哈希专题

29 哈希

目录 unordered系列关联式容器底层结构模拟实现 1. unordered系列关联式容器在c++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到 l o g 2 N log_2N log2N，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的结点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能将元素找到，因此在c++11中，stl又提供了4个un

嵌入式学习——数据结构（哈希、排序）——day50

1. 查找二叉树、搜索二叉树、平衡二叉树 2. 哈希表——人的身份证——哈希函数 3. 哈希冲突、哈希矛盾 4. 哈希代码 4.1 创建哈希表 4.2 5. 算法设计 5.1 正确性 5.2 可读性（高内聚、低耦合） 5.3 健壮性 5.4 高效率（时间复杂度）时间复杂度越低，效率越高， 5.5 低储存（空间复杂度）空间复杂度越低，存储空间越少 6.排序算法 6.1 冒

基于感知哈希算法的视觉目标跟踪

偶然看到这三篇博文[1][2][3]，提到图片检索网站TinEye和谷歌的相似图片搜索引擎的技术原理。以图搜图搜索引擎的使命是：你上传一张图片，然后他们尽全力帮你把互联网上所有与它相似的图片搜索出来。当然了，这只是他们认为的相似，所以有时候搜索结果也不一定对。事实上，以图搜图三大搜索引擎除了上面的老牌的TinEye和Google外，还有百度上线不算很久的新生儿：百度识图。之前听余凯老师的一个D

红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：横向移动篇PTH哈希PTT票据PTK密匙Kerberoast攻击点TGTNTLM爆破

红队内网攻防渗透 1. 内网横向移动1.1 首要知识点1.2 PTH1.2.1 利用思路第1种：利用直接的Hash传递1.2.1.1、Mimikatz 1.2.2 利用思路第2种：利用hash转成ptt传递1.2.3 利用思路第3种：利用hash进行暴力猜解明文1.2.4 利用思路第4种：修改注册表重启进行获取明文 1.3 PTT1.3.1、漏洞-MS14068(webadmin权限)-利用

Nginx基础. Nginx基本哈希构成

回顾. 下面这个函数是基本散列表的初始化函数. 在http://blog.csdn.net/u012062760/article/details/48140449中也介绍的比较详细了. ngx_int_t ngx_hash_init(ngx_hash_init_t *hinit, ngx_hash_key_t *names, ngx_uint_t nelts);具体的函数内容这里不再谈

哈希表可以统计出现次数原理

示例代码 #include <vector>#include <unordered_map>class Solution {public:int majorityElement(vector<int>& nums) {unordered_map<int, int> map;int len = nums.size() / 2;for(int i = 0; i < nums.size(); i+

一致性哈希java实现算法

hash算法 package com.cn.function; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; public class HashFunction { private MessageDigest md5 = null; /** * 实现一致性哈希算法中使用的

一致性哈希算法原理(三)

一、Redis集群的使用二、为Redis集群使用Hash 上图中，假设我们查找的是”a.png”，由于有4台服务器（排除从库），因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2号服务器，这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！三、使用Hash的问题上述的方式虽然提升了性能，我们不再需要对整个Redis服务器进行遍历！但是，使用

一致性哈希算法原理(二)

使用场景现在我们假设有100台redis data服务器，一份数据101进来的时候，以散列公式hash(i)&100，计算所存放的服务器，假设hash(i) = i,那么数据被散列到标号为1的服务器,然后这个时候服务器新增了一台，然后散列公式为hash(i)%101，这个时候请求访问数据101的时候，被分配至0号服务器，但是其实这个时候数据是在1号服务器的。所以这个时候大量的数据失效了（访

一致性哈希算法原理(一)

一致性Hash算法背景　　一致性哈希算法在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使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。　　但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人

【C++】哈希的概念及STL中有关哈希容器的使用

目录前言一、unordered系列关联式容器1.1 标准库中的unordered_set1.1.1 unordered_set的介绍1.1.2 unordered_set的常用接口说明1.1.2.1 unordered_set对象的常见构造1.1.2.1.1 [无参构造函数](https://legacy.cplusplus.com/reference/unordered_map/un

力扣每日一题美丽下标对的数目枚举哈希

Problem: 2748. 美丽下标对的数目 👨‍🏫 参考题解 🍻 暴力法 class Solution {public int countBeautifulPairs(int[] nums) {int res = 0; int n = nums.length;for(int i = 0; i < n; i++){while(nums[i] >= 10){nums[i]

[C++][数据结构][哈希表]详细讲解

目录 1.哈希概念2.哈希冲突3.哈希函数4.哈希冲突解决5.闭散列1.何时扩容？如何扩容？2.线性探测3.二次探测 6.开散列(哈希桶)1.概念2.开散列增容3.开散列思考只能存储key为整形的元素，其他类型怎么解决？除留余数法，最好模一个素数，如何每次快速取一个类似两倍关系的素数？ 4.开散列与闭散列比较 1.哈希概念顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没

$理论基础 —— 查找 —— 哈希查找$

理论基础 —— 查找 —— 哈希查找

【概述】查找的理想情况是不经过任何比较，直接得出待查记录的存储位置，那么就需要在记录的存储位置与其关键码之间建立一个确定的对应关系 H，使得每个关键码 key 与唯一的存储位置 H(key) 相对应。在查找时，根据这个确定关系找到给定值 k 和映射 H(k) ，若查找集合中存在这个记录，则必定在 H(k) 的位置上，这种查找技术即哈希查找（Hash Search），又称散列查找。采用散

Python：哈希查找法

哈希查找（Hash Search）是一种高效的搜索算法，它利用哈希函数将键映射到存储位置，并在该位置查找目标元素。哈希查找适用于快速查找和检索，特别适用于大型数据集合。以下是哈希查找的详细解释和示例： 1.哈希表：哈希查找的核心是哈希表，它是一个数据结构，由键-值对组成。哈希表内部使用哈希函数将键转换为存储位置（索引），然后将键和值存储在该位置。 #可以理解为一个字典。 2.哈希函数：哈希函数

什么是哈希算法

什么是哈希算法不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译差别，英文其实就是"Hash"哈希算法定义将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法而原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值如何设计哈希算法从哈希值不能反向推导出原始数据(所以哈希算法也叫单向哈希算法)对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个Bit，最后得到的哈希值也不打相同散列冲突的

哈希（7）

原题： /*** Created by gouthamvidyapradhan on 10/03/2017.* Given two strings s and t, write a function to determine if t is an anagram of s.* * For example,* s = "anagram", t = "nagaram", return true

哈希（6）

原题： /*** Created by gouthamvidyapradhan on 09/03/2017.* Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.* * You may assume that each input

哈希（5）

原题： /*** Created by gouthamvidyapradhan on 25/03/2017.* Given a string, sort it in decreasing order based on the frequency of characters.* * Example 1:* * Input:* "tree"* * Output:* "eert"*

哈希（4）

原题： /*** Created by gouthamvidyapradhan on 18/10/2017.* Given an array nums and a target value k, find the maximum length of a subarray that sums to k. If there isn't* one, return 0 instead.Note:The

哈希（3）

原题： /*** Created by gouthamvidyapradhan on 28/03/2017.* Given an array of integers and an integer k, you need to find the number of unique k-diff pairs in the array. Here a k-diff pair is defined as

哈希（2）

原题： /*** Created by gouthamvidyapradhan on 10/03/2017.* Given an array of strings, group anagrams together.* * For example, given: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],* Return:* * [* ["a

图像去重技术：MD5哈希在自动化中的应用

目录前言一、MD5的介绍二、常见的MD5哈希用途三、hashlib库介绍四、实际应用-图片去重前言 MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的哈希函数，它可以产生一个128位（16字节）的哈希值，通常用一个32位的十六进制字符串表示。如果两张图像的内容完全相同，那么它们经过MD5哈希处理后得到的哈希值也会是相同的。 MD5哈希

MySQL-----InnoDB的自适应哈希索引

InnoDB存储引擎监测到同样的二级索引不断被使用，那么它会根据这个二级索引，在内存上根据二级索引树(B+树)上的二级索引值，在内存上构建一个哈希索引，来加速搜索。查看是否开启自适应哈希索引 show variables like 'innodb_adaptive_hash_index'; 查看自适应哈希索引分区 show variables like 'innodb_adaptive

哈希表的查找比红黑树更快吗？

这个主要取决于键的类型，因为哈希表需要考虑hash函数和operate==，而红黑树需要考虑operate<。这其中速度取决于hash函数与operate<的计算成本。一般情况下，两者的成本是相同的，因此哈希表查找会比红黑树查找要快。但是，要是考虑有序性操作，这个问题就没有意义了，因为哈希表无法高效的支持这些操作。

图解一致性哈希算法，全网（小区局域网）最通俗易懂

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