不定期写一些学到的Python小知识 1 关于字典中键的一些了解1.1 字典的查找过程通过hash函数将key计算为哈希值；通过哈希值确定一个位置，这个位置是一个存放着可能存在冲突的元素的数组(即“桶”，bucket)，每个元素都是一个键值对，理想情况下，这个数组里只有1个元素；遍历这个数组，找到目标key，返回对应的value。代码如下：def lookup(d, key
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2024-05-19 18:09:41
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哈希算法：比较常见的数据查找算法，如顺序查找（最简单，效率低），二分查找（效率高，要求数据有序），深度优先广度优先搜索（对于大数据量查找效率不高），哈希算法（查找快，查询插入删除等简单）存储预先设置一个长度M的数组，使用哈希函数F并以数据关键字为自变量，得到唯一返回值（0~M-1）。下图1哈希冲突链地址法，有N个哈希地址就有N个链表，数组Hash存放每个链表头指针下图2问题一：两个数的和如给定五个
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2024-06-10 10:51:45
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我们知道，Objects中定义了hashcode()函数，用于计算对象的哈希值。并且在很多类中都对hashcode()函数进行了覆盖。但是在HashMap中并没有直接使用各个类的hash值，而是使用hash()函数将它再次进行了计算。一、列举一些基本类型对应的普通类型的hashcode()Objects
public static int hashCode(Object o) {
return o
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2024-07-23 14:51:50
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# Python 哈希值转换字符串：深入理解与应用
在编程和数据科学中，哈希值是一个重要的概念，广泛应用于数据存储、数据验证、安全加密等领域。使用 Python 处理哈希值时，可以轻松将字符串转换为其对应的哈希值。本文将深入探讨哈希值的概念，如何在 Python 中生成哈希值，以及如何将哈希值转换为字符串。
## 一、什么是哈希值？
哈希值是通过哈希函数对输入数据（如字符串、文件内容等）进行
原创
2024-09-24 04:29:49
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Set |——set：元素是无序的（存入的元素和取出的元素顺序不一定一致），元素不可以重复 |——HashSet:底层数据结构是哈希表 HashSet是怎样保证元素的唯一性呢？ 通过元素的hashCode和equals来进行比较的 只有当hashCode返回的哈希值相同时，才会调用equals进行比较对于判断元素是否存在，以及删除等操作，依赖的方法是hashCode和equals |—
# SQL Server 哈希值转换指南
在数据库开发中，哈希值通常用于数据的完整性校验和加密存储。SQL Server 提供了多种方式来创建数据的哈希值。本文将详细指导你如何实现 SQL Server 哈希值转换的过程，并通过示例代码进行说明。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现 SQL Server 哈希值转换的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 05:04:30
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哈希值import java.util.Objects;
public class Person extends Object {
//重写hashCode方法
@Override
public int hashCode() {
return 1;
}
}/**
* 哈希值：是一个十进制整数，由系统随机给出（是模拟出来的地址，不是对象真正的物
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2023-07-18 15:10:59
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系列文章目录
文章目录系列文章目录一、哈希（hash）的概念二、hashlib模块三、密码加盐 一、哈希（hash）的概念哈希的概念： 哈希也叫散列、杂凑，它是一类算法的统称，可以将输入的数据映射成为固定长度的一堆字符，这些字符被称为散列值（hash值、哈希值等）。散列值的特点：每次传入的数据相同，得到的散列值也一定相同；只能由传入的数据算出hsah值，不能由散列值得到原来的数据；只要哈希的具体
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2023-07-04 20:57:46
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目录算法介绍：Hash算法的计算方法 ：Hash算法的性质 ：Hash算法的用途：用python实现hash算法：密码加盐：代码实现： 算法介绍：哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计
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2023-09-18 20:33:47
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1、你可以把哈希值简单地理解成是一段数据（某个文件，或者是字符串）的DNA，或者身份证；2、通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。3、正是因为这样的特点
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2023-09-18 20:00:08
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B-TREE索引一个B树索引只有一个根节点，它实际就是位于树的最顶端的分支节点。可以用下图一来描述B树索引的结构。其中，B表示分支节点，而L表示叶子节点。 对于分支节点块（包括根节点块）来说，其所包含的索引条目都是按照顺序排列的（缺省是升序排列，也可以在创建索引时指定为降序排列）。每个索引条目（也可以叫做每条记录）都具有两个字段。第一个字段表示当前该分支节点块下
# SQL Server哈希值转换函数实现指南
在数据库开发和维护中，有时我们需要对敏感数据进行加密或生成哈希值，以保护数据的安全性。在 SQL Server 中，我们可以使用内置函数来生成哈希值。本文将指导你实现 SQL Server 的哈希值转换函数，包括具体步骤、代码示例及其解释。
## 流程概览
我们将实现哈希值转换函数的流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
什么是哈希算发：哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。 up哈希竞猜共享区块链遨游区块游戏区块
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2023-08-12 21:53:48
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基本概念映射：dict即字典，是python语言中重要的数据结构，在其中每一个唯一的关键字（键）都被映射到对应的值上。故将字典所表示的键和值之间的关系，通常称之为关联数组或者映射。如下图：my_dict={"name":"张三","age":21}
#添加
my_dict["性别"]="女"
print(my_dict)
print(my_dict['name'])#给定键，通过映射找到索引
{'
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2023-08-09 14:05:32
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一、哈希算法基本原理 (一)哈希算法的相关概念 哈希(Hash)，也称为散列，是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。它是把任意长度的输入通过哈希算法变换成固定长度的输出。其中该输出就是哈希值。哈希值的空间通常远小于输入的空间，是一种压缩映射。由于不同的输入可能会散列成相同的输出，因此无法从哈希值来确定唯一的输入值。哈希方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址，即以关键码值
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2023-07-11 00:39:57
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目录一体式结构与分离式结构的区别:list的基本实现技术dict的实现技术常见的哈希碰撞解决方法Python数据类型之set 数据类型决定数据在内存中所占用空间大小一体式结构与分离式结构的区别:如果增加元素超过了列表的最大存储量时,则需要新建一个数据区一体式结构若想更换数据区,则要整体更改分离式结构则只需要更改表信息区中的数据区链接地址即可，顺序表对象不变list的基本实现技术Python标准类
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2024-08-01 20:34:35
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7.1 映射类型:字典字典是Python语言中唯一的映射类型,映射类型对象里哈希值(键)和指向的对象(值)是一对多的关系,字典对象可变,它是一个容器类型,能存储任意个Python对象注:什么是哈希表?哈希表是一种数据结构:哈希表中存储的每一条数据,叫做一个值(value),是根据与它相关的一个键(key)的数据项进行存储的,键和值合在一起呗称为"键-值 对"哈希表的算法是获取键,对键执行一个叫做哈
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2023-08-03 06:47:48
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哈希表，哈希函数 哈希表是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。Py
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2023-08-17 11:37:51
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哈希表的定义： 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量，通过一定的函数关系（散列函数或哈希函数），计算出对应的函数值（哈希地址），以这个值作为数据元素的地址，并将数据元素存入到相应地址的存储单元中。 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址，然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可。哈希表的应用： 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构。
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2023-09-27 11:56:11
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pip install Pillow import hashlib
from io import BytesIO
def get_hash(file):
"""
:param bytes file:
:return:
"""
md5hash = hashlib.md5(Image.open(file).tobytes())
return
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2023-06-14 13:36:30
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