字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
# 包名 use Cow; Cow->speek; # 变量 my $beast = 'Cow'; $beast->speek;
在多表联合查询的时候，如果我们查看它的执行计划，就会发现里面有多表之间的连接方式。多表之间的连接有三种方式：Nested Loops，Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于
在多表联合查询的时候，如果我们查看它的执行计划，就会发现里面有多表之间的连接方式。
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
Hash join散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（通常是小一点的那个表或数据源）利用连接键（JOIN KEY）在内存中建立散列表，将列数据存储到hash列表中，然后扫描较大的表
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号，如2011
要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分，分别是对键的引用和对值的引用。
第八章 查找 定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论 查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字（key）：是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一的标识一个记录，则称此关键字为主关键字（Primary key）。 对于那些可以识别多个数据元素的关键字，我们称为次关键字（Secondary key）。 查找表按照操作方式来分有两大种：静态查找表和动态查找表 静态查找表（Static
本文作者：jeffhe，腾讯 IEG 开发工程师 提到hash，相信大多数同学都不会陌生，之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash，下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度，对hash算法进行一个讲解。 1、什么是Hash Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算
Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。
字符串分割成数组： 可以使用先scan再join的方法，当然其实有更好的 split方法，专门用来分割字符串 1 # 在Ruby中，如果不使用inspect，直接使用puts输出数组，那么每个元素会占用一行输出 2 irb(main):001:0> puts "Short sentence.Another.No more".split(/\./) 3 Short sentence 4 Another 5 No more 6 => nil 7 irb(main):002:0> puts "Short se
该文介绍了Python中字典（dict）的基本使用方法、常见操作以及字典类型的一些变种。
散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。
创建与输入数组相等长度的新数组，作为直接寻址表。两数之和的期望是Target，将Target依次减输入数组的元素，得到的值和直接寻址表比较，如果寻址表存在这个值则返回；如果不存在这个值则将输入数组中的元素插入寻址表，再进行输入数组中的下一个元素。
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种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。
数据结构-Hash常见操作实践目录介绍01.什么是哈希算法02.哈希算法的应用03.安全加密的场景04.唯一标识的场景05.数据校验的场景06.散列函数的场景07.Git版本的控制08.云存储文件场景09.哈希算法的总结10.哈希算法的特点11.哈希算法的实践12.常用哈希码算法13.Map哈希的算法14.理解HashCode15.哈希冲突的解决16.问题思考的答疑01.什么是哈希算法哈希算法历史悠久业界著名的哈希算法也很多，比如MD5、SHA等。在平时的开发中，基本上都是拿现成的直接用。今天不会重点剖析哈
随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。
关于散列表的代码实现及下边实践部分的代码实现均可从我的Github获取（欢迎star^_^）
JavaScript 中的对象，Object，可以简单理解成“名称 - 值”对（而不是键值对：现在，ES 2015 的映射表（Map），比对象更接近键值对），不难联想 JavaScript 中的对象与下面这些概念类似：
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成，例如学号为01100168表示是1系，10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息，可以建立一张表，但是不能用学号作为下标，学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧，那你有没有留意过它的拼写检查功能呢？一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词，它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。你有没有想过，这个功能是如何实现的呢？
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。
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？
我上一次遇到MySQL主从服务器数据一致性问题，想想是几年前的事情了，还依稀记得当时惊慌失措的情景，好在最后借助Maatkit解决了问题。几年后，当我再次面对同样的问题时，Maatkit已经不复存在，转而成为了Percona Toolkit的一部分，不变的是我依旧手忙脚乱，所以还是记录一下吧，保不准啥时候又会遇到这个问题。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
什么是散列表呢？我举这样一个例子，记得小时候家里只有一个座机，但是这个座机不能存电话号码，于是只能将要联系的人的电话号码写在一个本子上。时间久了本子上的电话号码越来越多。然后这个时候要去找某一个指定的联系人的时候发现很难找到。如果是你你想想一下应该怎么样才能快速找到呢？
由于它的内存空间非连续，因此查找某个元素时只能从头到尾遍历，时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢？
Hash 是散列的意思，就是把任意长度的输入，通过散列算法换成固定长度的输出，概述出就是散列值，关于散列值，有一下几个关键结论：
在 JDK1.7 当中 HashTable 数据结构为 数组 + 链表，假定现在有一个 HashMap 内容如下。
然后仿写了bowtie，对我的编程技术提高非常有帮助。目录如下： 自己动手写bowtie第一讲：BWT算法详解并建立索引 自己动手写bowtie第二讲：优化索引 自己动手写bowtie第三讲：序列查询。 自己动手写bowtie第4讲：笨方法字符串搜索 Bowtie算法第五讲-index2tally Bowtie算法第六讲-tally法对bwt索引进行搜索 首先，什么是BWT，可以参考博客 http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3763814.html 他讲的非常好。 一个
先来介绍一下这篇文章的特点:最主要的是每条命令后面添加了详细的解释,以及英文单词的意思,便于大家理解,我也没想到有生之年我会这么多单词,哈哈哈哈.还有就是有的命令后面gen了实例,方便理解,鬼知道我写这篇文章花了多久,希望对大家有所帮助,这就是对我最大的鼓励.(虽然检查了很多遍,但是内容实在是多,所以有错误的请大家指出.我会进行更改)
JDK1.8 之前 HashMap 底层是node数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过(n-1)&hash判断当前元素存放的位置(这里的n指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的hash 值以及key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
Hashing function (散列函式) 在网页应用中被广泛采用，从数码签署、错误检测、登入验证、到压缩储存空间，由于它的原理比较复杂，很多人把它跟加密函式混淆，对于如何运用hash function，如何选择合适的hash function，和它的优点缺点都不清楚，本文尝试解答这些问题。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇：查询优化器概念：关于自动调整优化器及自适应查询优化
Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种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。
散列表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
一、散列表的概念 本章介绍了散列表（or hash table）的概念、散列函数的设计及哈希冲突的处理。散列表（为了形象描述，我们通常叫槽）从表意上看是一种数据结构，但把它归为算法思想更为贴切。对于大部分的查找问题，使用散列表能达到O(1)的效率。现在很多大公司在面试大数据的题目时，解决方案里绝对少不了散列表的思想，例如百度的一道面试题：Top K查找问题： 问题描述： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记
获取对象的hashcode以后，先进行移位运算，然后再和自己做异或运算，即：hashcode ^ (hashcode >>> 16)，这一步甚是巧妙，是将高16位移到低16位，这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质
在Java中，Map接口主要定义了映射容器的一些基本属性，包括长度（size）、是否为空（isEmpty）、获取（get）、存放（put）、移除（remove），包含（contains），迭代（forEach）等。HashMap继承自Map，在1.8版本也做了很大的调整，主要用数组 + 链表+ 红黑树的存储实现方式，代替了老版本的数组 + 链表的方式。1.8版本之前，在添加元素发生hash碰撞时（这里的hash碰撞，就是根据key值得到的hash值，在进行计算得到的下标相同，但hash可能不一样），随着发生碰撞的元素越来越多，链表会一直增长，使检索效率逐渐退化成线性。1.8版本，采用了红黑树之后，提升了发生hash碰撞的元素的检索效率，使整体结构更加平衡。
将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应:
散列是一种思想。与已经学过的其他数据结构相比较，向量是采用循秩访问(call by rank)的访问方式，列表是采用循位置访问(call by position)的访问方式，二叉搜索树是采用循关键码访问(call by key)的访问方式，散列与他们都不一样，是采用循值访问(call by value)的访问方式。
是根据键 (Key) 而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。
缺点： 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
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