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我认为前端的职责可能需要重新划分

我们不需要维护任何服务器，就可以实现身份验证。有许多身份验证提供者，甚至是一些身份验证服务，都可以帮我们做到这一点。而且显然，事情不止于此。...当然，总还是需要更为底层的服务器端专家的，至少还需要他们来创建那些云服务。但是，Web 项目中 90% 的工作可能将在客户端完成。这将意味着，“前端”的新职责和挑战将越来越多。...因此，我希望将来，人们会考虑将 Web 客户端开发中的这些新职责分开。让我起名的话，我会称之为“Web UI”和“Web Core”。...我认为，对于每一位 IT 专业人员来说，关注质量而不是数量是非常有价值的。...今日好文推荐传美的被勒索千万美元，连夜天价聘请安全专家；软银抵押一半阿里股票，孙正义：“为过去贪图暴利而感到羞愧”；谷歌数据中心爆炸 | Q 资讯我的开源代码被大公司盗用后：有人承认，有人让我滚从

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一道面试题让我重新学了一遍匿名函数

上一篇文章群友问了道3行代码的python面试题，我懵逼了...给大家说了一道Python面试题，很多小伙伴都拍了自己大腿，我竟然这么无知。 ? 不要慌，今天kuls带大家来学习学习匿名函数。...大家可能发现我们lambda表达式中是没有return语句的，因为lambda不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。...一些有意思的匿名函数这里的一些匿名函数，我也是从网上摘取过来的，大家可以看看这些匿名函数。...l): new_l = [] for item in l: new_l.append(item+10) return new_l print(b(l)) 我们需要在里面重新创建一个新的...从之前的面试题我们也可以看到，匿名函数的考察也是会有的。文章纯手敲，如果里面有错误，还麻烦联系我微信(下面有二维码)。 ?

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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手写HashMap，快手面试官直呼内行！

这就引入了我们的第二个关键要素——散列函数。散列函数我们需要在元素和桶数组对应位置建立一种映射映射关系，这种映射关系就是散列函数，也可以叫哈希函数。...例如，我们一堆无规律的名字诸葛钢铁、刘华强、王司徒、张全蛋……我们就需要通过散列函数，算出这些名字应该分配到哪一号工位。...散列函数构造散列函数也叫哈希函数，假如我们数据元素的key是整数或者可以转换为一个整数，可以通过这些常见方法来获取映射地址。...直接定址法直接根据key来映射到对应的数组位置，例如1232放到下标1232的位置。...HashMap实现我们实现的简单的HashMap命名为ThirdHashMap，先确定整体的设计：散列函数：hashCode()+除留余数法冲突解决：链地址法整体结构如下：内部节点类我们需要定义一个节点来作为具体数据的载体

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【C++】哈希表 ---开散列版本的实现

如果多个key出现相同的映射位置，此时就发生了哈希冲突，就要进行特殊处理：闭散列和开散列。...2 开散列版本的实现我们先来分析一下，我们要实现哈希桶需要做些什么工作。开散列本质上是一个数组，每个位置对于了一个映射地址。开散列解决哈希冲突的本质是将多个元素以链表进行链接，方便我们进行寻找。...需要注意的是，我们需要通过对应的哈希函数来将不同类型的数据转换为size_t类型，这样才能映射到数组中 //仿函数！...Hash hs; }; 2.3 插入函数实现插入函数，需要进行以下步骤：检查当前key是否存在，不存在才插入根据负载因子检查是否需要扩容 key 通过仿函数得到 hashi，找到映射位置...创建一个新节点，并将其头插到映射位置的链表中扩容的逻辑需要注意一下：最容易想到的是遍历一遍原先的哈希表，将数据重新插入到新的哈希表中，然后释放原先的节点，这样顺畅就可以做到，但是这样其实做了多余的动作

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哈希算法

但是，要想设计一个优秀的哈希算法并不容易，根据我的经验，我总结了需要满足的几点要求：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）；对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit...哈希算法的应用非常非常多，我选了最常见的七个，分别是安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。应用一：安全加密说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。...前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。我着重讲一下第二点。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。应用四：散列函数散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。...不仅如此，散列函数对于散列算法计算得到的值，是否能反向解密也并不关心。散列函数中用到的散列算法，更加关注散列后的值是否能平均分布，也就是，一组数据是否能均匀地散列在各个槽中。

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关于南丁格尔图的“绘后感”

关于数据整理，原则是根据你的呈现目标整理&根据R语言函数对数据的要求整理。即既要满足想要呈现的内容又要满足代码对输入数据的要求。因此，要用计算机语言的思考方式，根据自己的目标整理数据。...因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。...导入R前的数据整理一、数据整理的原则我自己总结的原则是，如果你画的是二维图，即只有X和Y轴的图，那么你的数据需要整理成核心只有两列的数据表。...假设你画的是三维图（当然，我没有画过，暂时这样预设），即有X、Y、Z轴，那么我想，你需要将数据整理成核心有三列的数据表。...正确应该是，上表中，uniq.ID为NA，然后根据uniq.species列对应的非NA行填入顺序编号1到26，于是我重新编号。

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R语言作图基础20230206

ps：高级绘图函数是指可以绘制出一张图，而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容eg:plot绘图> plot(iris[,1]...,iris[,3],col=iris[,5]) #以iris表格第一列作为x轴，第三列作为y轴，根据品种来绘制不同颜色> text(6.5,4,label="hello"） #添加文字，并加上坐标图片三...，即x轴的数据是Sepal.Length，y轴数据Petal.Length，不需要加引号（以上代码的数据的映射放在了具体的geom_point函数中，如果整体映射是一致的，可以把映射放到ggplot()...中，这样子如果没有特殊情况，后面的绘图函数不需要重新映射，但是如果映射在geom_开头的函数中，每一个函数都需要重新映射）例如：> ggplot(data=iris,mapping = aes(x =...= Petal.Length, color = Species))+ scale_color_manual(values = c("blue","grey","red"))图片总结：映射可以根据某一列的内容分配颜色

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看动画学算法之:hashtable

我们可以使用散列函数来解决这个问题。通过使用散列函数，我们可以：将一些非整数键映射成整数键，将大整数映射成较小的整数。通过使用散列函数，我们可以有效的减少存储数组的大小。...hash的问题有利就有弊，虽然使用散列函数可以将大数据集映射成为小数据集，但是散列函数可能且很可能将不同的键映射到同一个整数槽中，即多对一映射而不是一对一映射。...在讨论散列函数的实现之前，让我们讨论理想的情况：完美的散列函数。完美的散列函数是键和散列值之间的一对一映射，即根本不存在冲突。...h2（v）的值跳转，根据需要环绕散列表。...如果发生这种情况，我们可以重新散列（rehash）。我们用一个新的散列函数构建另一个大约两倍的散列表。

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深度剖析哈希

我们的哈希函数需要满足：哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1之间哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中哈希函数应该比较简单...2.3 闭散列的查找、插入、删除操作那么我们就可以进行查找、插入、删除操作了：查找：现根据哈希函数查找到该元素本来该在的位置，然后再考虑发生过哈希冲突的情况，那我们就要依次向后找不为空的位置，直到找到该元素且状态为存在...这种问题还得是需要仿函数这位大哥来解决。...tables.size(); ++i) { Node* cur = _tables[i]; while (cur) { Node* next = cur->next; //重新计算映射关系...总结好了，到这里今天的知识就讲完了，大家有错误一点要在评论指出，我怕我一人搁这瞎bb，没人告诉我错误就寄了。祝大家越来越好，不用关注我（疯狂暗示）

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查找-散列表（哈希表）详解篇

散列函数将键（Key）映射到存储桶（Bucket）或槽位（Slot）的位置上，以便能够快速定位到对应的值（Value）。...定义输入：散列表（Hash Table）、待查找的键（Key）输出：找到的值（Value）或表示键不存在的特定值（如NULL）过程 1、根据给定的键使用散列函数计算键的散列值（Hash Value...散列函数将键转换为一个固定大小的整数，用于确定键在散列表中的位置。 2、使用散列值映射到散列表的索引位置。...4、如果桶不为空，可能存在冲突（多个键映射到了同一个桶），需要进行冲突解决。...：散列函数将关键字映射到散列表的槽位上，一个好的散列函数能够尽可能均匀地将关键字分布到不同的槽位上，减少冲突的概率。

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【高阶数据结构】哈希表详解

：比如有这样一组值：1 2 5 1333 2447 如果用直接定址法的话，搞一个绝对映射，那就需要开好多个空间。...为什么加完i还要模m呢，因为一直加的话可能会超过表长，这时就要回到开头往后进行探测了比如上面我们举例的那种情况：现在我要插入122，那根据哈希函数122%10定位到下标为2的位置，但是这个位置已经被占用了...那首先我们还是根据哈希函数确定它的映射，33%10结果是3，但是3这个位置现在不是存的33，那这能证明33不存在吗？...那我们来把扩容的代码加上：那我们这里还是先按扩容之后的size创建一个新表，然后把旧表的值依次重新插入（因为size改变了映射关系也会变），最后把哈希表和新表进行交换和上面闭散列扩容的逻辑一下嘛...查找函数Find实现那我们再来写一下查找：那这里的查找就是根据散列地址去对应的链表里面查找就行了然后insert里面也可以加一个这个： key不允许重复。

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SHA-256、MD-5…… 哈希散列函数这些原理你懂了吗？

为什么要使用哈希函数哈希函数被广泛应用于互联网的各个方面，主要用于安全存储密码、查找备份记录、快速存储和检索数据等等。例如，Qvault使用哈希散列将主密码扩展为私人加密密钥。...这一点非常重要，因为这意味着，作为一名网站开发人员，我只需存储用户密码的哈希散列(加扰数据)，即可对其进行验证。当用户进行注册时，我对密码进行哈希散列处理，并将其存储在数据库中。...如果想将书籍存储在数据映射中，则可以对书籍的内容进行哈希散列处理，并使用哈希值作为键。作为一名程序员，我可以轻而易举地使用哈希散列来查找该书的内容，而不必按标题、作者等对数千条记录进行排序。...下面让我们来看一下我为此专门编写的一个算法——LANEHASH：我们从要进行哈希散列的数据开始我把字母和数字转换成1和0 (计算机中的所有数据都以1和0的形式进行存储，不同的1和0的组合代表了不同的字母...步骤内容可以是任意的，但重要的是，每次使用LANEHASH时，我们都需要遵循相同的步骤，以便我们的算法具有确定性。

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从哈希函数、哈希冲突、开散列出发，一文告诉你哈希思想与哈希表构造到底是什么！

作者 | 代号[K] 责编 | Carol 来源 | CSDN 博客 Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出...哈希概念构造一种储存结构，通过某种函数，使得其元素的储存位置与他的关键码之间能够建立一一映射关系，那么在查找时通过该函数很快找到相应元素。...该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。...哈希函数使得计算出来的地址均匀分布在整个空间。插入及搜索元素根据待插入元素的关键码，根据哈希函数计算出其存储位置。...若想查找某一元素时，则只需要对查找元素进行哈希函数运算，得到其存放地址，就能找到该元素。哈希冲突当出现插入一个元素，其根据哈希函数计算出的地址，已经被其他元素占用的情况称为哈希冲突。

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数据结构——HashMap

当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表即可：需要注意的是，新来的Entry节点插入链表时，使用的是“头插法”。至于为什么不插入链表尾部，后面会有解释。 2....Get方法的原理使用 Get 方法根据 Key 来查找 Value 的时候，发生了什么呢？...当经过多次元素插入，使得HashMap达到一定饱和度时，Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候，HashMap需要扩展它的长度，也就是进行Resize。...2.ReHash 遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。为什么要重新Hash呢？因为长度扩大以后，Hash的规则也随之改变。...key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。

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HashMap你真的了解吗?

它重新散列哈希码以防止来自键的错误散列函数将所有数据放在内部数组的同一索引（存储桶）中它采用重新散列的散列哈希码并使用数组的长度（减 1）对其进行位掩码。此操作确保索引不能大于数组的大小。...唯一的区别是散列（键的）函数在桶中分配条目。这是 JAVA 中的一个极端示例，我创建了一个哈希函数，将所有数据放在同一个存储桶中，然后添加 200 万个元素。...现在，如果我运行相同的代码，但这次我使用以下哈希函数它需要46 秒，这要好得多！此哈希函数比前一个具有更好的重新分区，因此 put() 调用更快。...如果我使用以下散列函数运行相同的代码，它提供了更好的散列重新分区现在需要2 秒。我希望你意识到散列函数的重要性。...为此，您需要避免散列冲突。String Object 是一个很好的键，因为它具有很好的散列函数。整数也很好，因为它们的哈希码是它们自己的值。

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如何在大规模服务中迁移缓存

怎么运行的一致性哈希的工作原理创建散列键空间：假设您有一个散列函数，它生成范围 [0, ²³²-1] 内的整数散列值。...我们会在密钥空间（Hash Ring）中放置一批缓存服务器，并使用哈希函数将每个缓存服务器映射到环中的特定位置。...例如，如果您有四台服务器，您可以使用散列函数来使用它们的 IP 地址的散列将它们映射到不同的整数。这决定了服务器的关键位置。在哈希环中添加或删除服务器时，您无需操作缓存服务器。...在服务器出现问题或问题的情况下，传统的散列方法不足以使用和处理网络上的请求。假设有固定数量的服务器，并且密钥到服务器的映射是同时发生的。添加服务器需要为新服务器重新映射和散列对象以及大量计算。...此外，如果出现重新分配的情况，与传统的散列机制相比，它不会花费太多时间。注意事项和好处您有一个缓存服务器集群，需要能够根据流量负载进行弹性扩展或缩减。

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PQ-综合实战：格式化表单转数据明细之3：可配置的映射关系，你的数据你做主

【本文内容需要前期基础知识准备较为充分，但是，当你充分理解并完成了本文的内容，这将变成一个通用的可配置的格式化表单数据转换工具，以后只需要根据实际表单的格式情况，做好映射表的配置，即可实现相应表单数据的转换...小勤：但是有个问题啊，比如构造出来行标和列标了，但通过表里转换的列标是文本，在PQ里用跨表引用数据的方式好像不行呢。大海：嗯。用列标名称引用的话，需要用个函数。...大海：这个我先把改好的给你，然后再跟你解析：这个在自定义函数里面还是将要提取数据的表作为参数（s）传进去，构建table的列名由原来的固定内容改为从配置（映射表）里取，所以改为：映射表[内容]，对应代码中的这部分...1）提取数据表中的第2行内容为一个记录（Record），对应的代码为：s{1}，合并上面取索引的代码即为：s{映射表{[内容="年龄"]}[源表索引]} 3、根据源表列名（Column4）使用函数Record.Field...大海：对的，其中需要对《跨查询引用》和《根据内容定位》的知识需要理解得比较透，所以为什么我在前期关于“理解PQ里的数据结构”部分反复强调其重要性。小勤：嗯。借这个案例我也可以再加深一下理解。

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批量汇总多Excel表格 | 格式化表单转数据明细之3：可配置的映射关系

【本文内容需要前期基础知识准备较为充分，但是，当你充分理解并完成了本文的内容，这将变成一个通用的可配置的格式化表单数据转换工具，以后只需要根据实际表单的格式情况，做好映射表的配置，即可实现相应表单数据的转换...小勤：但是有个问题啊，比如构造出来行标和列标了，但通过表里转换的列标是文本，在PQ里用跨表引用数据的方式好像不行呢。大海：嗯。用列标名称引用的话，需要用个函数。...大海：这个我先把改好的给你，然后再跟你解析：这个在自定义函数里面还是将要提取数据的表作为参数（s）传进去，构建table的列名由原来的固定内容改为从配置（映射表）里取，所以改为：映射表[...（1）提取数据表中的第2行内容为一个记录（Record），对应的代码为：s{1}，合并上面取索引的代码即为：s{映射表{[内容="年龄"]}[源表索引]} 3、根据源表列名（Column4）使用函数Record.Field...理解PQ里的数据结构（四、根据内容定位及筛选行）》的知识需要理解得比较透，所以为什么我在前期关于“理解PQ里的数据结构”部分反复强调其重要性。小勤：嗯。借这个案例我也可以再加深一下理解。

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哈希算法揭秘

第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。第一点很好理解，加密的目的就是防止原始数据泄露，所以很难通过哈希值反向推导原始数据，这是一个最基本的要求。...如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。应用四：散列函数实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。散列函数是设计一个散列表的关键。...不仅如此，散列函数对于散列算法计算得到的值，是否能反向解密也并不关心。散列函数中用到的散列算法，更加关注散列后的值是否能平均分布，也就是，一组数据是否能均匀地散列在各个槽中。...除此之外，散列函数执行的快慢，也会影响散列表的性能，所以，散列函数用的散列算法一般都比较简单，比较追求效率。应用五：负载均衡我们知道，负载均衡算法有很多，比如轮询、随机、加权轮询等。...也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。最直接的方法就是，维护一张映射关系表，这张表的内容是客户端 IP 地址或者会话 ID 与服务器编号的映射关系。

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HashMap JDK8的原理讲解

链表的下一个节点还有值，但节点位置又没有超过8 //loTail就是扩容后仍然在原地的元素链表 //hiTail就是扩容后下标为原位置+原容量的元素链表，从而不需要重新计算...哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值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列函数，存放记录的数组叫做散列表。...常用的构造散列函数的方法有（1）、直接定址法取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址，即： h(key) = key 或 h(key) = a * key + b...，取关键字的随机函数值为它的散列地址，即： h(key) = random(key) 其中random为随机函数。

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