Hash Join是利用hash函数来实现和加速数据库中JOIN操作的一类算法。主要优势是hash函数可以只通过一次运算就将键值映射到固定大小的hash值，仅用作等值join中。由于HASH JOIN的算法复杂度在平均情况下是O(n)，所以通常在大规模数据时做HASH JOIN是不错的选择。
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）。
/** * Hash模板 * Based: 0 * template<unsigned long _SZ,class _T, unsigned long *pFun(_T _Off)> * class _My_Hash_ToInt * 传入数据大小_SZ,传入类型_T,Hash函数 * 传入类型_T必须重载 = 和 == 符号 * 收录了ELFHash函数 * 主要是为了判重的简化些的模板 * Hash算法性能比较见 http://www.cnblogs.com/lonelycatcher
Hash表也叫 散列表，具有像数组那样根据随机访问的特性，可以根据 key来获得 value。
概念： 哈希（hash），也叫做散列、数据摘要等，是一种常见的数据结构。哈希的表的核心概念分为哈希表和哈希函数。 哈希表（hashTable） 哈希表之前讲过，有需要的可以参考：点击打开哈希表 哈希函数 哈希函数就是将某一不定长的对象映射为另一个定长的对象。能够做到这一点的函数有很多，那什么可以作为哈希函数？这里我们首先要明确下什么可以作为哈希函数。 如果两个不同的对象经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，则这就是所谓的冲突。冲突会导致很多的异常，说一种极端的情况：如果一个哈希函数的计算记过经常为0，那么它根
通过前面学习到， Hash表的查询效率并不是 O(1)，它与 Hash函数、散列冲突等因素有关。如果 Hash函数确定得不好，可能导致散列冲突概率升高，查询效率下降。那么，该如何设计 Hash函数呢？
面试官： 聊聊HashMap的底层实现 理解HashMap底层，首先应该理解Hash函数，今天我们聊聊什么是Hash函数以及Hash函数的设计 查找速度的困扰 算法国自建立起，就以快速为至高的荣誉，O(n^2) 时间复杂度的设计常常被人嫌弃，一般都想着弄个O(logn) 算法国最近遇到了一个问题，就是随着处理数据的逐步增大，查找的时间越来越大了 之前用的数组和链表，最后改成二叉查找树，可是这些都需要和其中的元素进行比较，比较的次数越多，查询的速度就越慢 国王想着能不能有一种办法，查找某个元素的时候，不需要
数据结构是个很有意思的东西，很多设计非常巧妙的数据结构能够大大降低某项操作的时间或者空间复杂度。所以我来开个专题来讲一些高级的，用途广泛的数据结构。搞数据结构专题的好处就是能够普及一些数据结构的原理和思想，第二个就是能够省下我很多考虑分享主题的时间。低级的数据结构，比如Hash，Set，链表队列之类的我就不讲了默认大家都会了。今天是第一篇，我们来讲讲布隆过滤器。
在一个高并发的计数系统中，如果一个key没有计数，此时我们应该返回0，但是访问的key不存在，相当于每次访问缓存都不起作用了。那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿？
在计算机科学中，Hash函数（散列函数）是一种将输入数据映射到固定大小的散列值（哈希值）的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数，用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。本文将从入门到精通介绍Python中Hash函数的使用。
前面我们提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。）,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。
前面我们【实战问题】-- 缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩的区别以及解决方案 提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。）,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。
我们以演进的方式来逐渐认识布隆过滤器。先抛出一个问题爬虫系统中URL是怎么判重的？你可能最先想到的是将URL放到一个set中，但是当数据很多的时候，放在set中是不现实的。
HashMap是Java中常用的集合，而且HashMap的一些思想，对于我们平时解决业务上的一些问题，在思路上有帮助，基于此，本文将分析HashMap底层设计思想，并手写一个迷你版的HashMap!
HashMap是Java中常用的集合，而且HashMap的一些思想，对于我们平时解决业务上的一些问题，在思路上有帮助，基于此，本篇博客将分析HashMap底层设计思想，并手写一个迷你版的HashMap！
hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法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.
首先需要了解Hash表是什么结构？该Hash表在哪个结构里进行管理？如何和聚合算子的结构联系起来？
hash函数 首先来说hash函数，java中对象都已一个hashCode() 方法，那为什么还需要hash函数呢？hashCode是在jdk中是有符号int类型，这个一个很大的范围，如果散列表的数组能覆盖所有int值的话，就不需要hash函数了，当然内存不允许我们维护这么大的散列表。这时我们需要hash函数将原始hashCode映射到一个很小的数组上去。 常见的做法是取模法，也是jdk中的实现方式。
hash函数的作用hash算法的安全性 常见的Hash算法 MD5 SHA1 SHA256 哈希碰撞钱包的创建参考
面试官： 聊聊HashMap的底层 理解HashMap底层，首先应该理解Hash函数，今天我们聊聊Hash函数出现冲突的解决办法（此故事为连载形式，若没看上篇，可点击此处神速Hash阅读） 链地址法 次日清晨，大臣们按时上朝，接着讨论昨日的话题 “昨日Hash函数的选择我们已经有了具体的方案了，那就只剩下冲突的解决问题了”，王大臣率先发话 “要解决冲突其实也不难，既然会有多个元素被Hash到同一个位置，而这个位置只能存储一个元素，那么我让这个位置可以存储多个元素不就可以了吗？”，何大臣说道 “哦，怎么
HASH 哈希表(hash table)是从一个集合A到另一个集合B的映射(mapping)。映射是一种对应关系，而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元素。但反过来，集合B中的一个元素可能对应多个集合A中的元素。如果B中的元素只能对应A中的一个元素，这样的映射被称为一一映射。这样的对应关系在现实生活中很常见，比如： A -> B 人 -> 身份证号 日期 -> 星座 上面两个映射中，人 -> 身份证号是一一映射的关系。在哈希表中，上述对应过程称为hashing。A中元素a对应B中元素b，a被称为键值
有趣的算法（三）——Hash算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Hash算法 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算法，近期会用hash实现一个小的数据库。 Hash表（Hash Table）又称为散列表，通过把关键字key映射到数组的一个位置，来访问记录。这个映射函数称为hash函数，存放记录的数组称为hash表。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入，通过hash算法得到固定函
比如说我的输入是任意一个自然数（0,1,2,3...），而我要求经过一个函数后我的输出的数的范围要在0-9这样一个范围之间。
位数组与Hash函数的联合使用。是一个包含m位的位数组，每位初始化为0，有k个不同的Hash函数，可将集合元素映射到位数组的某一位。插入元素需根据k个hash函数得到k个位，置为1。查询时判断这k个位（有0则该元素肯定不在集合中，都为1则该元素有可能在集合中）
前面我们已经讲过布隆过滤器的原理【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1），都理解是这么运行的，那么一般我们使用布隆过滤器，是怎么去使用呢？如果自己去实现，又是怎么实现呢？
在Hash表(一)——Hash函数已经分析了散列冲突产生的原因，我们一般使用开放寻址法和链表法来解决。
hashlib模块是对许多hash函数的一个公共接口 new(name, string = '') 执行给定的hash函数来返回一个新的hash对象，使用给定的字符串数据初始化hash对象。如：
Bloom-Filter，即布隆过滤器，1970年由Bloom中提出。它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
布隆过滤器(BloomFilter)是由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据一定不存在或者可能存在的算法.
前面我们已经讲过布隆过滤器的原理【【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1）】，都理解是这么运行的，那么一般我们使用布隆过滤器，是怎么去使用呢？如果自己去实现，又是怎么实现呢？
原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
这是我耗时最长的文章，因为资料少，水货又多，我又傻。 没事，前人栽树。我要把这篇写全面，省的你们到处去找。
创建一个使用给定hash函数的hash.Hash接口，如果该标识值未注册hash函数，将会panic。
参考链接：数据结构（严蔚敏） 文章发布很久了，具体细节已经不清晰了，不再回复各种问题 文章整理自严蔚敏公开课视频 可以参考 https://www.bilibili.com/video/av22258871/ 如果链接失效 可以自行搜索 数据结构严蔚敏视频 @2021/07/12
背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构。通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合。BF其优点在于： 插入和查询复杂度都是O(n) 空间利用率极高。 例子1： 像Yahoo这类的公共邮件服务提供商，总是需要过滤垃圾邮件。 假设有50亿个邮件地址，需要存储过滤的方法有： 所有邮件地址都存储到数据库。 缺点：每次都需要查询数据库，效率低。 使用Hashtable保存到内存里，接近O(1)的查询效率。 缺点：太占内存，假定每个
最近工作上有个类似需求是： 现有约3亿条数据词典存在于一个csv文件A中，作为数据源。对于 用户输入的任意单词M，需要快速的在A中匹配M单词是否存在。
布隆过滤器(BloomFilter)是一种大家在学校没怎么学过，但在计算机很多领域非常常用的数据结构，它可以用来高效判断某个key是否属于一个集合，有极高的插入和查询效率(O(1))，也非常省存储空间。当然它也不是完美无缺，它也有自己的缺点，接下来跟随我一起详细了解下BloomFilter的实现原理，以及它优缺点、应用场景，最后再看下Google guava包中BloomFilter的实现，并对比下它和HashSet在不同数据量下内存空间的使用情况。 学过数据结构的人都知道，在计算机领域我们经常通过牺牲空间换时间，或者牺牲时间换空间，BloomFilter给了我们一种新的思路——牺牲准确率换空间。是的，BloomFilter不是100%准确的，它是有可能有误判，但绝对不会有漏判断，说通俗点就是，BloomFilter有可能错杀好人，但不会放过任何一个坏人。BloomFilter最大的优点就是省空间，缺点就是不是100%准确，这点当然和它的实现原理有关。
输入一个错误的英文单词，它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢？
来源：cnblogs.com/JavaArchitect/p/10474448.html
我就想，或许真的没写过，于是就再通过一个问题确认：你在用HashMap的时候，键（Key）部分，有没有放过自定义对象？
我们在 Redis进阶-Redis缓存优化中 讲到了 缓存穿透 的解决防范： 比缓存空值更好的一种解决方式 布隆过滤器 ，这里我们详细讲解下。
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
作者 yiran4827 现基于阅读器与电子标签之间的安全方案主要有两大类，认证机制和加密机制。 认证机制:在阅读器与电子标签进行通信是进行安全认证机制，确认身份后才能进行正常通信，这样可以防止非
今天我们继续麻省理工missing smester，消失的学期的学习。这一节课的内容关于信息安全和密码学。
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