所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
导入模块时，MicroPython将代码编译为字节码，然后由MicroPython虚拟机（VM）执行字节码。字节码存储在RAM中。编译器本身需要RAM，但其在编译完成后才可用。
与离散化思想类似，当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用 Hash函数 把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内
数据结构篇——哈希表 本次我们介绍数据结构中的哈希表，我们会从下面几个角度来介绍： 哈希表介绍 例题模拟散列表的两种方法 字符串前缀哈希法 哈希表介绍 首先我们先来简单介绍一下哈希表： 哈希表主要负责将空间较大的离散的数压缩为空间较小的数 例如我们将10-9~109之间的离散数可以压缩到10^5数组中 我们哈希表的主要算法为： 将x mod 10^5 得出余数，按照余数放在压缩后的数组中去 如果遇到冲突问题，我们采用两种方法来解决：拉链法和开放寻址法 我们给出两种解决方式： 拉链法：整个数组额外创建e[n
Hash 函数有助于解决很多问题，如果我们想有效地解决比较字符串的问题，最朴素的办法是直接比较两个字符串，这样做的时间复杂度是
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
给你一个字符串 s ，考虑其所有 重复子串 ：即 s 的连续子串，在 s 中出现 次或更多次。这些出现之间可能存在重叠。
首先简单介绍几个概念：哈希表（散列表）、映射、冲突、链地址、哈希函数。
给你一个 不含重复 单词的字符串数组 words ，请你找出并返回 words 中的所有 连接词 。
给定整数 p 和 m ，一个长度为 k 且下标从 0 开始的字符串 s 的哈希值按照如下函数计算：
关于哈希表的两种实现方法：闭散列、开散列 已经在上一篇文章中学习过了，闭散列 存在 踩踏 问题，十分影响效率，因此在实践中往往会选择更加优秀的 开散列，哈希表（开散列）又叫做 哈希桶，作为被选中的结构，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map
FNV哈希算法有如下两种，FNV-1a相比FNV-1，散列分布更好。二者不同点为：for循环两行代码的顺序相反
给定一个字符串 s，你可以通过在字符串前面添加字符将其转换为回文串。 找到并返回可以用这种方式转换的最短回文串。
1、概述 ---- 相信使用过Redis 的各位同学都很清楚，Redis 是一个基于键值对（key-value）的分布式存储系统，与Memcached类似，却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库。 在《Redis设计与实现》这样描述： Redis 数据库里面的每个键值对（key-value） 都是由对象（object）组成的： 数据库键总是一个字符串对象（string object）; 数据库的值则可以是字符串对象、列表对象（list）
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在顺序结构以及平衡树中，由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库，由于其易用、性能高、扩展性好等特点，已经成为后端内存数据库的业界标准。使用 Redis 进行日常开发时，最常使用的数据结构应当是 String，但 String 也不是"万金油"，使用不当也会造成很多内存上的浪费。本文会解析 String 数据是如何保存的，并分析其占用内存的原因，以及说明如何减少内存的使用。
Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value的NoSQL数据库。
哈希（Hash）又称散列，它是一个很常见的算法。在Java的HashMap数据结构中主要就利用了哈希。哈希算法包括了哈希函数和哈希表两部分。我们数组的特性可以知道，可以通过下标快速（O(1)）的定位元素，同理在哈希表中我们可以通过键（哈希值）快速的定位某个值，这个哈希值的计算就是通过哈希函数(hash(key) = address )计算得出的。通过哈希值即能定位元素[address] = value，原理同数组类似。 最好的哈希函数当然是每个key值都能计算出唯一的哈希值，但往往可能存在不同的key值
3.删除最小值//用最后一个元素覆盖掉第一个元素heap[1]=heap[size];size--;down(1);
示例中的代码XtOffsetOf(zend_string, val)表示计算出zend_string结构体的大小，而len就是要分配字符串的长度，最后的+1是留给结束字符\0的。也就是说，分配内存时不仅仅分配结构体大小的内存，还要顾及到长度不可控的val，这样不仅柔性的分配了内存，还使它与其他成员存储在同一块连续的空间中，在分配、释放内存时可以把struct统一处理。
首先，我们需要了解的是，Go语言中的哈希值计算是通过哈希函数完成的。对于基本数据类型，例如int、float64和string，Go语言提供了内置的哈希函数。这些哈希函数可以将输入数据映射到一个唯一的无符号64位整数，这就是哈希值。
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法，但是在 Redis 中，这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢？本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
OBJECT ENCODING key
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 文章目录 1️⃣前言：追忆我的刷题经历 2️⃣算法和数据结构的重要性 👪1、适用人群 🎾2、有何作用 📜3、算法简介 🌲4、数据结构 3️⃣如何开始持续的刷题 📑1、立军令状 👩❤️👩2、培养兴趣 🚿3、狂切水题 💪🏻4、养成习惯 🈵5、一周出师 4️⃣简单数据结构的掌握 🚂1、数组 🎫2、字符串 🎇3、链表 🌝4、哈希表 👨👩👧5、队列 👩👩👦👦6、栈 🌵7、二叉树 🌳8、多叉树 🌲9、森林 🍀10、树状数组 🌍11、图 5️
"法典只是指南，而不是规定。" --本人对此深表赞同。在编写代码时, 应当能够正确区分哪些是易于出问题的错误代码，哪些是可以模糊处理的代码，前者需要谨慎处理，以保持代码的正确性和鲁棒性，后者则可以灵活变化。我经常遇到重写GetHashCode需要注意事项的问题，因而，我在这里总结一下： GetHashCode的作用 设计仅用于在一个hash表中放置，索引一个对象。 为什么对象需要这样的一个方法 在类型系统中的每个对象都应该提供一个 GetType 的方法, 这是完全合理的。数据自描述能力是 CLR 类型系统
MatrixOne是一个新一代超融合异构数据库，致力于打造单一架构处理TP、AP、流计算等多种负载的极简大数据引擎。MatrixOne由Go语言所开发，并已于2021年10月开源，目前已经release到0.3版本。在MatrixOne已发布的性能报告中，与业界领先的OLAP数据库Clickhouse相比也不落下风。作为一款Go语言实现的数据库，居然可以与C++实现的顶级OLAP数据库性能媲美，这其中就涉及到了很多方面的优化，包括高性能哈希表的实现，本文就将详细说明MatrixOne是如何用Go实现高性能哈希表的。
这周开始学习 Redis，看看Redis是怎么实现的。所以会写一系列关于 Redis的文章。这篇文章关于 Redis 的基础数据。阅读这篇文章你可以了解：
字符串哈希是字符串模式匹配中的一个经典做法，具体概念在上一章 “0x14 哈希” 中讲过了
可以使用数组先对 s1 进行统计，之后使用滑动窗口进行扫描，每滑动一次检查窗口内的字符频率和 s1 是否相等即可。
常规的解题思路是排序 + 二分，或者将数据插入到 unordered_map/unordered_set，然后进行查找；但是这两个方法在这里都不行，因为数据量太大了，内存中存放不下；
NotSql泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难应对Web2.0大数据时代，尤其是超大规模的高并发的情况，暴露出来很多难以克服的问题，NoSql在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的。
Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
首先，Hash Killer I、II、III是BZOJ上面三道很经典的字符串哈希破解题。当时关于II，本人还琢磨了好久，但一直不明白为啥别人AC的代码都才0.3kb左右，直到CYG神犇说可以直接随机水过去，遂恍然大悟。。。 于是，本人今天也做了下实验——假设现在有一个字符串题：输入N，接下来N行输入N个长度一样的由大写字母组成的字符串，求一共有多少种不同的字符串。此题有些类似于Hash Killer上面的原题。首先分析此题本身，两种常规办法：1.建立一棵字典树，然后可以相当方便快捷的判重，对于字符串长度均
本篇文章主要是对 PHP HashTable 总结，下面的参考链接是很好的学习资料。学习“散列”这个数据结构—推荐《数据结构与算法分析 C语言描述》
Redis是基于c语言编写的开源非关系型内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件，这么优秀的东西客定要一点一点的吃透它。
但是作为一名优秀的程序员可能不能只停留在只会用这五种类型进行crud工作，还是得深入了解这五种数据结构的底层原理。
字典是通过键(key)索引的，因此，字典也可视作彼此关联的两个数组。下面我们尝试向字典中添加3个键/值(key/value)对： 这些值可通过如下方法访问： 由于不存在 'd' 这个键，所以引发了KeyError异常。 哈希表(Hash tables) 在Python中，字典是通过哈希表实现的。也就是说，字典是一个数组，而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值，即可能出现冲突，高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Pytho
基本概念 所谓完美哈希函数。就是指没有冲突的哈希函数。即对随意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2)。 设定义域为X，值域为Y, n=|X|,m=|Y|。那么肯定有m>=n,假设对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2)，那么称h为完美哈希函数，当m=n时，h称为最小完美哈希函数（这个时候就是一一映射了）。
最近启动了刷 LeetCode 的进程，Accepted 了几道题，但两天不到就忘了，即使是留了注释，想想写写笔记还是蛮有必要的，但我不希望不经思考整理就贴一堆代码，把博客搞的乱糟糟的，像 XSDN、XX园、X书 一样，所以也只是想把一些印象深刻的部分，留个笔记。
注意：在实际环境中，fgets函数会读取整行输入，包括换行符，所以在处理字符串时可能需要将换行符去除。
我们在上一节中学习了 位图，知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中，但是位图有如下的缺点：
老钱说的redis的基础数据结构其实并不是redis最基础的数据结构，还有更基础的数据结构需要我们去挖掘，下面和大家一起再深挖一下，让自己更痛苦一点！哈哈！
在前端哈希密码是否是个不错的方案? 为了防止用户或者管理员的密码泄漏或者数据库信息泄漏出去,web应用普遍采用了在后端将密码哈希以后存储在数据库中,前端提供密码,由后端进行哈希后与数据库进行对比,既然
专栏作者简介 九茶 Python工程师，目前居于广州。Github知名开源爬虫QQSpider和SinaSpider作者，经常会在CSDN上分享一些爬虫、数据等福利。爬过的网站有 QQ空间、新浪微博、Facebook、Twitter、WooYun、Github、SearchCode、CSDN、博客园、天猫、大众点评、图吧 网、域名与IP数据、证券投资数据、中国土地数据、某些政府网站等。 除了爬虫领域之外，还会分享一些Python小应用（例如Python+PhantomJS批量注册账号，登录等），接下来在Py
PHP中使用最为频繁的数据类型非字符串和数组莫属，使用哈希表实现的PHP数组。 1.数据结构：保存哈希表容器，保存数据的容器 2.哈希函数实现：需要尽可能的将不同的key映射到不同的槽(bucket)中，首先我们采用一种最为简单的哈希算法实现，将key字符串的所有字符加起来，然后以结果对哈希表的大小取模，这样索引就能落在数组索引的范围之内了 3.操作接口函数：初始化，查找，插入，删除，销毁
子串的长度在之间 [minLength, maxLength] 子串的字符种类不超过 maxUnique 写一个函数 getMaxOccurrences ，其返回满足条件的子串最多出现次数。
PHP是一门简单而强大的语言，提供了很多Web适用的语言特性，其中就包括了变量弱类型，在弱类型机制下，你能够给一个变量赋任意类型的值。 PHP的执行是通过Zend Engine（下面简称ZE），ZE是使用C编写，在底层实现了一套弱类型机制。ZE的内存管理使用写时拷贝、引用计数等优化策略，减少再变量赋值时候的内存拷贝。
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