散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...一般情况下所有哈希函数，如果其原始字符串很相似则哈希地址冲突的几率就加大，所以同一个网站下的网页URL冲突的几率也就很大，特别是那些带参数的动态网页URL。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
『缓存是一种常用的加速方式，所有大型网站都使用缓存，而缓存的数据则存储在散列表中！』 ? # 创建一个手机薄 # 添加联系人及其电话号码。通过输入联系人来获悉其电话号码。...换言之，这个散列表中的所有元素都在这个链表中，这与一开始就将所有元素存储到一个链表中一样糟糕：散列表的速度会很慢。 故有两条经验法则： 散列函数很重要。...在平均情况下，散列表的查找（获取给定索引处的值）速度与数组一样快，而插入和删除速度与链表一样快，因此它兼具两者的优点！但在最糟情况下，散列表的各种操作的速度都很慢。...因此在使用散列表时，避开最糟情况至关重要。为此，需要避免冲突。避免冲突的几个指标是： 较低的填装因子：填装因子 = 散列表包含的元素数/位置总数 ? 良好的散列函数：让数组中的值呈均匀分布。 ?...冲突很糟糕，应使用可以最大限度减少冲突的散列函数。 散列表的查找、插入和删除速度都非常快。 散列表适合用于模拟映射关系。 一旦填装因子超过 0.7，就该调整散列表的长度。
如果遍历到数组中的空闲位置，还没有找到，就说明要查找的元素并没有在散列表中 [88b92e82c945486a811c057ad39ed1eb~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image...] 散列表和数组一样，也支持插入、查找、删除操作，但是对于线性探测方法解决散列冲突，在进行删除操作时比较特殊，不能单纯地把要删除的元素设置为空 上边在说散列表的查找操作时，通过线性探测的方式找到一个空闲位置...同理，在删除和查找时，也有可能会线性探测整张散列表，才能找到要查找或者删除的数据 对于开放寻址冲突解决方法，除了线性探测方法之外，还有另外两种比较经典的探测方法，二次探测（Quadratic probing...在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素都放到相同槽位对应的链表中 [46506618f3cc417facd93ecbfc8fe86d~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image...对于散列比较均匀的散列函数来说，理论上讲，k=n/m，其中n表示散列中数据的个数，m表示散列表中“槽”的个数 实践 假设我们有10万条URL访问日志，如何按照访问次数给URL排序？
在第 8 行代码中，再次将键值为 3 的数据放入到 LinkedHashMap 的时候，会先查找这个键值是否已经有了，然后，再将已经存在的 (3,11) 删除，并且将新的 (3,26) 放到链表的尾部。...散列表这种数据结构虽然支持非常高效的数据插入、删除、查找操作，但是散列表中的数据都是通过散列函数打乱之后无规律存储的。也就说，它无法支持按照某种顺序快速地遍历数据。...这个要求看起来合情合理，但是在真实的情况下，要想找到一个不同的 key 对应的散列值都不一样的散列函数，几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也无法完全避免这种散列冲突。...如何设计一个可以应对各种异常情况的工业级散列表，来避免在散列冲突的情况下，散列表性能的急剧下降，并且能抵抗散列碰撞攻击？ 首先，散列函数的设计不能太复杂。...扩容解决 实际上，对于动态散列表，随着数据的删除，散列表中的数据会越来越少，空闲空间会越来越多。
如果遍历到数组中的空闲位置，还没有找到，就说明要查找的元素并没有在散列表中。 散列表跟数组一样，不仅支持插入、查找操作，还支持删除操作。对于使用线性探测法解决冲突的散列表，删除操作稍微有些特别。...我们不能单纯地把要删除的元素设置为空。这是为什么呢？ 还记得我们刚讲的查找操作吗？在查找的时候，一旦我们通过线性探测方法，找到一个空闲位置，我们就可以认定散列表中不存在这个数据。...同理，在删除和查找时，也有可能会线性探测整张散列表，才能找到要查找或者删除的数据。...我们来看这个图，在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。...针对散列函数和散列冲突，今天我只讲了一些基础的概念、方法，下一节我会更贴近实战、更加深入探讨这两个问题。 课后思考 假设我们有 10 万条 URL 访问日志，如何按照访问次数给 URL 排序？
例如，假设你输入apple时得到的是4，那么每次输入apple时，得到的都必须为4。 它应将不同的输入映射到不同的数字。例如，如果一个散列函数不管输入是什么都返回1，那它就不是好的散列函数。...voted = {} # 创建一个散列表 def check_voter(name): if voted.get(name): # 检查他是否在散列表中 print("kick them out...3，将散列表用作缓存 缓存是一种常用的加速方式，所有大型网站都使用缓存，而缓存的数据则存储在散列表中。 缓存的优点： 用户能够更快地看到网页。 服务器需要做的工作很少。...data = get_data_from_server(url) cache[url] = data # 先将数据保存到缓存中 return data 说明：仅当URL不在缓存中时...这样，当下次有人请求该URL时，你就可以直接发送缓存中的数据，而不用再让服务器进行处理，耗费资源。 三、小结 可以结合散列函数和数组来创建散列表。 散列表的查找、插入和删除的操作速度都非常快。
在散列表中，不是直接把keyword作为数组的下标，而是依据keyword计算出对应的下标。 使用散列的查找算法分为两步。第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。...●基于拉链法的散列表 一个散列函数可以将键转化为数组索引。散列算法的第二步是碰撞处理，也就是处理两个或多个键的散列值同样的情况。...拉链法：将大小为M的数组中的每一个元素指向一条链表，链表中的每一个结点都存储了散列值为该元素的索引的键值对。 查找分两步：首先依据散列值找到相应的链表，然后沿着链表顺序查找相应的键。...特点：散列最基本的目的在于均匀地将键散布开来，因此在计算散列后键的顺序信息就丢失了，假设你须要高速找到最大或最小的键，或是查找某个范围内的键，散列表都不是合适的选择。...然后遍历还有一个小文件的每一个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，假设是，那么就是共同的url，存到文件中面就能够了。
不需要遍历所有的元素，提高了查找效率 举个例子： 每个散列值对应一个桶，同一个桶存放的是所有散列值相同的元素 88经过hash函数之后，得到一个散列值8，所以就把88放在8号桶中 ?...Hash算法是检测一个元素是否存在的高效算法。对于一个输入，我们只需要计算其散列值，并在这个散列值对应的桶中查找元素是否存在就行了，不需要遍历所有所有元素。...函数映射得到的散列值，并不能保证唯一性 不同的输入可能会得到相同的散列值，这种现象称为Hash碰撞 解决方法： 开放寻址法 拉链法 1、开放寻址法 开放寻址：所有的元素经过Hash映射后都存放在散列表中...具有相同散列值的元素会插入相对应的链表中 拉链法的代价不会超过向链表中添加元素，也无需执行再散列 拉链法的实现过程： ?...拉链法的优点 优点： 解决了Hash表堆叠的现象，减少了平均查询的长度 在单链表中执行更改这样的操作相比于开放寻址法更为简单，我们只需要把删除的元素的地址前后关联一下即可 两者对比： 数据量比较小的时候开放寻址法是不需要重新开辟空间的
在查找的时候，一旦我们通过线性探测方法，找到一个空闲位置，我们就可以认定哈希表中不存在这个数据。但是，如果这个空闲位置是我们后来删除的，就会导致原来的查找算法失效。本来存在的数据，会被认定为不存在。...同理，在删除和查找时，也有可能会线性探测整张哈希表，才能找到要查找或者删除的数据。...# 链表法 在哈希表中，每个 “桶（bucket）” 或者 “槽（slot）” 会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。 链表法比起开放寻址法，对大装载因子的容忍度更高。...当查找、删除一个元素时，我们同样通过散列函数计算出对应的槽，然后遍历链表查找或者删除。那查找或删除操作的时间复杂度是多少呢？...设计哈希映射 # 思考 假设我们有 10 万条 URL 访问日志，如何按照访问次数给 URL 排序？ 有两个字符串数组，每个数组大约有 10 万条字符串，如何快速找出两个数组中相同的字符串？
散列简介 Redis 的散列键会将一个键和一个散列在数据库里关联起来，用户可以在散列中为任意多个字段（field）设置值。与字符串键一样，散列的字段和值既可以是文本数据，也可以是二进制数据。...Redis 为散列键提供了一系列操作命令，通过使用这些命令，用户可以： 为散列的字段设置值，或者只在字段不存在的情况下为它设置值。 从散列里面获取给定字段的值。...对存储着数字值的字段执行加法操作或者减法操作。 检查给定字段是否存在于散列当中。 从散列中删除指定字段。 查看散列包含的字段数量。 一次为散列的多个字段设置值，或者一次从散列中获取多个字段的值。...HSET后 提示：散列包含的字段就像数据库包含的键一样，在实际中都是以无序方式进行排列的，不过本书为了展示方便，一般都会把新字段添加到散列的末尾，排在所有已有字段的后面。...举个例子，在以下代码中，我们尝试从 account::54321 散列里面获取 location 字段的值，但由于 location 字段并不存在于 account::54321 散列当中，所以 HGET
如果我们使用MD5算法作为散列函数，它将生成一个128位的散列值。在base64编码之后，我们将得到一个超过21个字符的字符串（因为每个base64字符编码哈希值的6位）。...例如：我们决定将所有以字母“E”开头的URL放在DB分区中，但后来我们意识到，我们有太多以字母“E”开头的URL。 B基于散列的分区：在这个方案中，我们对存储的对象进行散列。...然后根据散列计算要使用的分区。在我们的例子中，我们可以使用“key”或实际URL的散列来确定存储数据对象的分区。...我们可以使用链接的散列图或类似的数据结构来存储URL和散列，这也将跟踪最近访问的URL。 为了进一步提高效率，我们可以复制缓存服务器以在它们之间分配负载。 如何更新每个缓存副本？...•删除过期链接后，我们可以将密钥放回密钥数据库中以重新使用。 •我们是否应该删除在一段时间内（比如六个月）没有访问过的链接？这这可能很棘手。
实际的应用场景有： 爬虫程序的URL识别：即爬虫在访问 URL 时对 URL 进行判断，如果访问过(在集合中)就不访问，如果没有访问过那么就访问然后放入已访问集合，提高爬虫效率。...Bloom filter Bloom filter 使用 hash 函数的散列技术存储信息的存在状态而不是存储信息本身，常常用于判断一个信息是否在一个集合中，这样只需要几个bit的空间就能解决问题。...附：散列技术 散列技术（也就是 hash 映射）因为在 bloom 过滤器 与 cuckoo 过滤器中就使用到了 hash 技术去映射，主要是散列表查找（哈希表）： 引入 在顺序表查找（逐个比较）乃至有序表查找...设计一个简单、均匀、存储利用率高的散列函数是关键。...处理散列冲突的方法 如果两个以上的关键字通过hash函数映射后都指向一个储存地址的话，那就会产生冲突，所以解决冲突也是一个关键问题，主要有如下一些方法： 开放定址法； 再散列函数法； 链地址法：在原地址制造链表存储
这套算法的程序在 RFC 1321 中被加以规范。 将数据（如一段文字）运算变为另一固定长度值，是散列算法的基础原理。...## (缺点：容易产生冲突) ## ''' # 维基百科看Hash 函数 ''' hash函数： 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字...好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数 据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。...，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个 点，把它们置为1。...这就是布隆过滤器的基本思想。 # 优缺点 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。 缺点是有一定的误识别率和删除困难。
算法 1、首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数； 2、初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0； 3、某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值...，并把数组中对应的比特位置为1； 4、判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中； ?...另外, 散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。 ? 布隆过滤器缺点 但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。...随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。 另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素....我们很容易想到把位数组变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加 1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全地删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面.
Visual Studio 2013 中的 LightSwitch 有新增功能，包括更好的团队开发支持以及在构建 HTML 客户端桌面和 Office 365 应用程序方面的改进。...选择数据记录，点击键盘上删除按键 ? 点击列头，进行数据排序 ? 并发性校验（由LightSwitch的后端提供）。 Wijmo 5控件集 ?...并且，发布并Wijmo 5全部的控件中将全面支持Angular JS。 为何使用Wijmo 5和LightSwitch？...在解决方案视图，在数据源DataSources右键，选择Add Table ? 创建ToDo表 ? 点击写代码按钮，选择Validate方法，在生成的模板中，插入验证代码。...// 在AngularJS 声明依赖 Wijmo "wj" module: var app = angular.module('app', ['wj']); ?
将散列表用作缓存 缓存是一种常用了加速方式，它可以使用我们浏览网站更加快速，所有的大型网站都使用缓存，而缓存的数据则是存储在散列表中的。其基本原理是将页面url映射到页面数据。...先将苹果的价格存储到散列表中，分配给第一个位置： 接下来将香蕉的价格存储到散列表中，分配给第二个位置： 接下来再将杏仁的价格存储在散列表中，由于杏仁的英文单词为apricot，分配给它的又是第一个位置...简单查找的运行时间为线性时间： 二分查找的所需时间为对数时间： 在散列表中查找所花费的时间为常量时间： 在最糟情况下，散列表所有的操作的运行时间都为O(n)—线性时间。...良好的散列函数 良好的散列函数可以使数组中的值呈均匀分布。什么样散列函数是良好的呢，有兴趣的话，可以去研究一下SHA函数。...这里不做介绍，因为我也不懂~ 小结 在Python中使用字典来实现散列表 散列表的查找、插入和删除都很快 散列表适合于模拟映射关系 散列表可用于缓存数据 一旦填装因子超过0.7，就该调整散列表的长度 每天学习一点点
三、回顾URL拦截 我们在学习的路途上也是使用过几次URL对权限进行拦截的 当时我们做了权限的增删该查的管理系统，但是在权限表中是没有把资源添加进去，我们使用的是Map集合来进行替代的。...\ 正常使用时散列方法： 在程序中对原始密码+盐进行散列，将散列值存储到数据库中，并且还要将盐也要存储在数据库中。...//构造方法中： //第一个参数：明文，原始密码 //第二个参数：盐，通过使用随机数 //第三个参数：散列的次数，比如散列两次，相当...当然了，自定义后的reaml也需要在配置文件中写上我们的自定义reaml的位置的。 散列算法就是为了让密码不被别人给破解。我们可对原始的密码加盐再进行散列，这就加大了破解的难度了。...自定义的reaml也是支持散列算法的，相同的，还是需要我们在配置文件中配置一下就好了。
这个站点不需要您创建帐户，但是它确实在幕后使用了Okta的开发人员api。 7. 管理密码吗?使用密码散列! 对于应用程序的安全性来说，用纯文本存储密码是最糟糕的做法之一。...幸运的是，Spring security默认不允许使用纯文本密码。它还附带一个加密模块，您可以使用该模块进行对称加密、密钥生成和密码散列(也称为密码散列)。、密码编码)。...PasswordEncoder是Spring Security中密码散列的主要接口，其外观如下: public interface PasswordEncoder { String encode(String...Okta开发人员关系团队的密码学专家Randall Degges说: Argon2相对较新(现在已经有几年的历史了)，但是已经得到了广泛的审计/审查，并且是许多组织在几年的过程中参与的密码散列挑战的结果...OWASP ZAP用于发现漏洞的两种方法是Spider和Active Scan。Spider工具从url种子开始，它将通过每个响应访问和解析url种子，识别超链接并将它们添加到列表中。
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