首页 > TAG信息列表 > 散列
HASH 散列的一些概念
1.散列函数（hash function ）即关键字到表中单元的映射，key->tablePlace ，理想情况下，应是一 一映射。 2.冲突（collision）即不同的关键字散列到同一单元的情况。因为关键字基本上是无限的，而散列表有限，故冲突一般无法避免。 3.解决冲突的方法中最简单最常见的两类：分离链接法，开放定址法数据转换3-osgb转成3dtile格式
选择的是包含所有 osgb 文件夹的 Data 文件 文件添加成功之后，空间参考，零点坐标等会根据文件自动生成，需要更改点击设置选择即可 存储类型：选择“散列”，如果没有注意到，Cesiumlab 有散列紧凑互转功能。 转换成功之后的文件如下； 用nginx将3dtile数据发布为服务 将模型加载到示Java并发容器和框架
1、ConcurrentHashMap的实现原理和使用 1.1、使用ConcurrentHashMap的原因： （1）线程不安全的HashMap：HashMap在并发操作的时候执行put操作会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表会形成环形的数据结构，一旦形成环形的数据结构，Entry的next节点永不为空，就会产生死循环获取entr#哈希 #散列表 #同义词
同义词 散列函数可能会把两个或两个以上的不同关键字映射到同一地址，称这种情况为“冲突”，这些发生碰撞的不同关键字称为同义词。 例题为什么重写equals方法时必须重写hashcode方法
首先要知道为什么要重写equals方法？ 那么先引出 == 和equals的区别： 如果两个引用类型变量使用==运算符，那么比较的是地址，它们分别指向的是否是同一地址的对象，结果一定是false，因为两个对象地址必然不同。 ==不能实现比较对象的值是否相同。 所有对象都有equals方法，默认是ObjeHashMap原理
前言 HashMap 是我们熟悉的散列表实现，也是 “面试八股文” 的标准题库之一。今天，我给出一份 HashMap 高频面试题口述简答答案，希望对你刷题有帮助。如果能帮上忙请务必点赞加关注，这对我非常重要。 这篇文章是数据结构与算法系列文章第 2 篇，专栏文章列表： 一、数据结构基础： 1、线性简答一波 HashMap 常见八股面试题 —— 算法系列（2）
请点赞，你的点赞对我意义重大，满足下我的虚荣心。14_散列表
14_散列表 散列思想 散列表的英文叫“hash table",平时也叫它”哈希表“或者”hash表“。 散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。 示例： 假如我们有89名选手参加学校运动会。为了方便数据结构篇_知识点板块_第七章查找
数据结构篇为本人考研时所写笔记，包括知识点和编程思想两大板块，笔记内容依据王道数据结构考研书所写，但比书本上知识更加生动形象，愿本篇章能对您有所帮助 七、查找 （一）基本查找方法 基本概念： ① 查找表（又称查找结构）：用于查找的数据集合 ② 静态查找表（顺序查找，折半查找，分块查找）：算法之 散列表
一、散列表 1.散列表概念 基本思想：记录存储位置与关键字之间存在对于关系 通过一个函数，将关键字的值计算成地址用于存放对应函数：Loc(i) = H(keyi) 1.例子： H(key) = 取key的最后两位 将学号通过最后两位直接对应到相应的位置 优缺点：查找效率高，但是空间效率低。查找仅一次计算哈希函数与哈希冲突
什么是 Hash Hash（哈希），又称“散列”。在某种程度上，散列是与排序相反的一种操作，排序是将集合中的元素按照某种方式比如字典顺序排列在一起。而散列通过计算哈希值，打破元素之间原有的关系，使集合中的元素按照散列函数的分类进行排列。 在介绍一些集合时，我们总强调需要重写某个类的 eqJava-哈希表
哈希表 1.1哈希表概述： 是由哈希表函数和HashTable 组成的，其中哈希函数是可以进行自定义的，hash函数就是根据key计算出应该存储地址的位置，而哈希表是基于哈希函数建立的一种查找表 哈希函数 一般情况下哈希函数默认是数据对hashtable 的长度进行取模运算，从而计算出数据存储的解决Hash冲突（碰撞）四种方法
Hash算法解决冲突的常用解决方法：1、 开放定址法： 所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入公式为： fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) ※ 做法是：当冲突发生时，使用某种探测技术在散列表Hash （散列函数）
Hash （散列函数）哈希函数指将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。一般的线性表，树中，记录在结构中的相对位置是随机的，即和记录的关键字之间不存在确定的关系，因此，在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在“比较“的基础上，查找的效率依赖于查MYSQL中的B TREE与B+TREE
一、索引 1.可以理解为排好序的数据结构，结合二分查找算法可以理解为什么索引能增加查询速度 2.可以提高数据库的检索效率，降低数据库的IO成本 3.索引也要占用空间，实际上也是一张表，保存了主键与索引字段、指向实体表记录 4.提高查询速度，但会降低更新表速度(update、delete、ins安全和密码学
去年的这节课我们从计算机 用户 的角度探讨了增强隐私保护和安全的方法。 今年我们将关注比如散列函数、密钥生成函数、对称/非对称密码体系这些安全和密码学的概念是如何应用于前几节课所学到的工具（Git和SSH）中的。 本课程不能作为计算机系统安全 (6.858) 或者 密码学 (【C# 集合】Hash哈希函数 |散列函数|摘要算法
定义 哈希函数（英語：Hash function）又称散列函数、散列函数、摘要算法、单向散列函数。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个（哈希函数返回的值）称为指纹、哈希值、哈希代码、摘要或散列值（hash values，hash codes，hash s读数据结构与算法之美（四）
4.散列表&哈希&树 18 - 散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？ 散列表：Hash Table，又称哈希表，或者hash表。 散列表，用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，没有数组就没有散列表。 关键字：键(key)、哈希函数哈希碰撞和哈希冲突
Hash碰撞冲突（哈希碰撞）： 我们知道，对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法，那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值，但当两个对象计算值一样时，这就发生了碰撞冲突。 当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了HBase 热点问题——rowkey散列和预分区设计
预分区背景 HBase默认建表时有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region，随着数据量的不断增加，此region已经不能承受不断增长的数据量，会进行split，分成2个region。 在此过程中，会产生两个问题： 数据往一个reHashMap是怎么解决哈希冲突的
在解决这个问题之前，我们首先需要知道什么是哈希冲突，而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么是哈希才行；什么是哈希？ Hash，一般翻译为“散列”，也有直接音译为“哈希”的，这就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值（哈希值）；这种转换是一种压缩映射，也就是，散高级数据结构
1、跳表 Skip List 链表加多级索引的结构，称为跳表。 在原始链表的基础上，对链表建立一级“索引”，down指针，指向下一级结点。在多级索引的条件下，会极大提高查找效率。 时间复杂度为 O(logn) 空间复杂度为 O(n)：需要维护多层索引 其作为一种动态数据结构，在插入和删除操作中，需要维pandas-Series序列/hashable
创建序列: pd.Series(data,index) Parameters: data : array-like, Iterable, dict, or scalar value Contains data stored in Series. index : array-like or Index (1d) Values must be hashable and have the same length as `data 对于index里有个解释是,index的《网络安全基础》第三章 公钥密码和消息认证
3.2.1散列函数的要求 散列函数H必须具有的下列性质 H可适用于任意长度的数据块。 H能够生成固定长度的输出。 对于任意给定的x，计算H(x)相对容易，并且可以用软/硬件实现。 对于任意给定的h，找到满足H(x)=h的x在计算上不可行，满足这一特性的散列函数称之为：具备抗原像攻击性。Shiro中md5加密--散列算法(转)
认识md5 md5是一种加密算法，保护数据安全(现被证实并不怎么安全)，shiro中提供了md5加密算法 salt表示加盐，通过加盐的方式能够进一步提高数据的安全性，所以在数据库users表设计的时候，除了id、username、password之外，还有一列password_salt //md5加密 Md5Hash hash=new M