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Rabin-Karp:滚动散列计算将一个大素数添加到先前计算的散列中

Rabin-Karp算法是一种字符串匹配算法，它利用了滚动散列的概念来高效地进行字符串的匹配操作。该算法在字符串匹配问题中广泛应用，并且在处理大规模文本数据时表现出良好的效果。

具体来说，Rabin-Karp算法将字符串转化为一个哈希值（散列值），然后通过比较哈希值来确定字符串是否匹配。在匹配过程中，算法会不断地计算下一个子串的哈希值，并与目标字符串的哈希值进行比较。如果哈希值相等，则进一步比较两个子串是否相等。这种滚动散列的计算方式可以极大地减少计算量，提高匹配效率。

Rabin-Karp算法的优势包括：

高效的字符串匹配：Rabin-Karp算法具有线性时间复杂度，即O(n+m)，其中n为目标字符串的长度，m为待匹配字符串的长度。相比于朴素的字符串匹配算法，Rabin-Karp算法在大规模文本数据中具有明显的优势。
支持模式匹配：Rabin-Karp算法可以用于解决模式匹配问题，即在文本中查找与给定模式相匹配的子串。
可扩展性：Rabin-Karp算法可以很容易地扩展到处理多个模式的情况，而不需要重新计算整个文本的哈希值。

在云计算领域，Rabin-Karp算法可以应用于文本搜索、数据去重等场景。例如，在文本搜索引擎中，可以使用Rabin-Karp算法来快速匹配用户输入的关键词，并返回相关的搜索结果。在数据去重方面，Rabin-Karp算法可以帮助识别重复的文档或文件，从而进行高效的数据存储和管理。

腾讯云提供了多个与字符串匹配相关的产品和服务，其中包括：

腾讯云文本审核（https://cloud.tencent.com/product/ta）：通过利用Rabin-Karp算法等技术，实现文本内容的快速审核和过滤。
腾讯云内容安全（https://cloud.tencent.com/product/cs）：利用Rabin-Karp算法等技术，帮助用户实现文本内容的自动审核与分类。
腾讯云内容识别（https://cloud.tencent.com/product/ocr）：利用Rabin-Karp算法等技术，实现对文本内容的自动识别和提取。

总结：Rabin-Karp算法是一种高效的字符串匹配算法，通过滚动散列计算来进行快速的字符串匹配。在云计算领域，Rabin-Karp算法可以应用于文本搜索、数据去重等场景。腾讯云提供了相关的产品和服务，以帮助用户实现文本审核、内容安全和内容识别等功能。

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使用相同的散列函数和消息应该产生相同的散列; 修改数据的任何部分应该产生完全不同的散列。用户不应该能够从给定的散列产生原始消息，但他们应该能够判断给定的消息是否产生给定的散列。...鉴于这些属性，散列主要用于数据完整性目的并验证通信的真实性。SSH中的主要用途是使用HMAC或基于散列的消息认证代码。这些用于确保收到的消息文本完好无损。...用于这部分过程的公钥和私钥对完全独立于用于向服务器验证客户端的SSH密钥。经典Diffie-Hellman程序的基础是：双方就一个大的素数达成一致，这将作为种子价值。...生成的私钥，加密生成器和共享素数用于生成从私钥导出但可与另一方共享的公钥。两位参与者然后交换他们生成的公钥。接收实体使用自己的私钥，对方的公钥和原始共享素数来计算共享密钥。...然后客户端将此MD5散列发送回服务器，作为加密号码消息的答案。服务器使用相同的共享会话密钥和它发送给客户端的原始号码自行计算MD5值。它将自己的计算与客户发回的计算进行比较。

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散列函数所谓散列函数，只要知道以下这两个性质即可：同一个数值进行散列，得到的结果必然相同；当散列结果相同时，不一定是同一个数值。...我们假设一个整数的散列值是它本身，由于表中没有那么多空，所以要把这个值与表长取模，即value % tableSize。...散列函数贴上代码： _hash(key) { let val = 0 // 这是从书里抄过来的计算方式，它能保证这个值分布较为均匀。..._createElements(this.elements.length * 2) // 把所有非空的再添加到这个表中，是用的 set 方法，下文要说。..._rehash() // 在重置之后的表中再次执行插入，如果还是失败， // 还会再进行一次再散列操作，直到插入成功。

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散列散列是电脑科学中一种对资料的处理方法，它通过某种特定的算法将要检索的项与涌来检索的索引关联起来，生成一种便于搜索的数据结构（散列表）。...它也常用做一种资讯安全的方法，由一串资料中经过散列算法计算出来的资料指纹，来识别档案和资料是否有被篡改。...该算法的大致过程如下： 1. 双方协定共享一个大素数。 2. 双方协定一个加密算法。 3. 双方各自生成一个素数，并保密。这个素数将作为私钥。 4....双方使用协定的算法，由各自的私钥和共享的素数计算得到公钥。 5. 双方交换生成的公钥。 6. 双方使用各自的私钥，另外一方的公钥和共享的素数，计算得到一个共享密钥。...客户端将这个MD5散列值发送回服务端。 8. 服务端用会话共享密钥和生成的随机值计算得到自己的MD5散列值。然后比较客户端传回的值和自身生成的值。如果匹配，则证明客户端拥有私钥，客户端验证通过。

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服务器可以使用此文件中的公钥来加密到客户端的质询消息。如果客户端可以证明它能够解密此消息，则表明它拥有相关的私钥。然后，服务器可以为客户端设置环境。哈希 SSH利用的另一种形式的数据操作是加密散列。...使用相同的散列函数和消息应该产生相同的散列; 修改数据的任何部分应该产生完全不同的哈希。用户不应该能够从给定的哈希生成原始消息，但是他们应该能够判断给定的消息是否产生给定的哈希。...鉴于这些属性，散列主要用于数据完整性目的并验证通信的真实性。SSH中的主要用途是使用HMAC或基于散列的消息验证代码。这些用于确保收到的消息文本完整且未经修改。...用于此部分过程的公钥和私钥对与用于向客户端验证客户端的SSH密钥完全分开。经典Diffie-Hellman的这个程序的基础是：双方都同意一个大的素数，它将作为种子价值。...生成的私钥，加密生成器和共享素数用于生成从私钥派生但可以与另一方共享的公钥。两个参与者然后交换他们生成的公钥。接收实体使用他们自己的私钥，另一方的公钥和原始共享素数来计算共享密钥。

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JAVA源码走读（一） HashMap与ArrayList

Map map = Connections.synchronized(new HashMap()); 二、HashMap的数据结构 HashMap的底层主要是基于数组和链表来实现的，它之所以又相当快的查询速度是因为它是通过计算散列码来决定存储的位置...三、HashMap的存储结构 public V put(K key, V value) { // 若“key为null”，则将该键值对添加到table[0]中。...if (key == null) return putForNullKey(value); // 若“key不为null”，则计算该key的哈希值，然后将其添加到该哈希值对应的链表中...添加到table[i]处 addEntry(hash, key, value, i); return null; } 我们一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模...（即除法散列法），Hashtable中也是这样实现的，这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀，但取模会用到除法运算，效率很低，HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模，同样实现了均匀的散列

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《图解算法》系列学习（二）

散列表最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。散列函数将输入映射到数字。...解决冲突的方法： 1）散列函数很重要。理想的散列函数将键均匀的映射到散列表的不同位置。 2）散列函数用的好，链表就不会很长。...性能散列表的查找速度与数组一样快，而插入与删除速度与链表一样快，因此它兼具两者的优点。而要避免冲突，需要有： 1)较低的填装因子；2)良好的散列函数填装因子=散列表包含的元素数/位置总数。...search("you") 算法执行过程如下图运行时间如果在你的整个人际网络中搜索销售商，就意味着你将沿着每条边前行（边是从一个人到另外一个人的箭头或连接），因此运行时间至少为O（边数）。...你还使用了一个队列，其中包含要检查每一个人。将一个人添加到队列的时间是固定的，即为O（1），因此对每个人都这样做的时间为O（人数）。

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区块链不变性简介

它就像一个公式或算法, 接受输入数据( 可以是任何数据, 无论是整个大英百科全书, 还是数字'1' ), 并将其转换为固定长度的散列值输出, 散列值就代表数据的指纹....块比特币区块链中的一个重要思想是, 交易在被添加到区块链数据库之前便被捆绑成块. 块中包含一些比特币交易信息( 支付 )以及一些其他数据, 包括前一个块的散列值....由于每个块都包含前一个块的散列值作为其数据的一部分, 因此会形成一个块链. 使用引用先前的块的块创建分类交易账是比在书账中进行页面编号更好的主意....若存在差异, 则意味着块中的交易信息与块的散列值不匹配, 意味着块已被篡改. 因此, 为了欺骗监管机构, 你需要重新计算该块的散列, 以使其与修改后的内容保持一致. 2....因此, 你不仅需要重新计算块的散列值, 还需要确保重新计算的散列值低于某个数. 你需要通过重复调整块内容的另一部分( 称为随机数 )来重新挖掘块, 直到找到小于目标数的散列值为止.

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hashCode 为什么乘以 31？深入理解 hashCode 和 hash 算法

使用素数的好处并不很明显，但是习惯上使用素数来计算散列结果。...所谓素数：质数又称素数，指在一个大于1的自然数中，除了1和此整数自身外，没法被其他自然数整除的数。...这样的散列结果太让人失望了。很明显不是一个好的散列算法。但是如果我们将 hashCode 值右移 16 位，也就是取 int 类型的一半，刚好将该二进制数对半切开。...所以说，我们一定要保证 & 中的二进制位全为 1，才能最大限度的利用 hash 值，并更好的散列，只有全是1 ，才能有更多的散列结果。...绝对不行，如果大家看过源码就会发现，如果Map中已有数据的容量达到了初始容量的 75%，那么散列表就会扩容，而扩容将会重新将所有的数据重新散列，性能损失严重，所以，我们可以必须要大于我们预计数据量的 1.34

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【C++】哈希

7、整体代码实现 8、二次探测法三、开散列 1、开散列的概念 2、开散列的节点结构 3、开散列的插入删除与查找 4、开散列的扩容 5、开散列整体代码实现四、素数做除数与哈希桶结构问题一、哈希的概念及性质...)：首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码 (哈希冲突) 归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中；也就是说，当发生哈希冲突时...---- 三、开散列 1、开散列的概念开散列法又叫链地址法 (开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，即 key 映射的下标位置，具有相同地址的关键码 (哈希冲突) 归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶...}; } 3、开散列的插入删除与查找开散列的插入开散列插入的前部分和闭散列一样，根据 key 与哈希表大小得到映射的下标位置，与闭散列不同的是，由于哈希表中每个下标位置都是一个哈希桶，即一个单链表...，在某些情况下，不使用严格的素数或质数作为除数也可以实现较好的效果；比如 Java 中的 HashMap 就使用一个大小为 2 的幂次方，例如16、32等非素数作为除数。

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Redis 字典

如上图所示，我们把学号作为key，通过截取学号后四位的函数后计算后得到索引下标，将数据存储到数组中。当我们按照键值(学号)查找时，只需要再次计算出索引下标，然后取出相应数据即可。以上便是散列思想。...当插入的时候，我们只需要通过散列函数计算出对应的散列槽位，将其插入到对应链表中即可。 1.3.3 负载因子与rehash 我们可以使用负载因子来衡量散列表的“健康状况”。...收缩操作：ht1的大小为第一个大于等于ht0.used的2的n次方幂。 2、将保存在ht0中的键值对重新计算键的散列值和索引值，然后放到ht1指定的位置上。...当有新数据要插入时，将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，都重复上面的过程。...操作时间复杂度创建一个新字典将给定的键值对添加到字典内 O(1) 将给定的键值对添加到字典内，如果键存在则替换之 O(1) 返回给定键的值 O(1) 从字典中随机返回一个键值对 O

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下次查找时，通过相同的方式，对关键字做哈希运算，得到下标，获取数组中的存放的值。设计哈希函数的三原则哈希函数计算得到的哈希值是一个大于等于0的整数。...如果关键字key相同，那么经过哈希计算后的哈希值也要相同。如果经过哈希计算后的哈希值不相同，那么关键字key就不能相同。第三点是理想情况，事实上做不到。即无法完全避免这种散列冲突。...哈希冲突如果遇到了散列冲突，解决办法有两种：开放寻址法与链表法。开放寻址法又可分为线性探测，二次探测与双重散列。线性探测：当前存储位置被占用了，就每次向下一个找空余的位置。...数组长度一定是2的n次方（Java源码中控制的），所以是一个合数（这不是一种常规设计，常规设计是把数组长度设计为素数，比如hashTable初始值是11。相对来说素数的冲突概率小于合数。...所以Java源码中对Hash值的计算做了优化，将高16位右移，与原来的低16位做了异或运算，这样新的结果的低16位保留了原来高低16的所有特征。

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Redis系列——10.字典结构

扩展：第一个大于等于ht[0].used*2的2的n次方收缩：第一个大于等于ht[0].used的2的n次方 ? 2.将ht[0]的键值重新散列到ht[1]中。 ?...渐进式散列扩展和收缩都需要将ht[0]里面的所有键值对散列到ht[1]中，但是这个动作并不是一次性完成的，而是分多次，渐进式完成的。...这么做的原因在于，如果ht[0]如果只保存了四个键值对，那么服务器可以在瞬间完成，但是如果里面保存的是四百万，四千万的键值对，那么一次性将这些键值对全部散列到ht[1]中，这个计算量还是很庞大的。...因此，为了避免rehash对服务器性能造成影响，服务器不是一次性将ht[0]里面的所有键值对全部散列到ht[1]中，而是分多次，渐进式慢慢的散列。步骤如下： 1.为ht[1]分配空间。 ?...4.rehash结束，将reshidx属性的值设为-1，表示rehash工作已完成。 ? 注意：如果在重新散列的过程中，还有对该hash的操作，就要分情况啦。

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