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djb2 hash

hash functionHash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。 djb2 hash function实现: generates a hash value for a sting same as djb2 hash function构造哈希函数 f(hash)= hash * 33 + cunsigned int CountMinSketch::hashstr(const char *str) { unsigned long hash = 5381; int c ; while (c = *str++) { hash = ((hash

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常见hash

hash的意义在于提供了一种快速存取数据的方,它用一种建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.  至于key值,一般都是用某种(所谓的Hash)出来的.例如:字符串的Hash, char* value = hello; int key = (((((((27* (int)h+27)* Hash有很多很多种类。具体的可以参考之前我写的Hash的一些分析。 本处给大家提供一个集合了很多使用的Hash的类,应该可以满足不少人的需要的: Java代码 常用的字符串Hash函数还有ELFHash,APHash等等,都是十分简单有效的方。 APHash也是较为优秀的。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。PJWHash与ELFHash效果最差,但得分相似,其本质是相似的。

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    php hash

    ash,又称散列,杂凑它可以将一个长度不固定的数据,通过,获取其特征值生成一个固定的,较短的数据,压缩其文件标识.实现用一个较短的数据进行标识一个大数据标识.比如用32位字符串的md5, 我们可以通过 sl,sb,nt等字母,很容易隐隐约约的知道原来的中文意思这就造成了如果我们中文的一句话如果都有这些意思,那生成的hash重复性将会非常大.因此,一个优秀的hash,应该具备以下条件: 1:正向快速计,能通过输入的数据,在有限的时间,利用有限的资源就能计hash值(比如说你要用数据 做1亿次加减乘除,虽然很难重复了,但是每次都计1亿次,非常不现实)2:逆向困难,hash字符串不能直接被逆向推出 .3:输入敏感,原始信息就多了一个空格,也应该跟原来的字符串非常不一致4:冲突避免,hash的数据应该尽可能避免冲突,均匀分布,否则将失去hash本身的特性目前最经典的hash有md5,time33 ,sha在实际使用中,md5是字符串hash,并且性能较差,php在hashtable中hash使用的是time33.最后附带上使用php实现的各种流行hash

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    一致性Hash

    很早的时候就听过这个,也搜过相关的博客,但一直没搞懂这个是用来干嘛的;现在的公司面试的时候CTO跟我聊了一下hashcode紧接着问我对一致性hash有没有了解,去随手记面试时,面试官也问了一致性 OK,我们进入今天的主题~1 分布式 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的有很多,包括: 轮循(Round Robin)、哈希(HASH)、最少连接(Least Connection 常用的是对hash结果取余数 :对机器编号从0到N-1,按照自定义的 hash(),对每个请求的hash()值按N取模,得到余数i,然后将请求分发到编号为i的机器。 在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash,可以说一致性hash是分布式系统负载均衡的首选hash,会出一个正整数,然后这个正整数和 服务器的台数取余,就可以让每次key代表的这个访问请求 每次都落在它之前参与hash时得到的那台服务器上 ,然后去访问;此时hash成功解决了使用随机访问策略遇到的那两个问题

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    hash的应用

    =len(b): return False #用来存储映射关系 #例如{1:x,2:y,3:z} hash={} #用来存储是否被使用 #如果a=,b= #那么1:y就重复使用了,就返回False used ={} for i in range(len(a)): if a in hash: #不是第一次出现,检查映射关系是否匹配 if hash]! =b: return False else: #检查这个单词是否使用过,使用过则返回False if b in used: return False hash]=b used]=True return 9111”,我们发现猜测数字第二个数字与秘密数字相匹配,于是我们有1A,匹配的数字就不会再被使用,由于还有1,所以我们有1B,最终我们返回1A1B;(注意,我们保证的是秘密数字和猜测数字的位数是一致的)解: :直接暴力a=b=the cattle was rattled by the batterydef replacewords(a,b): b=b.split( ) for i in a: for j

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    一致性hash

    Hash 也叫做散列,他可以让任意长度的数据M映射成为长度固定的值H。Hash的作用Hash的第一个作用就是数据的快速存储与查找。 如果将key通过一定的Hash变成通用一致的格式(索引),就可以实现这一功能。同时,Hash也可以看做是一种加密,但是这个加密只有加密的过程没有解密的过程,是不可逆的。 作为密码Hash主要关注的是散列函数是否均匀,而作为存储和查找的Hash则同时需要关注当产生冲突时候的解决办是否均匀均匀是指使用这样的,不同的key计出来的结果是均匀的,不会出现集中分布的情况,这个是Hash的基本要求,大多数Hash都能做到。 一致性hash的原理一致性Hash是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式hash实现

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    一致性 Hash

    一致性hash:在高并发,高可用系统中,对技术的选型和设计也很重要。背景:哈希: 就是对一个对象进行哈希获得的散列值。其中,值越分散,哈希的碰撞率也就越低,性能也就越好。 Hash 取模随机放置就不说了,会带来很多问题。通常最容易想到的方案就是 hash 取模了。我们可以将传入的 Key 按照 index = hash(key) % N 这样来计出需要存放的节点。 其中 hash 函数是一个将字符串转换为正整数的哈希映射方,N 就是节点的数量。这样可以满足数据的均匀分配,但是这个的容错性和扩展性都较差。 这里就引入了一致性哈希:将所有的哈希值构成了一个环,其范围在 0 ~ 2^32-1。 为了解决这个问题,一致哈希引入了虚拟节点。将每一个节点都进行多次 hash,生成多个节点放置在环上称为虚拟节点: image.png计时可以在 IP 后加上编号来生成哈希值。

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    Hash 有哪些?

    Hash的有哪几种,优缺点,使用场景Hash ,一般叫做散列,就是把任意长度的输入通过散列,变换成固定长度的输入,相当于一种压缩映射,将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 • 加Hash;把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果** * 加hash * * @param key * 字符串 * @param prime * 一个质数 * @return hash结果 ; i < key.length(); i++) hash += key.charAt(i); return (hash % prime);} • 位运Hash;这类型Hash函数通过利用各种位运( >>20));} • 乘Hash;这种类型的Hash函数利用了乘的不相关性(乘的这种性质,最有名的莫过于平方取头尾的随机数生成,虽然这种效果并不好);static int bernstein (String key){ int hash = 0; int i; for (i=0; i> M_SHIFT)) & M_MASK;} 改进后的 FNV public static int FNVHash1

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    HashMap - hash详解

    重点代码hash再运static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}计桶位置final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent , boolean evict) { ...代码省略 计桶位置 if ((p = tab) == null) tab = newNode(hash, key, value, null); ...代码省略 代码讲解key的hash值做再运 这里采用的是hash值高16位与低16位的异或运,这里有两个问题,1-为什么要高位与低位进行运,2-为什么用异或进行运,而不用&或者|呢原因: 因为之后的计hash 桶位置的时候,用的是除余,并且数组的长度始终是2的n次方,所以桶位置的运用2的n次方-1做与运即可,但是这样hash高位的特征就丧失了,为了将高位特征也加入到hash中,所以这么操作。

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    一致性hash

    Hash 也叫做散列,他可以让任意长度的数据M映射成为长度固定的值H。Hash的作用Hash的第一个作用就是数据的快速存储与查找。 如果将key通过一定的Hash变成通用一致的格式(索引),就可以实现这一功能。同时,Hash也可以看做是一种加密,但是这个加密只有加密的过程没有解密的过程,是不可逆的。 作为密码Hash主要关注的是散列函数是否均匀,而作为存储和查找的Hash则同时需要关注当产生冲突时候的解决办是否均匀均匀是指使用这样的,不同的key计出来的结果是均匀的,不会出现集中分布的情况,这个是Hash的基本要求,大多数Hash都能做到。 一致性hash的原理一致性Hash是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式hash实现

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    Kafka 之压缩&Hash

    image.png然后接下来HashHash在Kafka 中被用来作为具体的分区选择,这决定分区的选择是否公平、分配到的各个分区的消息和请求书是够均衡。 Kafka 中使用的Hash叫做murmur2,murmurHash是一种比较先进的非加密Hash(主要还是用来Kafka这种选择的场景),当前最新的版本是murmur3,它能在有规律的输入时也能保证分布较为均匀 我们经常在一些场景中听到加密Hash 或者 不加密Hash这样的一些词儿,有时候感觉一些Hash散列就是加密,其实这方面是存在一些界限的。 准确来说Hash是一种消息摘要,不是一种加密,但是因为Hash的单向运(存在一定程度上的不可逆性),所以经常被用来作为加密中的一个重要构成部分,但是完整的加密远不止Hash (通常来说,加密是可逆的),除了加密Hash本身最适合的场景其实是HashMap、Kafka分区选择这种选择的场景。

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    有趣的(三)——Hash

    有趣的(三)——Hash(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、Hash 近期看到用hash实现基于hash的简单的小型数据库(传统大型数据库用的都是B+tree),感觉挺感兴趣,故先研究hash ,近期会用hash实现一个小的数据库。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入,通过hash得到固定函数的输出,输出的内容就是hash值。这种映射是一种压缩映射,即输出的内容占用的存储空间可能会小于输入的内容。 根据关键字的不同,可能设计不同的hash。2、直接取余——适用整数 用关键字k除以hash表的大小m取余,得到的结果即为结果。h(k) = k mod m。 3、乘积取整——适用小数 使用关键字k乘以一个常数A(0

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    hash原理详解

    只需要调整哈希函数即可在时间和空间上做出取舍。在Hash表中,记录在表中的位置和其关键字之间存在着一种确定的关系。这样我们就能预先知道所查关键字在表中的位置,从而直接通过下标找到记录。 二.Hash构造函数的方   1.直接定址: 直接定址是以数据元素关键字k本身或它的线性函数作为它的哈希地址,即:H(k)=k  或 H(k)=a×k+b ; (其中a,b为常数)  例1,有一个人口统计表      平方取中哈希函数,结设关键字值32位的整数     哈希函数将返回key * key的中间10位       Int  Hash (int key)         {     计key的平方 例Hash(80127429)=(80127429)13=8*137+0*136+1*135+2*134+7*133+4*132+2*131+9=(502432641)10如果取中间三位作为哈希值,得Hash 7.除留余数: 假设哈希表长为m,p为小于等于m的最大素数,则哈希函数为 h(k)=k  %  p ,其中%为模p取余运

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    一致性hash(golang)

    接着我肯定被追问一台机器挂了怎么办, 怎么减少节点挂掉的影响, 结果是被鄙视了, 从那以后也就记住了 一致性hash 这个词.虽然工作时间也不短了, 但是现在再问我 一致性hash 究竟是啥, 我大概也只能回答出 我们开始吧~一致性hash一致性哈希在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。 一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用.一致性hash在数据存储领域中有广泛的应用, 目的主要是减少数据倾斜问题, 在节点失效、节点增加时, 只需影响少量数据 我们看上图, 为一个环, 在环中我们根据hash放入4个node节点我们又根据键值计结果放入到对应离他最近的下一个节点.? 当我们新增node5节点时计hash值放入环中, 仅将 node4 中部分数据(hash值小于node5) 重新定位到 node5 即可.当移除节点node4时, 也仅将 node4 数据移入下一个节点

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    java解决hash冲突

    按照形成探查序列的方不同,可将开放定址区分为线性探查、线性补偿探测、随机探测等。 利用开放地址的一般形式,线性探查的探查序列为:         hi=(h(key)+i)%m 0≤i≤m-1 即di=i 用线性探测处理冲突,思路清晰,简单,但存在下列缺点: ① 处理溢出需另编程序 此溢出表最简单的结构是顺序表,查找方可用顺序查找。 ② 按上述建立起来的哈希表,删除工作非常困难。 (2)线性补偿探测 线性补偿探测的基本思想是: 将线性探测的步长从 1 改为 Q ,即将上述中的 j = (j + 1) % m 改为: j = (j + Q) % m ,而且要求 Q 与 m 【例】 PDP-11 小型计机中的汇编程序所用的符合表,就采用此方来解决冲突,所用表长 m = 1321 ,选用 Q = 25 。

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    一致性hash - consistent hashing

    有什么方可以改变这个状况呢,这就是 consistent hashing...2 hash 和单调性   Hash 的一个衡量指标是单调性( Monotonicity ),定义如下:  单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中 容易看到,上面的简单 hash  hash(object)%N 难以满足单调性要求。 3 consistent hashing 的原理consistent hashing 是一种 hash ,简单的说,在移除  添加一个 cache 时,它能够尽可能小的改变已存在 key映射关系  hash 。 3.4 把对象映射到cache现在 cache 和对象都已经通过同一个 hash 映射到 hash 数值空间中了,接下来要考虑的就是如何将对象映射到 cache 上面了。

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    HashMap中的hash总结

    前言一直是我的弱项,然而面试中基本是必考的项目,刚好上次看到一个HashMap的面试题,今天也来学习下 HashMap中的hash是如何实现的。 只操作一个数) ~1=0, ~0=1 HashMap中的hash首先要明白一个概念,HashMap中定位到桶的位置 是根据Key的hash值与数组的长度取模来计的。 取模可以改为:hashCode & (length - 1) 看下JDK8中的hash : static final int hash(Object key) { int h; return (key 就是 HashMap 如何根据 hash 值找到数组种的对象,我们看看 get 方的代码: final Node getNode(int hash, Object key) { Node) ! 使用数组长度减一 与运 hash 值。这行代码就是为什么要让前面的 hash移位并异或。

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    详解min-hash系列

    LSH简介在介绍min-hash之前,我们必须先简单介绍一下LSH(局部敏感哈希 Locality Sensitive Hashing)的概念。 现在我们可以知道,min-hash 是LSH中的一个步骤,其主要工作是对输入的高维向量(可能是几百万维甚至更高)转换为低维的向量(降维后的向量被称作数字签名),然后再对低维向量计其相似,以达到降低计成本 Jaccard距离先别慌,在正式进入min-hash的讲解之前,我们必须再学习一个非常重要的概念,即Jaccard距离。 还记得上一节最后一段中所说的min-hash的目的吗,没错,min-hash就是一个在Jaccard距离基础之上进行改进,带有降维功能的进阶版Jaccard距离。 好了,有了对上述概念的理解,我们现在可以正式开始进行min-hash的学习了。

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    一致性HASH研究

    一致性HASH研究1.引言 在研究分布式存储Ceph的CRUSH时,看到文章介绍它是一种特殊的一致性HASH,于是我便开始研究一致性HASH,做先期准备,发现理念确实接近,所以先研究一致性 HASH的实现思路。 2.2.1 Hash上图中的Hash(KEY)代表的就是Hash,一般叫做散列,负责把任意长度的输入通过散列,变换成固定长度的输出,相当于一种映射转换,将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数 取模运是一种最简单的HASH。也最容易理解。加Hash:把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果。下文以字符串输入为例,说明如何根据字符串,计得出一个HASH值。 hash,进行统计试验。

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    LeetCode49 一题学会hash

    所以这不是一个好方hash接下来就到了我们的正主出场了,大家从标题当中应该就已经看出来了,这道题和hash有关。 讲道理,hash的名称如雷贯耳,我们经常听到,但是很多人并不知道hash是干嘛的,或者我们究竟什么地方要用到它。大家听得比较多的可能是hashMap。 举个例子,比如当下的人脸识别模块,就可以简单理解成一个hash函数。摄像头拍摄照片,将照片hash成一个id,再去数据库当中找到这个id对应的个人信息,完成识别过程。 但是由于涉及到了排序,稍稍复杂了一些,并且最后返回的是一个字符串,从时间复杂度和空间复杂度上来看,都还有优化的空间,下面我们就来看一个比较常用的hash。 在这个当中,我们会选择一个质数作为hash因子,这样发生hash碰撞的概率会比较低。

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