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哈希算法

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。 通常用于加密和查找 加密使用小例子: 比如我们在php中传递参数a=12,b=’str’,c=14;我们需要进行参数加密,可以使用md5(‘a=12&b=str&c=14’) 很多公司使用这样的算法进行加密

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哈希算法

哈希算法历史悠久,业界著名的哈希算法也有很多,比如 MD5、SHA 等。在我们平时的开发中,基本上都是拿现成的直接用。 所以,我今天不会重点剖析哈希算法的原理,也不会教你如何设计一个哈希算法,而是从实战的角度告诉你,在实际的开发中,我们该如何用哈希算法解决问题。 什么是哈希算法? 所以,我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”,把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”。那到底什么是哈希算法呢? 哈希算法的定义和原理非常简单,基本上一句话就可以概括了。 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 有了鸽巢原理的铺垫之后,我们再来看,为什么哈希算法无法做到零冲突? 我们知道,哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。

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    哈希算法

    所以,我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”,把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”。那到底什么是哈希算法呢?哈希算法的定义和原理非常简单,基本上一句话就可以概括了。 但是,要想设计一个优秀的哈希算法并不容易,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,最后得到的哈希值也大不相同 和“我今天讲哈希算法”。这两个文本只有一个感叹号的区别。如果用 MD5 哈希算法分别计算它们的哈希值,你会发现,尽管只有一字之差,得到的哈希值也是完全不同的。 MD5("我今天讲哈希算法!") 前面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。 有了鸽巢原理的铺垫之后,我们再来看,为什么哈希算法无法做到零冲突?我们知道,哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。

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    哈希算法揭秘

    所以,我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”,把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”。那到底什么是哈希算法呢?哈希算法的定义和原理非常简单,基本上一句话就可以概括了。 但是,要想设计一个优秀的哈希算法并不容易,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,最后得到的哈希值也大不相同 和“我今天讲哈希算法”。这两个文本只有一个感叹号的区别。如果用 MD5 哈希算法分别计算它们的哈希值,你会发现,尽管只有一字之差,得到的哈希值也是完全不同的。 MD5("我今天讲哈希算法!") 前面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。 有了鸽巢原理的铺垫之后,我们再来看,为什么哈希算法无法做到零冲突?我们知道,哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。

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    FNV哈希算法

    # FNV哈希算法 参考文档 # FNV版本 FNV哈希分为3个版本:fnv-0(已废弃),FNV-1,FNV-1a # 算法实现 # FNV-0算法公式 hash = 0 for each byte_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash ^ octet_of_data return hash # FNV-1算法公式 hash byte_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash ^ byte_of_data return hash # FNV-1a算法公式 FNV_prime 还没有看懂,不过这不影响我们实现通用32位,64位的FNV算法 位数 十进制值 32 16777619 64 1099511628211 128 309485009821345068724781371

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    最小面积矩形(哈希

    题目 给定在 xy 平面上的一组点,确定由这些点组成的矩形的最小面积,其中矩形的边平行于 x 轴和 y 轴。 如果没有任何矩形,就返回 0。 解题 枚举4个顶点是会超时的 枚举对角线组合,然后在哈希里检查另外两个顶点是否都存在 class Solution { public: int minAreaRect(vector<vector 0 : area; } }; 1316 ms 18.8 MB 根据题目的数据范围,哈希采用40001进制数,压缩为一个int,加快运行速度 class Solution { public:

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    算法哈希

    可以将算法思想分为两个部分: 向哈希表中插入一个关键字:哈希函数决定该关键字的对应值应该存放到表中的哪个区块,并将对应值存放到该区块中 在哈希表中搜索一个关键字:使用相同的哈希函数从哈希表中查找对应的区块 ,并在特定的区块搜索该关键字对应的值 哈希表的原理示例图如下所示: 插入关键字:哈希函数对关键字进行哈希,得到哈希值后插入到哈希表对应的地方 搜索关键字:哈希函数对关键字进行哈希,基于哈希值去哈希表中进行查询 查找索引这一过程可以看作是哈希函数操作 哈希函数 哈希函数:将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。哈希函数是哈希表中最重要的部分。 包含哈希表的定义,哈希函数、哈希冲突以及哈希冲突的解决方法。 哈希冲突:不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址 哈希表的两个核心问题是:「哈希函数的构建」和「哈希冲突的解决方法」。

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    哈希算法的用途

    什么是哈希算法 一说到哈希算法, 我瞬间就想到了哈希函数、哈希表, 其实他们并不是一回事. 简单来说, 哈希算法就是将任意长度的字符串通过计算转换为固定长度的字符串, 不对, 不光字符串, 应该说是将任意长度的二进制串转换为固定长度的二进制串, 这个转换的过程就是哈希算法. 当然, 哈希算法不仅仅只有md5这一种, 以用途来分析哈希算法, 就不说哈希算法的原理了, 因为我不会. 1. 可以用哈希算法对文件进行计算, 然后比较哈希值是否相同. 决定将文件存储到哪台服务器, 就可以通过哈希算法取模的操作来得到.

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    小白入门——哈希算法

    哈希 哈希(Hash)也称为散列,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,这个输出值就是散列值。 事实上,我们不必重写代码,只需要调整散列算法的参数就可以在空间和时间之间作出取舍。我们会使用概率论的经典结论来帮组我们选择适当的参数。 使用Hash的查询算法分为两步: ① 用Hash函数将被查找的键转化为数组的一个索引。 理想情况下,不同的键都能转化为不同的索引值。 对于需要快速找到最大或者最小的键,或是查找某个范围内的键,哈希表都不是合适的选择,因为这些操作的运行时间都将会是线性的。 参考: Multiplication Method Fibonacci Hashing 《算法 第4版》

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    哈希算法 数据结构_实现哈希表构造和查找算法

    一、什么是哈希表 1.概述 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。 通俗的理解一下: 如果我们有n个元素要存储,那我们就用l个内存单元来存储他们 然后我们有一个哈希函数f(x),我们把元素n用函数计算得到哈希值,也就是f(n) f(n)就是存储元素n的那个内存单位的位置 ,也就是元素在l中的下标 2.为什么哈希表查询速度快 理解了哈希表的基本思路,我们也就不难理解为什么哈希表查询效率高了: 由于每个元素都能通过哈希函数直接计算获得地址,所以查找消耗时间非常少。 举个例子: 我们有哈希函数f(n)=n%3,现有元素{1,2,3},我们使用哈希函数分别获得其哈希值,并把哈希值作为下标存入一个数组, 也就是放f(1)=1,f(2)=2,f(3)=0,如果使用传统线性查找 3.哈希冲突 按照上文的例子,数列{1,2,3}通过哈希函数f(n)=n%3可以计算出哈希值,但是如果出现两个元素的哈希值相同就会出现哈希冲突, 比如f(1)和f(4)都会算出1,这个时候显然不可能上上面一样通过一个一维数组直接存储

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    哈希算法:竞猜逻辑哈希游戏开发的应用

    简单来说,哈希函数就是快速的将1个数值转换为1个哈希值,哈希值是整数,并且要保证,相同的输入得到的哈希值是一样的,如果两个不同的输入得到了相同的结果,这就是哈希值冲突。 也就是说,输入键(key),然后经过哈希函数计算,最后得到哈希值,而哈希值是整数,通过哈希值当做数组下标,得到对应的值。  输入key,经过哈希函数计算fun(key),最后得到y。 按照这种思想,采用哈希技术将值存储在一块连续的存储空间中,这块连续的存储空间称为哈希表或者散列表。关键字对应的存储位置称为哈希地址或者散列地址。  区块链哈希是什么? 每一个区块,包含的内容有数据信息,本区块的哈希值以及上一个区块的哈希值。区块中的数据信息,主要是交易双方的地址与此次交易数量还有交易时间信息等。 而哈希值就是寻找到区块,继而了解到这些区块信息的钥匙。

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    最小时间差(哈希

    题目 给定一个 24 小时制(小时:分钟)的时间列表,找出列表中任意两个时间的最小时间差并已分钟数表示。 解题 字符串转换成 分钟 时间处理 将分钟存进 哈希数组映射里(下标是分钟,内容是标记是否存在) 最后依次取出,相邻的做差,求最小 最后在考虑下第一个和最后一个的差 class Solution { public

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    哈希和一致性哈希算法

    哈希 Hash 算法介绍 哈希算法也叫散列算法, 不过英文单词都是 Hash, 简单一句话概括, 就是可以把任意长度的输入信息通过算法变换成固定长度的输出信息, 输出信息也就是哈希值, 通常哈希值的格式是 , 所以Hash算法广泛应用在现代密码体系中•无碰撞 不同的信息进行哈希后得到的值应该是不同的, 但是从理论上来说, 哈希算法其实是有可能发生碰撞的, 输入的信息是无穷的, 而输出的哈希值长度是固定的, 好比要把10个苹果放到9个抽屉里面, 肯定会有一个抽屉装了多个苹果, 只不过哈希算法的碰撞的概率是非常小的, 比如128位的哈希值, 就有2的128次方的空间。 •效率高 在处理比较大的原生值时, 也能能快速的计算出哈希值•无规律 原始输入信息修改一点信息, 得到的哈希值也是大不相同的 哈希算法的实现有很多, 常见的有 MD5, SHA-1, 还有像 C#, Java 上面的一致性Hash算法其实是经典的哈希算法, 当然还有其他的算法, 比如跳跃一致性哈希法, 有兴趣也可以看一下, 以上内容均为个人理解, 如果错误, 可以指出, 希望对您有用!

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    算法图解5-哈希

    哈希表 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。 ,即k1≠k2,而f(k1)=f(k2),这种现象称为冲突 哈希函数 哈希函数可以把给定的数据转换成固定长度的无规律数值,这个值就是哈希值。 特征 哈希值多用16进制来表示。由于计算机只能处理二进制,也就是或哈希函数在计算机内部进行着某种运算。 确定性:输出的哈希值数据长度不变,不管输入的是多少 唯一性:只要输入的值相同,输出的哈希值必然相同 即时输入的数据完全不同,输出的哈希值可能是相同的,称之为“哈希冲突” 不可反向:不能从哈希值推导出原来的数据 如果桶满了,则使用开放地址法 代表算法 MD5 SHA-1 SHA-2:应用广泛

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    算法哈希表的诞生

    参考资料 《算法(java)》                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 《数据结构》                                  而哈希表则通过一个映射函数(哈希函数)建立起了“键”和“键的位置”(即哈希地址)间的对应关系,所以大大减小了这一层开销 哈希表的取舍 所谓选择,皆有取舍。 例如:max(取最大键),min(取最小键), rank(取某个键的排名), select(取给定排名的键), floor(向下取整) ceiling(向上取整)。 使用哈希表的前提 使用哈希表的前提是: 这个表存储的键是无序的,或者不需要考虑其有序性 哈希函数的构造 哈希函数有许多不同的构造方法,包括:1.直接定址法 2.数字分析法 3.平方取中法 4.折叠法 5 即: 哈希表的查找操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的查找操作 哈希表的插入操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的插入操作 哈希表的删除操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的删除操作 ?

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    算法哈希表的诞生

    参考资料 《算法(java)》                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 《数据结构》                                  而哈希表则通过一个映射函数(哈希函数)建立起了“键”和“键的位置”(即哈希地址)间的对应关系,所以大大减小了这一层开销 哈希表的取舍 所谓选择,皆有取舍。 例如:max(取最大键),min(取最小键), rank(取某个键的排名), select(取给定排名的键), floor(向下取整) ceiling(向上取整)。 使用哈希表的前提 使用哈希表的前提是: 这个表存储的键是无序的,或者不需要考虑其有序性 哈希函数的构造 哈希函数有许多不同的构造方法,包括:1.直接定址法 2.数字分析法 3.平方取中法 4.折叠法 5 即: 哈希表的查找操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的查找操作 哈希表的插入操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的插入操作 哈希表的删除操作 = 计算哈希值 + 链表查找表的删除操作 ?

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    哈希算法(hash)加密解密

    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。 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 一定相同 不管 源数据 有多大,相同的哈希算法,计算出来的哈希值长度 都是一样长的。 不同的源数据 使用同样的哈希算法,可能会产生相同的 哈希值,这被称之为碰撞率(collision rate) 各种哈希算法,计算的结果长度越长,碰撞率越低,通常耗费的计算时长也越长。 hash算法可以对很大的数据产生比较小的哈希值,而加密算法源数据很大,加密后的数据也会很大 加解密算法 可以分为 对称加密 以及 不对称加密 对称加密 指 加密和解密 使用相同的 密钥 。

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    Deep Hash(深度哈希算法

    哈希的简单介绍: 用一个比喻来说明什么是哈希算法:假设有N只小猪,它们的体重各不相同,一开始我们把它们放在一个猪圈里面。如果想寻找其中某只小猪,只能一个一个的找,很耗时间。 现在我们用哈希算法的思想来管理小猪,我们按照小猪的体重来分猪圈。现在如果你想要找其中某一只小猪,先看看他的体重,然后到对应体重的猪圈里面寻找,这样时间就节省了。 如果用哈希算法来查找某一个变量,首先要匹配Hash_code,这样就能快速的查找了。 刘教授一开始是以图搜图的样例来开始哈希的讲解: ? 哈希算法: ? 几种方法的介绍: ? ? ? 深度哈希算法 首先对相似度矩阵进行分解,得到样本的二值码;然后使用CNN进行拟合前面得到的二值码。 ? 代码实现: ? 这只是其中一种变形的Deep哈希框架,其实还有很多框架,如果有兴趣的朋友您可以进一步去了解,我会把具体的文件放在平台的共享文件处,那里有您们想要的知识。

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    哈希表问题-LeetCode 146、290、299、300(哈希表,双向链表,最小上升序列)

    作者:TeddyZhang,公众号:算法工程师之路 1 编程题 【LeetCode #146】LRU缓存机制 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。 ,也同样适用于页面置换算法! 大家都清楚,链表的查询是很慢的,必须从头到尾进行遍历,因此可以使用哈希表进行保存list的迭代器! ,将分割后的字符串写入到哈希表stringmap,并不断更新其位置(i+1),而pattern中的字符也对应一个哈希表charmap,其值也为i+1。 我们在遍历的同时去判断长度是否一致,以及两个哈希表所代表的的值是否相同即可!

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