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生成具有指定最后数字的大质数

是一个数学问题,与云计算领域关系不大。但是作为一个云计算领域的专家和开发工程师,我可以帮助你了解云计算的相关知识和技术。

云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。它可以提供灵活、可扩展和经济高效的计算能力,帮助用户快速构建和部署应用程序,同时减少了硬件和软件的维护成本。

以下是一些与云计算相关的名词和概念:

  1. 前端开发:前端开发是指开发用户界面和用户体验的技术,包括HTML、CSS和JavaScript等。
  2. 后端开发:后端开发是指开发应用程序的服务器端逻辑和数据库交互的技术,包括Java、Python、Node.js等。
  3. 软件测试:软件测试是指对软件进行验证和验证的过程,以确保其符合预期的功能和质量要求。
  4. 数据库:数据库是用于存储和管理数据的系统,常见的数据库包括MySQL、Oracle和MongoDB等。
  5. 服务器运维:服务器运维是指管理和维护服务器的活动,包括安装、配置、监控和故障排除等。
  6. 云原生:云原生是一种构建和部署应用程序的方法论,旨在充分利用云计算的优势,如弹性伸缩和容器化。
  7. 网络通信:网络通信是指通过网络传输数据和信息的过程,包括TCP/IP协议、HTTP和WebSocket等。
  8. 网络安全:网络安全是保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏或干扰的措施。
  9. 音视频:音视频是指音频和视频的处理和传输,包括音频编解码、视频编解码和流媒体传输等。
  10. 多媒体处理:多媒体处理是指对多媒体数据进行编辑、转码、压缩和处理的技术。
  11. 人工智能:人工智能是一种模拟人类智能的技术,包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。
  12. 物联网:物联网是指通过互联网连接和交互的物理设备和传感器网络,实现智能化和自动化的系统。
  13. 移动开发:移动开发是指开发移动应用程序的技术,包括Android和iOS平台的开发。
  14. 存储:存储是指存储和管理数据的技术,包括对象存储、文件存储和块存储等。
  15. 区块链:区块链是一种分布式账本技术,用于记录和验证交易,具有去中心化和不可篡改的特性。
  16. 元宇宙:元宇宙是虚拟现实和增强现实技术的进一步发展,创造出一个虚拟的、与现实世界相似的数字空间。

以上是一些与云计算领域相关的名词和概念。如果你对某个具体的名词感兴趣,我可以为你提供更详细的解释和相关产品介绍。

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11道面试中不常见却一定会问到Python题解析

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为什么String选择数字31作为hashCode方法乘子?

上面说了,质数2做为乘子会导致哈希值分布在一个较小区间内,那么如果用一个较大质数101会产生什么样结果呢?根据上面的分析,我想大家应该可以猜出结果了。...最后,我们再来看看质数31计算结果:31^5 = 28629151,结果值相对于32和10,510,100,501来说。是不是很nice,不大不小。...这也证明了我们上面断言,即质数2作为乘子时,对于短字符串,生成哈希值分布性不佳。然后再来看看我们之前所说 31、37、41 这三个不大不小质数,表现都不错,冲突数都低于7个。...最后再来看看质数101表现,不难看出,质数101作为乘子时,算出哈希值分布情况要好于主角31,有点喧宾夺主意思。不过不可否认是,质数101作为乘子时,哈希值分布性确实更加均匀。...4.写在最后 经过上面的分析与实践,我想大家应该明白了 String hashCode 方法中选择使用数字31作为乘子原因了。本文本质是一篇简单科普文而已,并没有银弹。

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科普:为什么 String hashCode 方法选择数字 31 作为乘子

上面说了,质数 2 做为乘子会导致哈希值分布在一个较小区间内,那么如果用一个较大质数 101 会产生什么样结果呢 ? 根据上面的分析,我想大家应该可以猜出结果了。...上面用了比较简陋数学手段证明了数字 31 是一个不大不小质数,是作为 hashCode 乘子优选质数之一。...这也证明了我们上面断言,即质数 2 作为乘子时,对于短字符串,生成哈希值分布性不佳。然后再来看看我们之前所说 31、37、41 这三个不大不小质数,表现都不错,冲突数都低于 7 个。...最后再来看看质数 101 表现,不难看出,质数 101 作为乘子时,算出哈希值分布情况要好于主角 31,有点喧宾夺主意思。...写在最后 经过上面的分析与实践,我想大家应该明白了 String hashCode方法中选择使用数字 31作为乘子原因了。 本文本质是一篇简单科普文而已,并没有银弹?。

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面试官:你看过StringhashCode源码吗?

上面说了,质数2做为乘子会导致哈希值分布在一个较小区间内,那么如果用一个较大质数101会产生什么样结果呢?根据上面的分析,我想大家应该可以猜出结果了。...最后,我们再来看看质数31计算结果:31^5 = 28629151,结果值相对于32和10,510,100,501来说。是不是很nice,不大不小。...这也证明了我们上面断言,即质数2作为乘子时,对于短字符串,生成哈希值分布性不佳。然后再来看看我们之前所说 31、37、41 这三个不大不小质数,表现都不错,冲突数都低于7个。...最后再来看看质数101表现,不难看出,质数101作为乘子时,算出哈希值分布情况要好于主角31,有点喧宾夺主意思。不过不可否认是,质数101作为乘子时,哈希值分布性确实更加均匀。...写在最后 经过上面的分析与实践,我想大家应该明白了 String hashCode 方法中选择使用数字31作为乘子原因了。本文本质是一篇简单科普文而已,并没有银弹。

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为什么StringhashCode选择 31 作为乘子?

上面说了,质数2做为乘子会导致哈希值分布在一个较小区间内,那么如果用一个较大质数101会产生什么样结果呢?根据上面的分析,我想大家应该可以猜出结果了。...上面用了比较简陋数学手段证明了数字31是一个不大不小质数,是作为 hashCode 乘子优选质数之一。...这也证明了我们上面断言,即质数2作为乘子时,对于短字符串,生成哈希值分布性不佳。然后再来看看我们之前所说 31、37、41 这三个不大不小质数,表现都不错,冲突数都低于7个。...最后再来看看质数101表现,不难看出,质数101作为乘子时,算出哈希值分布情况要好于主角31,有点喧宾夺主意思。不过不可否认是,质数101作为乘子时,哈希值分布性确实更加均匀。...写在最后 经过上面的分析与实践,我想大家应该明白了 String hashCode 方法中选择使用数字31作为乘子原因了。本文本质是一篇简单科普文而已,并没有银弹。

41300

面试官问:为什么StringhashCode选择 31 作为乘子?

也就是说,哈希值会分布在一个较小数值区间内,分布性不佳,最终可能会导致冲突率上升。 上面说了,质数2做为乘子会导致哈希值分布在一个较小区间内,那么如果用一个较大质数101会产生什么样结果呢?...上面用了比较简陋数学手段证明了数字31是一个不大不小质数,是作为 hashCode 乘子优选质数之一。...这也证明了我们上面断言,即质数2作为乘子时,对于短字符串,生成哈希值分布性不佳。然后再来看看我们之前所说 31、37、41 这三个不大不小质数,表现都不错,冲突数都低于7个。...最后再来看看质数101表现,不难看出,质数101作为乘子时,算出哈希值分布情况要好于主角31,有点喧宾夺主意思。不过不可否认是,质数101作为乘子时,哈希值分布性确实更加均匀。...所以如果不在意质数101容易导致数据信息丢失问题,或许其是一个更好选择。 写在最后 经过上面的分析与实践,我想大家应该明白了 String hashCode 方法中选择使用数字31作为乘子原因了。

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为什么StringhashCode选择 31 作为乘子?

上面说了,质数2做为乘子会导致哈希值分布在一个较小区间内,那么如果用一个较大质数101会产生什么样结果呢?根据上面的分析,我想大家应该可以猜出结果了。...上面用了比较简陋数学手段证明了数字31是一个不大不小质数,是作为 hashCode 乘子优选质数之一。...这也证明了我们上面断言,即质数2作为乘子时,对于短字符串,生成哈希值分布性不佳。然后再来看看我们之前所说 31、37、41 这三个不大不小质数,表现都不错,冲突数都低于7个。...最后再来看看质数101表现,不难看出,质数101作为乘子时,算出哈希值分布情况要好于主角31,有点喧宾夺主意思。不过不可否认是,质数101作为乘子时,哈希值分布性确实更加均匀。...写在最后 经过上面的分析与实践,我想大家应该明白了 String hashCode 方法中选择使用数字31作为乘子原因了。本文本质是一篇简单科普文而已,并没有银弹。

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11道面试中不常见却一定会问到Python题解析

随机实数:random.random( ):返回0到1之间浮点数 random.uniform(a,b):返回指定范围内浮点数。...print(f(i)) 对n进行分解质因数,应先找到一个最小质数k,然后按下述步骤完成: (1)如果这个质数恰等于n,则说明分解质因数过程已经结束,打印出即可。...10、请用Python手写实现冒泡排序 解析: 冒泡排序原理不难,假定要将被排序数组R[1..n]从到小垂直排列,每个数字R可以看作是重量为R.key气泡。...然后将所有气泡逆序,就实现了数组从小到排序。 步骤: 1 比较相邻元素。如果第一个比第二个,就交换他们两个。 2 对第0个到第n-1个数据做同样工作。这时,最大数就到了数组最后位置上。...3 针对所有的元素重复以上步骤,除了最后一个。 4 持续每次对越来越少元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 Python实现 1.

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