变量的引用变量 和 数据 都是保存在 内存 中的；在 python 中 函数的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递 的在 python 中：变量和数据是分开储存的；
数据保存在内存中的一个位置；
变量保存着数据在内存中的地址；
变量中记录数据的地址，叫做引用；
使用 id（）函数可以查看变量中保存数据所在的地址；可变和不可变类型不可变类型，内存中的数据不允许被修改；数字型
字符串
元组可变
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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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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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需求是为了生成数据的‘指纹信息’，通过指纹信息来确认数据是否发生了改变。 通过md5.sha等数学方法去生成数据的指纹信息。 摘要算法又称为哈希算法、散列算法。把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）这些算法都是单向的，因此能够知道数据是都是被篡改过的。任意长度的数据经过算法的处理后得到一个长度固定的字符串（又称为哈希值）；但是通过哈希值并不能反推出数据。注意： 哈
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2023-09-18 17:09:36
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1.原理把一些复杂的数据，通过某种函数映射关系，映射成更加易于查找的方式。每个数据都会映射为独一无二的地址，数据存储时，它会存储于这个地址，取数据时，还会在这个地址取。哈希算法就像一本字典，当需要查词的时候，通过目录找到页码，再到对应页码就能找到所需要的内容了。这种映射关系有可能会发生多个关键字映射到同一地址的现象，称为冲突。在这种特殊情况下，需要对关键字进行第二次或更多次的处理，在其他的大多数情
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2023-08-04 20:57:04
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clear all;
close all;
clc;
img=imread('saber9.jpg');
img2=imread('saber2.jpg');
imshow(img)
figure,imshow(img2);
tmp=rgb2gray(img);
tmp2=rgb2gray(img2);
img_re=imresize(tmp,[8 8]);
img_re2=imresize(
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2023-07-05 00:54:57
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周六周六，xdm，可以睡懒觉了，但是有学习香吗，疫情依旧反复，大家带好口罩啊~ 继续继续，来，今天和车神哥一起来提升自己的Python编程和面试能力吧，刷天梯~以下为我的天梯积分规则：每日至少一题：一题积分+10分 若多做了一题（或多一种方法解答），则当日积分+20分（+10+10） 若做了三道以上，则从第三题开始算+20分（如：做了三道题则积分-10+10+20=40；做了四道题则积分–10+
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2024-07-02 08:39:16
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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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Blake算法从2008年被提出起，已经逐步进化到Blake2及Blake3，该系列算法被广泛应用于数字货币领域，本文以Blake及Blake2为例详细的介绍了该算法。
1 简介哈希算法 (Hash Algorithm) 是将任意长度的数据映射为固定长度数据的算法，也称为消息摘要。一般情况下，哈希算法有两个特点：原始数据的细微变化（比如一个位翻转）会导致
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2023-12-13 18:39:59
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我想每个计算机专业的学生或多或少都接触过哈夫曼编码，数据结构中的老问题了。大体就是给出一些字符，和这些字符的出现频率，让你为这些字符设计一个二进制编码，要求频率最高的字符的编码最短。解决的方法是构造一棵哈夫曼树（二叉树），其基本思路是，每次从这些字符中挑出两个频率最低的，然后构造一个新的结点，使新结点的左右孩子指针分别指向那两个节点。我想这个大家都很清楚了，我就不多说了。主要讲下这次我用C++实现
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2024-08-03 09:48:26
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前言：查看 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 中的数据可以看到在 list 中查找元素的复杂度为 O(n) , 在 dict 中查找元素的复杂度 为 O(1)本文来探讨以下其中的原理。1. hash字典建立在另一种技术之上：哈希表hash 函数是一种可以将任意长度的数据映射到固定长度值的函数，称为哈希。hash 函数有 3
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2023-10-04 07:56:40
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什么是哈希？ 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。它其实就是一个算法，最简单的算法就是加减乘除，比方，我设计个数字算法，输入+7=输出，比如我输入1，输出为8；输入2，输出为9。哈希算法不过是一个更为复杂的运算，它的输入
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2023-08-09 14:08:50
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哈希算法 哈希算法，又称为散列函数算法，是一种查找算法。简单来说，就是把一些复杂的数据，通过某种函数映射关系，映射成更加易于查找的方式。但是这种映射关系有可能会发生多个关键字映射到同一个地址的现象，称之为冲突。在这种特殊情况下，需要对关键字进行第二次或更多次的处理。 1）什么是哈希：简单介绍什么是哈希及哈希的原理
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2023-09-24 14:13:50
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哈希算法一、常见数据查找算法简介二、什么是哈希三、实例：两个数字的和1.问题描述2.双指针办法解决3.哈希算法求解四、总结哈希算法又称散列函数算法，是一种查找算法。就是把一些复杂的数据通过某种映射关系。映射成更容易查找的方式，但这种映射关系可能会发生多个关键字映射到同一地址的现象，我们称之为冲突。在这种情况下，我们需要对关键字进行二次或更多次处理。出这种情况外，哈希算法可以实现在常数时间内存储和查
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2023-07-12 23:20:28
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字典和集合字典在3.7+中被确认为有序；集合是无序的并且无法进行索引操作字典和集合内部是哈希表对于字典，这张表内部存储了哈希值、键和值对于集合，哈希表中没有键和值配对，只有单一的元素1、插入操作每次向字典或集合插入元素时，python首先会计算其hash值，根据hash值计算出这个元素应该插入哈希表的位置（1）如果此位置是空的，那么直接插入（2）如果此位置被占用，则说明该位置被占用，python会
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2024-04-07 14:45:33
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文章目录前言一、哈希算法是什么？二、应用一：安全加密三、应用二：唯一标识四、应用三：散列函数五、应用四：数据校验六、应用五：负载均衡总结 前言哈希算法经常使用的场景是哈希表，也叫散列表。但是在很多 场景下，哈希算法都有广泛的应用提示：以下是本篇文章正文内容一、哈希算法是什么？ 可以概括为：将任意长度的二进制串映射为固定长度的二进制串，这个映射规则就是哈希算法。 需要满足的要求：散列冲突
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2024-09-09 17:57:14
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字典 字典的简单介绍 字典(dict)是python中唯⼀的⼀个映射类型.他是以{ }括起来的键值对组成. 在dict中key是 唯⼀的.在保存的时候, 根据key来计算出⼀个内存地址. 然后将key-value保存在这个地址中. 这种算法被称为hash算法, 所以, 切记, 在dict中存储的key-value中的key必须是可hash的, 如果你搞不懂什么是可哈希, 暂时可以这样记,
# 教你实现 Python 感知哈希算法
## 1. 什么是感知哈希？
感知哈希（Perceptual Hashing）是一种用来生成文件、图像或音频等内容的唯一指纹的方法。与传统哈希算法不同，感知哈希可以在输入内容相似的情况下生成相似的哈希值。因此，它在多媒体文件的去重、相似性比较等领域有广泛应用。
## 2. 实现流程
首先，我们来看看实现感知哈希算法的流程。下面是一个简洁的流程表：
原创
2024-10-27 04:51:47
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哈希冲突的产生原因哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。产生哈希冲突的影响因素装填因子（装填因子=数据总数 / 哈希表长）、哈希函数、处理冲突的方法解决哈希冲突的四种方法1.开放地址方法 （1）线性探测 按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则
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2023-08-07 21:18:18
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1.哈希算法介绍将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，该映射的规则就是哈希算法。 2.哈希算法满足条件1.从哈希值不能反向推导出原始数据（哈希算法，单向哈希算法）
2.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大不相同
3.散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小
4.哈希算法的执行效率要尽量高，针对较长的文本，能够快速计算
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2023-07-24 15:54:10
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