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哈希表：这道题目我做过？

❝在哈希法中有一些场景就是为数组量身定做的。 ❞ 第383题....哈希解法 因为题目所只有小写字母，那可以采用空间换取时间的哈希策略， 用一个长度为26的数组还记录magazine里字母出现的次数。...然后再用ransomNote去验证这个数组是否包含了ransomNote所需要的所有字母。 依然是数组在哈希法中的应用。...一些同学可能想，用数组干啥，都用map完事了，「其实在本题的情况下，使用map的空间消耗要比数组大一些的，因为map要维护红黑树或者哈希表，而且还要做哈希函数。所以数组更加简单直接有效！」...我将算法学习相关的资料已经整理到了Github ：https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master，里面还有leetcode刷题攻略、各个类型经典题目刷题顺序

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【c++】哈希＞unordered容器&&哈希表&&哈希桶&&哈希的应用详解

搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)...把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。 发生哈希冲突该如何处理呢？ 2.3 哈希函数 引起哈希冲突的一个原因可能是：哈希函数设计不够合理。...哈希函数设计原则： 哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1之间 哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中 哈希函数应该比较简单...数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀的情况 注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 2.4 哈希冲突解决...，因为这两个元素在多个哈希函数计算出的比特位上刚好有重叠 一种支持删除的方法：将布隆过滤器中的每个比特位扩展成一个小的计数器，插入元素时给k个计数器(k个哈希函数计算出的哈希地址)加一，删除元素时，给k

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数据分布方式之哈希与一致性哈希，我就是个神算子

在上一篇文章中，我带你了解了分布式存储系统的三个要素：顾客、导购和货架（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）。...今天，我主要与你讲解按照数据范围，采用哈希、一致性哈希等对数据划分的方法。 假设，现在有上百 G 数据需要进行分布式存储，也就是要存储到不同的节点上。...05 四种数据分布方法对比 为方便理解与记忆，我再通过一个表格和你对比分析下这四种方法吧。请注意，以下方法之间的对比都是相对的比较，实际性能优劣与哈希函数的设定以及具体的数据场景密切相关。 ?...总结 今天，我主要带你学习了数据分布式方法中的哈希与一致性哈希。 首先，我带你了解了分布式数据存储系统中，设计数据分布方法需要考虑的原则，主要包括数据均匀性、稳定性和节点异构性。...最后，我再通过一张思维导图来归纳一下今天的核心知识点吧。 ?

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每日一博 - 防范彩虹表攻击_数据库存储密码的秘密武器

---- 概述 加盐（salting）是一种安全存储数据库中密码并验证其真实性的常见方法，它的主要目的是增加密码的安全性，以防止常见的密码攻击，如彩虹表攻击。...与密码结合： 将用户输入的密码与生成的盐值结合在一起。通常是将盐值附加到密码的前面或后面，然后计算哈希值。...哈希密码： 使用密码哈希函数（如SHA-256或bcrypt）对结合后的密码进行哈希处理。哈希函数将密码和盐值转换成固定长度的散列值。 存储哈希和盐值： 将生成的哈希值和盐值一起存储在数据库中。...验证密码： 当用户登录时，系统会获取存储在数据库中的盐值，并将用户输入的密码与该盐值结合，然后计算哈希值。然后，它将计算出的哈希值与数据库中存储的哈希值进行比较。如果它们匹配，密码验证成功。...使用加盐技术有助于增加密码的安全性，因为即使两个用户使用相同的密码，由于每个用户都有不同的盐值，其哈希值也会不同。

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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？...如果是刚开始了解区块链，就需要结合“区块”的概念来一起理解了。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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哈希图的应用

比如： 我想要标记这些数字在不在，就将这些数字从左至右分别放入一个字节char内，但是char内部八个比特位的空间的编号时从右至左的！...就是说一个数据，可以通过多个哈希函数对应多个位置 布隆过滤器的查找 布隆过滤器的思想是将一个元素用多个哈希函数映射到一个位图中，因此被映射到的位置的比特位一定为1。...所以可以按照以下方式进行查找： 分别计算每个哈希值对应的比特位置存储的是否为零，只要有一个为零，代表该元素一定不在哈希表中，否则可能在哈希表中。...比如：在布隆过滤器中查找"alibaba"时，假设3个哈希函数计算的哈希值为：1、3、7，刚好和其 他元素的比特位重叠，此时布隆过滤器告诉该元素存在，但实该元素是不存在的。...一种支持删除的方法：将布隆过滤器中的每个比特位扩展成一个小的计数器，插入元素时给k个计数器(k个哈希函数计算出的哈希地址)加一，删除元素时，给k个计数器减一，通过多占用几倍存储空间的代价来增加删除操作。

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哈希的简单介绍

的桶操作 unordered_set 关于unordered_set的介绍我就不进行讲解了，都差不多 链接: http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set...当向该结构中插入或者搜索元素时只需要对插入或者搜索的元素的关键码进行相对应的计算就可以得到该元素的适合的位置 该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表...如果我插入元素11，那么11%10的结果也是1，也要存到对应的位置，但是这个位置已经有元素1了，怎么办呢？ 哈希冲突 对于两个数据元素的关键字 k_i 和 k_j (i != j)，有 k_i !...注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 哈希冲突的解决 解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满...我们的AVL树中有一个平衡因子，用来判断这棵树是否符合绝对平衡，那么哈希表中就有一个载荷因子 载荷因子 = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 一般情况下如果载荷因子超过0.7就要进行扩容，至于为什么我也不知道

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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....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....数据校验 上面说到的md5就是其中的一个, 好像还有一个什么SHA, 不过我不知道, 也就不展开探讨了....暂时我能想到的就只有这些, 当然, 哈希算法的用途还有很多, git中的commit id等, 但是我不太了解, 就假装没有吧, 嘿嘿 ---- 有时对用户的密码进行MD5加密再保存, 确实要比明文保存好的多...我感觉可以对密码进行双层加密, 也就是使用两个不同的加密算法, 一个算法的输出作为另一个的输入, 增大一些破解的难度吧. 再见!!!

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PHP的哈希实现

文章来自：《深入理解PHP内核》 PHP的哈希实现 PHP内核中的哈希表是十分重要的数据结构，PHP的大部分语言特性都是基于哈希表实现的，例如：变量的作用域，寒暑表，类的属性，方法等，...哈希表结构 PHP中的哈希表实现在Zend/zend_hash.c中，先看看PHP使用如下两个数据结构来实现哈希表，HashTable结构体用于保存整个哈希表需要的基本信息，而Bucket...我们先看看HashTable将哈希值映射到槽位的方法，上一小节我们使用了取模的方式来将哈希值 映射到槽位，例如大小为8的哈希表，哈希值为100， 则映射的槽位索引为: 100 % 8 = 4，由于索引通常从...这里保存的哈希值而不是在哈希表中的索引值， 这是因为索引值和哈希表的容量有直接关系，如果哈希表扩容了，那么这些索引还得重新进行哈希在进行索引映射， 这也是一种优化手段。...简单来说就是哈希表的Bucket结构维护了哈希表中插入元素的先后顺序，哈希表结构维护了整个哈希表的头和尾。 在操作哈希表的过程中始终保持预算之间的关系。

1.1K20

进阶 | 我实现了javascript 哈希表，并进行性能比较

基本概念 哈希表（hash table ）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数。...hash(Ki),并将数据元素存储在内存单元中 从数学的角度看，哈希函数实际上是关键字到内存单元的映射，因此我们希望通过哈希函数通过尽量简单的运算使得哈希函数计算出的花溪地址尽量均匀的背影射到一系列的内存单元中...，构造哈希函数有三个要点：（1）运算过程要尽量简单高效，以提高哈希表的插入和检索效率；（2）哈希函数应该具有较好的散列型，以降低哈希冲突的概率；第三，哈希函数应具有较大的压缩性，以节省内存。...哈希冲突的解决方案 在构造哈希表时，存在这样的问题：对于两个不同的关键字，通过我们的哈希函数计算哈希地址时却得到了相同的哈希地址，我们将这种现象称为哈希冲突。...默认填装因子为1.0，但实际上都是0.72的倍数），（2）与所用的哈希函数有关，如果哈希函数得当，就可以使哈希地址尽可能的均匀分布在哈希地址空间上，从而减少冲突的产生，但一个良好的哈希函数的得来很大程度上取决于大量的实践

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哈希函数的理解

哈希函数的特征 哈希值的长度与输入数据的大小的无关 输入相同数据，输出的哈希值也必定相同 输入相似的数据，输出的哈希值必定不同。 输入的数据完全不同，但输出的哈希值可能是相同的。...虽然这种情况的出现概率较低，这种情况就叫做“哈希冲突” 哈希值是不可逆的，通过哈希值不可能反向推算出原本的数据。...不同算法计算方法不同，计算出来的哈希值也会有所不同。哈希函数的特征中有一条是输入的数据相同，输出的哈希值也必定相同，这个特征的前提是使用的是同一种算法。...当用户输入密码时，先算出该密码的哈希值，再把它和服务器中的哈希值进行比对。这样一来，就算保存的哈希值暴露了，鉴于哈希函数“哈希值不可逆”的特征，第三者也无法得知原本的密码。...就像这样，使用哈希函数可以更安全地实现基于密码的用户认证。 写在最后 文中使用的图片源自《我的第一本算法书》，如若侵权，请评论区留言，作者立即删除相关图片。

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哈希的应用——位图

前言 前面的文章里我们学习了哈希表，并用哈希表模拟实现了STL里面的unordered_map和unordered_set。 那接下来呢我们要再来学习一下哈希的应用——位图和布隆过滤器。...面试题思考 首先我们来看一道腾讯曾经考过的面试题，引出我们今天要讨论的问题 问题是这样的： 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。...利用哈希表或红黑树，就是放到set或unordered_set里面进行查找嘛 那大家思考一下，上面这些方法有没有什么问题？ 那这里我们要注意到的是它这里给的是40亿个整数。...那你像放到set或unordered_set里面查找也是一样，内存可能不够，哈希表或红黑树还有额外的消耗，因为还要存一些指针啥的，记录颜色啥的。...C++STL库里面也是提供的有现成的（C++98就有的） 我们上面实现的命名风格其实就是跟着库里面走的 比较核心的接口我们都带大家实现了 其它的接口大家用的的时候可以自己查阅文档 3.

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哈希表的认识

存储数据 例如，将图中所示数据，存储到哈希表中 准备数组：声明长度为5的数组 尝试把Joe存进去 使用哈希函数(Hash)计算Joe的值，即字符串"Joe"的哈希值。...查询数据 将要查询的key使用哈希函数计算出哈希值，进行mod运算，得出的结果即当前要查询key在数组中的的下标，通过下标访问即可获取存储的元素，取出对应的值。...例如，需要查询Ally键对应的value值 求出Ally的哈希值，对哈希值进行mod运算，得出值为3 对下标为3元素的连败哦进行线性查找，找到Ally元素 哈希表的优点 在哈希表中，可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标元素...哈希表的缺点 如果数组空间太小，使用哈希表的时候很容易发生冲突，线性查找的使用频率也会更高，反过来，如果数组的空间太大，就会造成内存的浪费。因此，使用哈希表时，数组空间大小的指定非常重要。...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。 写在最后 文中使用的图片源自《我的第一本算法书》，如若侵权，请评论区留言，作者立即删除相关图片。

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一致性哈希算法的原理(一致性哈希与哈希的异同)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、普通 hash 算法 (取模算法)： 在了解一致性哈希算法之前，我们先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点...hash（图片名称）% N 当我们对同一个图片名称做相同的哈希计算时，得出的结果应该是不变的，如果我们有3台服务器，使用哈希后的结果对3求余，那么余数一定是0、1或者2；如果求余的结果为...二、一致性哈希算法： 1、什么是一致性 hash 算法： 一致性哈希算法也是使用取模的方法，但是取模算法是对服务器的数量进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32 取模，具体步骤如下：...步骤一：一致性哈希算法将整个哈希值空间按照顺时针方向组织成一个虚拟的圆环，称为 Hash 环； 步骤二：接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，

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哈希表：其实需要哈希的地方都能找到map的身影

「本题是使用哈希法的经典题目，而第18题....四数之和，第15题.三数之和 并不合适使用哈希法」，因为三数之和和四数之和这两道题目使用哈希法在不超时的情况下做到对结果去重是很困难的，很有多细节需要处理。...「而这道题目是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于题目18....如果本题想难度升级：就是给出一个数组（而不是四个数组），在这里找出四个元素相加等于0，答案中不可以包含重复的四元组，大家可以思考一下，后续的文章我也会讲到的。...我将算法学习相关的资料已经整理到了Github ：https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master，里面还有leetcode刷题攻略、各个类型经典题目刷题顺序

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反片语 set+哈希表 就C++代码而言，我很短

原书采用的解法和我的大同小异。...书上的解法是先把每一个单词存进一个vector对象里面，然后将单词标准化（大写变小写，重新排序字母）的结果作为map的key，并记录次数作为map的值，然后遍历vector对象里面存的原单词，去查看该单词在...我的思路和书上大体一样，但我的更加简洁，原书用了40行代码，我用了20行，因为我用的是set和unordered_map，而不是vector和map，set可以自动排序，不需要自己再去调用sort。...而map和unordered_map功能好像是一样的，可以把我代码里面所有unordered_map直接换成map，照样可以运行出正确结果，但只是功能差不多一样，map是有序的，内部是一个严格的红黑树，...而unordered_map内部是个哈希表，是无序的，在查找元素上，哈希表效率高。

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winhex哈希值校验_文件的哈希值不在指定的目录中

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这里记录如何使用这个程序校验文件，网上很多资源的下载很多都会提供文件的md5，SHA256等等之类的哈希值，便于下载者校验文件是否存在被修改，破坏等改变文件内容的操作 例如我们下载了当前最新版的kali...导入证书和私钥 -dynamicfilelist -- 显示动态文件列表 -databaselocations -- 显示数据库位置 -hashfile -- 通过文件生成并显示加密哈希...获取签名树头 -get-sth-consistency -- (-GetSTHConsistency) 获取签名树头更改 -get-proof-by-hash -- (-GetProofByHash) 获取哈希证明...PS C:\Users\Administrator\Downloads> Get-FileHash Get-FileHash命令可用于通过使用指定的哈希算法来计算文件的哈希值，可以接受的哈希算法有：SHA1

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Python中的哈希表

哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...哈希函数使用Python的内置哈希函数，并对哈希表大小进行取模操作。...查找操作和删除操作也依据关键字和哈希函数找到相应的位置，并进行操作。 需要注意的是，哈希表在插入动态变化时，可能会导致哈希函数发生冲突。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。...这种处理冲突的方法称为链式哈希表。 哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀，因此对于一个给定的哈希表和哈希函数，最好的方法是进行实验和调整，以达到最优的性能和效率。

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Redis哈希槽的概念

利用阿里云监控平台，监控接口时看到一个非常慢的接口，点了进去，发现了slot标志 通过查阅资料，习得哈希槽的概念： slot：称为哈希槽 Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在...，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。...使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。...利用哈希槽的做法： 哈希槽其实就是一个数组，数组[0, 1, 2, …, 2^14-1]形成hash slot空间 把哈希槽均匀分段，分配给redis节点 redis节点1，负责存储5461个哈希槽的数据...，编号0号至5460号哈希槽 redis节点2，负责存储5462个哈希槽的数据，编号5461号至10922号哈希槽 redis节点3，负责存储5461个哈希槽的数据，编号10923号至16383号哈希槽

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解决哈希冲突的方式

解决哈希冲突的方式有多种，以下是一些常见的方法： 1.链地址法（Separate Chaining）： 在链地址法中，每个哈希桶（槽位）都维护一个链表（或其他数据结构，如红黑树），当发生哈希冲突时，新的元素被添加到相应槽位的链表中...这样，同一个槽位上的元素形成了一个链表，可以通过链表来存储具有相同哈希值的多个元素。 以下是链地址法的基本思想： 插入操作： 当需要插入一个新元素时，首先计算其哈希值，然后定位到相应的哈希桶。...删除操作： 删除操作也需要先找到对应的哈希桶，然后在链表中删除目标元素。 这种方法的优势在于它相对简单，易于实现，而且可以有效地处理大量的哈希冲突。...2.开放寻址法（Open Addressing）： 开放寻址法是另一种解决哈希冲突的方法，与链地址法不同，它不使用额外的数据结构（如链表），而是直接在哈希表中寻找下一个可用的槽位。...5.再哈希（Rehashing）： 当哈希表达到一定负载因子时，可以重新调整哈希表的大小，选择新的哈希函数，然后重新插入所有的元素。

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