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Ruby使用什么哈希函数？

Ruby使用的哈希函数是MurmurHash。MurmurHash是一种非加密的哈希函数，具有高效、快速和良好的分布特性。它适用于各种哈希表和哈希集合的实现，以及其他需要哈希函数的场景。

MurmurHash具有以下优势：

快速高效：MurmurHash算法在计算速度上非常快速，适用于大规模数据的处理。
良好的分布特性：MurmurHash能够将输入数据均匀地映射到哈希值空间，减少哈希冲突的可能性。
低碰撞率：MurmurHash算法在一般情况下具有较低的碰撞率，即不同的输入数据生成相同哈希值的概率较低。

Ruby中的MurmurHash函数可以通过使用第三方库来实现，例如murmurhash3 gem。这个gem提供了MurmurHash3算法的Ruby实现，可以通过在代码中引入该gem来使用MurmurHash函数。

以下是腾讯云提供的与哈希函数相关的产品和产品介绍链接地址：

云数据库 Redis：腾讯云的云数据库 Redis 提供了高性能的内存数据库服务，可用于缓存、会话存储等场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/redis
云数据库 Tendis：腾讯云的云数据库 Tendis 是一种高性能的分布式 NoSQL 数据库，适用于大规模数据存储和实时查询。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tendis
云原生数据库 TDSQL-C：腾讯云的云原生数据库 TDSQL-C 是一种高性能、高可用的云原生数据库，适用于在线事务处理和分析处理。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc

请注意，以上产品仅作为示例，具体选择适合的产品应根据实际需求进行评估和决策。

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LintCode 哈希函数题目代码

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图解：什么是哈希？

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什么是哈希表？

为什么需要哈希表？ ? 为了和哈希表进行对比，我们先将这些数据存储在数组中。 ?...尝试把 Joe 存进去，使用哈希函数（Hash）计算 Joe 的键，也就是字符串 Joe 的哈希值，比如得到的结果为4928。 ?...哈希冲突在哈希表中，我们可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标数据。如果发生哈希冲突，就使用链表进行存储，这样一来，不管数据量为多少，我们都能够灵活应对。...如果仍然有冲突，便继续计算下一个候补地址，直到有空地址为止，可以通过多次使用哈希函数或线性探测法等方法计算候补地址。在 Java 中，ThreadLocal 所使用的就是开放地址法。...哈希表通过哈希函数实现 Key 和数组下标的转换，通过开放寻址法和链表法来解决哈希冲突。哈希函数设计的好坏决定了哈希冲突的概率，也就决定哈希表的性能。

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散列函数（哈希）（转）

哈希函数的应用非常广泛，各种校验、签名、密码，都是哈希函数应用的重要场景。性质确定性：哈希的散列值不同，那么哈希的原始输入也就不同。不确定性：同一个散列值很有可能对应多个不同的原始输入。...称为“哈希碰撞”。实现哈希函数的实现分为两部分：构造和解决冲突。构造哈希函数的构造应该满足以下准则：散列函数的计算简单，快速。...散列函数能将关键字集合K均匀地分布在地址集{0,1，…，m-1}上，使冲突最小。直接定址法 H(key) = key 或 H(key) = a·key + b 直接定址法，不会有哈希冲突。...但实际这样使用的情况较少。...再哈希法：（双散列法）在发生哈希冲突后，使用另外一个哈希算法产生一个新的地址，直到不发生冲突为止。这个应该很好理解。

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Go 数据结构和算法篇（十四）：哈希表、哈希函数、哈希冲突和哈希算法

当我们按照键名查询元素时，可以使用同样的哈希函数，将键名转化为数组下标，从对应的数组下标位置读取数据：散列表图示显然，哈希表使用了数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以哈希表其实就是数组的一种扩展...哈希表中有两个关键的概念，一个是哈希函数（或者叫散列函数），一个是哈希冲突（或者叫散列冲突）。下面，我们来重点介绍这两个概念。二、哈希函数与哈希冲突哈希函数用于将键名经过处理后转化为对应的哈希值。...哈希函数设计要减少哈希冲突，提高哈希表操作效率，设计一个优秀的哈希函数至关重要，我们平时经常使用的 MD5 加密就是一个哈希函数，但是其实还有其他很多自定义的设计实现，要根据不同场景，设计不同的哈希函数来减少哈希冲突...，而且哈希函数也要足够简单，否则执行哈希函数本身会成为哈希表的性能瓶颈。...四、哈希算法的应用 1、场景一：安全加密我们日常用户密码加密通常使用的都是 md5、sha 等哈希函数，因为不可逆，而且微小的区别加密之后的结果差距很大，所以安全性更好。

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哈希函数、哈希表、HashMap，二叉搜索树简介

随着这篇文章，我们进入了本书的第五章——哈希表。哈希函数要理解哈希表，就需要先理解哈希函数，而想要理解哈希函数，最好从它的原理入手。我们为什么需要哈希函数，它的出现解决了一个什么实际的问题。...算法大佬们给出的答案就是哈希函数，所谓的哈希函数，它只做一件事情就是映射。我们使用数组来存储所有同学的数据，最大的问题是我们不知道每条信息存储的位置，所以只能遍历来查询。...这种将非整数类型的数据映射成整数的函数就叫做哈希函数。哈希表现在我们理解了哈希函数，那么哈希表又是什么呢？哈希表实际上就是一个数组，也就是用来存储哈希之后结果的数组。...所以这些方法的本质是一样的，就是碰撞之后另外寻找一个空闲的位置来使用。而拉链法不同，它不会另外探测其他的位置，而是会使用链表将所有哈希值相同的元素一起存放起来。...另外，扩容之后哈希表的长度翻倍，通常也会带来浪费，因为我们没法保证表中的元素是平均分配的。二叉搜索树我们要存储两个变量之间的映射关系，除了使用哈希表之外还可以使用二叉搜索树。

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