,SHA256
1. 概述 murmurhash是 Austin Appleby于2008年创立的一种 非加密hash算法，适用于基于hash进行查找的场景。murmurhash最新版本是MurMurHash3，支持 32位、64位及128位值的产生。 murmurhash标准使用c++实现，但是也有其他主流语言的支持版本，包括：perl、c#、ruby、python、java等。murmurhash在多个开源项目中得到应用，包括libstdc、libmemcached 、nginx、hadoop等。
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。
MurmurHash可以将一个字符串hash出一个碰撞率极低的long型数值，且效率很高
举个例子，比如给定的数组是[eat, ate, tea, tan, nat, bat]。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.
它可以将一个长度不固定的数据,通过算法,获取其特征值生成一个固定的,较短的数据,压缩其文件标识.
MyCat的分片规则配置在conf目录下的rule.xml文件中定义 ;
一个可以将任意长度的字符串映射为一个非负整数的算法。即，不同的字符串映射出不同的值，相同的映射出相同的值。
基本概念 所谓完美哈希函数。就是指没有冲突的哈希函数。即对随意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2)。 设定义域为X，值域为Y, n=|X|,m=|Y|。那么肯定有m>=n,假设对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2)，那么称h为完美哈希函数，当m=n时，h称为最小完美哈希函数（这个时候就是一一映射了）。
散列表,又叫哈希表，它是基于快速存取的角度设计的，也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义，该数据结构可以理解为一个线性表，但是其中的元素不是紧密排列的，而是可能存在空隙。
公众号现在输入题号可以直接查看题目啦~比如输入1000，会显示HDU1000的题目内容
问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。 手撸过JVM、内存池、垃圾回收算法、synchronized、线程池、NIO、三色标记算法…
如果搜索文档有很多重复的文本，比如一些文档是转载的其他的文档，只是布局不同，那么就需要把重复的文档去掉，一方面节省存储空间，一方面节省搜索时间，当然搜索质量也会提高。 simhash是google用来处理海量文本去重的算法。
一、字符串源码 zend_string 1 typedef struct _zend_string zend_string; //定义 zend_string变量 2 struct _zend_string { //_zend_string结构体 3 zend_refcounted_h gc; 4 zend_ulong h; /* hash value */ 5 size_t len; 6 char
PHP 内核之旅系列 PHP内核之旅-1.生命周期 PHP内核之旅-2.SAPI中的Cli PHP内核之旅-3.变量 PHP内核之旅-4.字符串 一、字符串源码 zend_string 1 typedef struct _zend_string zend_string; //定义 zend_string变量 2 struct _zend_string { //_zend_string结构体 3 zend_refcounted_h gc; 4 zend_ulong h;
布隆过滤器(BloomFilter)是由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据一定不存在或者可能存在的算法.
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：何甜甜在吗 链接：https://juejin.cn/post/6916150628955717646 写在前面 在介绍具体方案之前，首先先介绍一下常见的加密算法。加密算法可以分为三大类： 对称加密算法 非对称加密算法 Hash算法 对称加密算法 加密和解密使用相同的密钥。对称加密算法加密解密速度快，但安全性较差 常见的对称加密算法：DES、3DES、DESX、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES 非对称加密算法 加密和解密使用不同的密钥
图中，紫色部分即代表哈希表，也称为哈希数组，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。
传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
FNV哈希算法有如下两种，FNV-1a相比FNV-1，散列分布更好。二者不同点为：for循环两行代码的顺序相反
解释一下图片：这里feature可以指一篇文档分词后的某个词，即将文档中的某个词作为一个特征。weight是这个词的权重，这里可以是这个词在这个句子中出现的次数。
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：
一、哈希算法（hash）加密解密介绍 哈希，英文叫做 hash。 哈希函数（hash function）可以把 任意长度的数据（字节串）计算出一个为固定长度的结果数据。 我们习惯把 要计算 的数据称之为 源数据， 计算后的结果数据称之为 哈希值（hash value）或者 摘要(digests)。 有好几种哈希函数，对应不同的算法， 常见有的 MD5, SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 哈希计算的特点是： 相同的 源数据， 采用 相同的哈希算法， 计算出来的哈希值
近年来，随着云计算和大数据等概念的出现，分布式系统得到了普及。有这样一种系统为许多高流量动态网站和 Web 应用程序提供分布式缓存，这其中就利用了一种称为一致性Hash的算法。
在研究分布式存储Ceph的CRUSH算法时，看到文章介绍它是一种特殊的一致性HASH算法，于是我便开始研究一致性HASH算法，做先期准备，发现理念确实接近,所以先研究一致性HASH算法的实现思路。
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
有趣的算法（三）——Hash算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Hash算法 近期看到用hash实现基于hash的简单的小型数据库（传统大型数据库用的都是B+tree），感觉挺感兴趣，故先研究hash算法，近期会用hash实现一个小的数据库。 Hash表（Hash Table）又称为散列表，通过把关键字key映射到数组的一个位置，来访问记录。这个映射函数称为hash函数，存放记录的数组称为hash表。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入，通过hash算法得到固定函
单向散列函数，又称单向Hash函数、杂凑函数，就是把任意长度的输入消息串变化成固定长的输出串且由输出串难以得到输入串的一种函数。这个输出串称为该消息的散列值。一般用于产生消息摘要，密钥加密等。
今天我们主要学习的是 PHP 中一些 Hash 散列加密相关的扩展函数的使用，而不是 Hash 算法，这种加密其实也只是一种更复杂一些的密钥算法，与 Hash 算法类似的是，我们输入的一串字符串，就像一个 Hash 表一样有其对应的 Hash 散列值，本质上和普通的数据结构中的 Hash 键值映射是一个道理，只是其算法更复杂一些。其实只要做过一段时间的 PHP 开发，一定会对两个函数很熟悉，它们就是 md5() 和 sha1() 。这两个函数就是分别生成 md5 和 sha1 算法的 Hash 加密。不过，今天我们学习的相比这两个函数更加的复杂一些，算法形式也更丰富一些。
本文作者：jeffhe，腾讯 IEG 开发工程师 提到hash，相信大多数同学都不会陌生，之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash，下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度，对hash算法进行一个讲解。 1、什么是Hash Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算
在业务中我们经常会遇到查重的需求，例如给定一个文本字符串，判断在已有的文档中，是否存在与其相似的。
hash算法有很多种。比如MD5、SHA1、SH2（SHA224、SHA256、SHA384和SHA512）、SH3、RIPEMD-160。
Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。
geohash是一种分层的空间数据结构,将空间网格化.并将二维坐标用一个字符串表示.
给你一份『词汇表』（字符串数组） words 和一张『字母表』（字符串） chars。
对于文本去重来说，我个人处理上会从数据量、文本特征、文本长度（短文本、长文本）几个方向考虑。 常见的去重任务，如网页去重，帖子去重，评论去重等等。 好的去重任务是不仅比对文本的相似性，还要比对语义上的相似性。
说到Hash（哈希），开发人员应该不陌生，比如Hash表是一种非常常用的数据结构，通过Hash表能够根据键值快速找到数据。哈希函数将文本（或其他数据）映射为整数，从而能够提高检索效率。
本文首发于京东零售平台公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/uzuz7rqctQ-bjdRcf1tO9g
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。
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
在上一期中，我们介绍了API资产的识别技术，探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中，我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
字符串匹配问题: 给你⼀个仅包含⼩写字⺟的字符串主串S = "abcacabdc",模式串T = "abd", 请查找出模式串在主串第 ⼀次出现的位置; 提示: 主串和模式串均为⼩写字⺟且都是合法输⼊。
a. 微博推文, 每次限制只能有140个字,如果连接字符很多, 那么可编辑的文字就少了
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