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
所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
Hash 函数有助于解决很多问题，如果我们想有效地解决比较字符串的问题，最朴素的办法是直接比较两个字符串，这样做的时间复杂度是
与离散化思想类似，当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用 Hash函数 把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内
题目描述 如题，给定N个字符串（第i个字符串长度为Mi，字符串内包含数字、大小写字母，大小写敏感），请求出N个字符串中共有多少个不同的字符串。 友情提醒：如果真的想好好练习哈希的话，请自觉，否则请右转PJ试炼场:) 输入输出格式 输入格式： 第一行包含一个整数N，为字符串的个数。 接下来N行每行包含一个字符串，为所提供的字符串。 输出格式： 输出包含一行，包含一个整数，为不同的字符串个数。 输入输出样例 输入样例#1： 5 abc aaaa abc abcc 12345 输出样例#1：
数据结构篇——哈希表 本次我们介绍数据结构中的哈希表，我们会从下面几个角度来介绍： 哈希表介绍 例题模拟散列表的两种方法 字符串前缀哈希法 哈希表介绍 首先我们先来简单介绍一下哈希表： 哈希表主要负责将空间较大的离散的数压缩为空间较小的数 例如我们将10-9~109之间的离散数可以压缩到10^5数组中 我们哈希表的主要算法为： 将x mod 10^5 得出余数，按照余数放在压缩后的数组中去 如果遇到冲突问题，我们采用两种方法来解决：拉链法和开放寻址法 我们给出两种解决方式： 拉链法：整个数组额外创建e[n
给定一个字符串 s，你可以通过在字符串前面添加字符将其转换为回文串。 找到并返回可以用这种方式转换的最短回文串。
给你一个 不含重复 单词的字符串数组 words ，请你找出并返回 words 中的所有 连接词 。
给你一个字符串 s ，考虑其所有 重复子串 ：即 s 的连续子串，在 s 中出现 次或更多次。这些出现之间可能存在重叠。
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）。
首先，Hash Killer I、II、III是BZOJ上面三道很经典的字符串哈希破解题。当时关于II，本人还琢磨了好久，但一直不明白为啥别人AC的代码都才0.3kb左右，直到CYG神犇说可以直接随机水过去，遂恍然大悟。。。 于是，本人今天也做了下实验——假设现在有一个字符串题：输入N，接下来N行输入N个长度一样的由大写字母组成的字符串，求一共有多少种不同的字符串。此题有些类似于Hash Killer上面的原题。首先分析此题本身，两种常规办法：1.建立一棵字典树，然后可以相当方便快捷的判重，对于字符串长度均
给定整数 p 和 m ，一个长度为 k 且下标从 0 开始的字符串 s 的哈希值按照如下函数计算：
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
「The Algorithm Design Manual」一书中提到，雅虎的 Chief Scientist ，Udi Manber 曾说过:
常规的解题思路是排序 + 二分，或者将数据插入到 unordered_map/unordered_set，然后进行查找；但是这两个方法在这里都不行，因为数据量太大了，内存中存放不下；
3555: [Ctsc2014]企鹅QQ Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB Submit: 696 Solved: 294 [Submit][Status][Discuss] Description PenguinQQ是中国最大、最具影响力的SNS（Social Networking Services）网站，以实名制为基础，为用户提供日志、群、即时通讯、相册、集市等丰富强大的互联网功能体验，满足用户对社交、资讯、娱乐、交易等多方面的需求。 小Q是Pengui
专栏作者简介 九茶 Python工程师，目前居于广州。Github知名开源爬虫QQSpider和SinaSpider作者，经常会在CSDN上分享一些爬虫、数据等福利。爬过的网站有 QQ空间、新浪微博、Facebook、Twitter、WooYun、Github、SearchCode、CSDN、博客园、天猫、大众点评、图吧 网、域名与IP数据、证券投资数据、中国土地数据、某些政府网站等。 除了爬虫领域之外，还会分享一些Python小应用（例如Python+PhantomJS批量注册账号，登录等），接下来在Py
在顺序结构以及平衡树中，由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
我们在上一节中学习了 位图，知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中，但是位图有如下的缺点：
一、散列表基本概念 1、散列表(hash table) ，也叫哈希表，是根据关键码而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码映射到表中一个位置 来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散
在前端哈希密码是否是个不错的方案? 为了防止用户或者管理员的密码泄漏或者数据库信息泄漏出去,web应用普遍采用了在后端将密码哈希以后存储在数据库中,前端提供密码,由后端进行哈希后与数据库进行对比,既然
哈希（Hash）又称散列，它是一个很常见的算法。在Java的HashMap数据结构中主要就利用了哈希。哈希算法包括了哈希函数和哈希表两部分。我们数组的特性可以知道，可以通过下标快速（O(1)）的定位元素，同理在哈希表中我们可以通过键（哈希值）快速的定位某个值，这个哈希值的计算就是通过哈希函数(hash(key) = address )计算得出的。通过哈希值即能定位元素[address] = value，原理同数组类似。 最好的哈希函数当然是每个key值都能计算出唯一的哈希值，但往往可能存在不同的key值
"法典只是指南，而不是规定。" --本人对此深表赞同。在编写代码时, 应当能够正确区分哪些是易于出问题的错误代码，哪些是可以模糊处理的代码，前者需要谨慎处理，以保持代码的正确性和鲁棒性，后者则可以灵活变化。我经常遇到重写GetHashCode需要注意事项的问题，因而，我在这里总结一下： GetHashCode的作用 设计仅用于在一个hash表中放置，索引一个对象。 为什么对象需要这样的一个方法 在类型系统中的每个对象都应该提供一个 GetType 的方法, 这是完全合理的。数据自描述能力是 CLR 类型系统
字符串哈希是字符串模式匹配中的一个经典做法，具体概念在上一章 “0x14 哈希” 中讲过了
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
步骤一：发起交易 用户进入钱包，执行一个交易操作，他将一个加密货币或者一个token发送给另一个用户。 步骤二：进入交易池 现在这个交易被钱包广播，等待区块链上的矿工们来拾取它。在被拾取前，它会一直在“未确认交易池”中等待。 所有等待被处理的交易都会在未确认交易池中，未确认交易池不是网络上的一个巨大的池，而是很多小的分散在矿工本地的缓存池。 步骤三：确认待打包的交易 区块链网络上的矿工(有时叫节点)从未确认交易池中选择交易打包成数据块。除了一些额外的元数据外，数据块基本上就是交易数据(此时仍然是未确认交易)
3.删除最小值//用最后一个元素覆盖掉第一个元素heap[1]=heap[size];size--;down(1);
首先，我们需要了解的是，Go语言中的哈希值计算是通过哈希函数完成的。对于基本数据类型，例如int、float64和string，Go语言提供了内置的哈希函数。这些哈希函数可以将输入数据映射到一个唯一的无符号64位整数，这就是哈希值。
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.
子串的长度在之间 [minLength, maxLength] 子串的字符种类不超过 maxUnique 写一个函数 getMaxOccurrences ，其返回满足条件的子串最多出现次数。
虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
1. 题目 1.1 题目链接 http://poj.org/problem?id=3461 类似题目：LeetCode 30. 串联所有单词的子串（字符串哈希） 1.2 题目大意 模式串在主串中出现
回文串一共有两种，即长度为奇数的回文串，长度为偶数的回文串。我们可以枚举回文串的中心(偶数长度回文串假想一个中心就行了)，然后分别拿两个指针 l = i - 1，r = i + 1 向左右两边同时拓展，若 s[l]=s[r] 则，l --, r ++。一直进行该操作，直到不等或一方到达边界位置。
private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 29;//布隆过滤器的比特长度
对于一个字符串s = c_{n-1}c_{n-2}…c_0，我们可以将其看成一个 p 进制数，其十进制表示形式x = c_{n-1} * p^{n-1} + c_{n-2} * p^{n-2} … + c_0 * p^0 ，用 x 来映射字符串 s ，通常 p = 131 或者 p = 13331 导致冲突的概率会最小，hash值 x 通常定义成 unsigned long long，让其自然溢出，达到 mod 2^{64}的目的。
可以使用数组先对 s1 进行统计，之后使用滑动窗口进行扫描，每滑动一次检查窗口内的字符频率和 s1 是否相等即可。
3409: [Usaco2009 Oct]Barn Echoes 牛棚回声 Time Limit: 3 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 57 Solved: 47 [Submit][Status][Discuss] Description 奶牛们灰常享受在牛栏中哞叫，因为她们可以听到她们哞声的回音。虽然有时候并不能完全听到完整的回音。Bessie曾经是一个出色的秘书，所以她精确地纪录了所有的哞叫声及其回声。她很好奇到底两个声音的重复部份有多长。 输入两个字符串（长度为1
这几天在尝试手撸一个类似Lombok的注解式代码生成工具，用过Lombok的小伙伴知道，Lombok可以通过注解自动帮我们生产equals()和hashCode()方法，因此我也想实现这个功能，但是随着工作的深入，我发现其实自己对于equals()和hashCode()的理解，也处在一个很低级的阶段。
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。
1. 大厂经典的面试题，给你40亿个不重复的无符号整数，让你快速判断一个数是否在这40亿个数中，最直接的思路就是遍历这40亿个整数，逐一进行比对，当然这种方式可以倒是可以，但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找，因为二分查找的效率还是比较高的，logN的时间复杂度，但是磁盘上面无法进行排序，排序要支持下标的随机访问，这40亿个整数又无法加载到内存里面，你怎么进行排序呢？所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢？红黑树查找的效率是logN，哈希表可以直接映射，查找的效率接近常数次，虽然他们查找的效率确实很快，但是40亿个整数，那就是160亿字节，10亿字节是1GB，16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢？这还没有算红黑树的三叉链结构，每个结点有三个指针，而且哈希表每个结点会有一个next指针，算上这些的话需要的内存会更大，所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
导入模块时，MicroPython将代码编译为字节码，然后由MicroPython虚拟机（VM）执行字节码。字节码存储在RAM中。编译器本身需要RAM，但其在编译完成后才可用。
注意:题目中第 k 个插入的数并不是指当前链表的第 k 个数。例如操作过程中一共插入了 n 个数，则按照插入的时间顺序，这 n 个数依次为：第 1 个插入的数，第 2 个插入的数，…第 n 个插入的数。
关于哈希表的两种实现方法：闭散列、开散列 已经在上一篇文章中学习过了，闭散列 存在 踩踏 问题，十分影响效率，因此在实践中往往会选择更加优秀的 开散列，哈希表（开散列）又叫做 哈希桶，作为被选中的结构，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map
在前面的系列文章中，依次介绍了基于无序列表的顺序查找，基于有序数组的二分查找，平衡查找树，以及红黑树，下图是他们在平均以及最差情况下的时间复杂度：
来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 【磐创AI导读】：本文是对fasttext的一个详细介绍。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 fasttex
那有没有什么 办法可以解决呢？ 这就是我们今天要学的布隆过滤器（Bloom Filter）
RSA加密是一种非对称加密。可以在不直接传递密钥的情况下，完成解密。者能够确保信息的安全性，避免了直接传递密钥所造成的被破解的风险。是由一对密钥来进行加解密的过程，分别称之为公钥和私钥。如果用公钥进行加密，则只能通过对应的私钥去解密，如果用私钥进行加密，则只能通过对应的公钥去解密。两者之间有数字相关，该加密发酸的原理就是对一极大整数做因数分解的困难行来保证安全性。通常个人保存私钥，公钥是公开的（可能同时多人持有）
s' 与 s 匹配，当且仅当 s' 与 s 长度相同，且最多有 k 个位置字符不同。
这一天，刚刚起床的达达画了一排括号序列，其中包含小括号 ( )、中括号 [ ] 和大括号 { }，总长度为
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