数组:数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表: 链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。 HashMap: HashMap 的数据结构是综合了数组和链表的结构来实现对数据的存储。哈希表那么我们能
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2024-07-12 11:44:47
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哈希表又称为散列表，它是由数组和链表或者数组和二叉树构成，今天先来谈谈由数组和链表构成的哈希表哈希表结构下图是哈希表的结构：整个哈希表就是一个数组存放许多条链表（链表数组）哈希函数哈希表还有一个形影不离的伙伴叫哈希函数（散列函数）F，它是用来作关键字映射的。 每一个node都含有一个唯一标识关键字id，将id映射到哈希表的哪个HashList的工作就由哈希函数来完成，即F(id)->inde
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2023-10-15 13:41:54
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这里写自定义目录标题索引分类InnoDB中聚集索引与非聚集索引的区别聚集索引非聚集索引 索引分类mysql索引主要分为两类，分别为hash索引和b+tree索引；其中hash索引是MEMORY存储引擎默认索引，InnoDB存储引擎和MyISAM存储引擎使用的都是b+tree索引，不过InnoDB存储引擎会监控对表上索引的查找，如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升，则建立哈希索引，所以称之为自
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2023-08-17 15:54:31
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哈希索引
通过一个哈希函数，把值映射到某个区间的某个位置，读取的时候，也是通过找到映射位置并进行读取，平均的查找复杂度为O（1）。即对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置。
典型的应用就是HashMap的底层实现，就是把key通过做一个哈希操作得到一个哈希值，然后再用这个哈希值对HashMap底层的数组长度取余，余数便是数组下标，数组所存的元素一般是一个链表，链表存储着哈希到
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2024-03-18 21:33:51
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索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。哈希表哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。 不可避免地，多个 key 值经过哈希
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2024-04-24 16:23:48
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简介散列表（也称哈希表），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。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表它可以快速的进行插入、查找、删除操作，无论数据量有多大，它都能把插入、查找和删除操作的时间复杂度降为O(1)级别
基于数组+链表进行实现，当哈希表中存储的数据过多时，需要扩展哈希表数组的长
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2023-07-27 20:08:49
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5.1 InnoDB支持以下几种常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引（自适应哈希索引）
关于哈希索引的说明：-- 1、InnoDB的哈希索引是自适应的，其根据表的使用情况自动生成哈希索引，不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引。
-- 2、自适应哈希索引是由InnoDB自己控制的，可以通过innodb_adaptive_hash_index来禁用或者启动此特性，默认为开启。
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2023-08-12 11:18:30
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前段时间被问到Hash索引和B+tree索引的区别，一时间没回答上来，这边做下记录。索引 索引是对数据库表中一列或多列的值进行处理后的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。本文主要对Hash索引和B+tree索引的区别做说明，如果不了解B+tree 索引的老铁可以先了解下B+tree，后面我会再补一个B+tree
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2024-04-12 11:44:40
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继续回答水友提问（最近问MySQL的多）：沈老师，我在网上看到不同的资料，有的说InnoDB支持哈希索引，有的说不支持，到底哪个是正确的呢？ 对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说：（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；（2）InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(Adaptive H
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2023-11-27 14:46:35
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哈希索引哈希索引是基于哈希表实现的，只有精确匹配索引所有的列的查询才会有效。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希值，哈希值不同键值的行计算出来不同，哈希索引将所有的哈希值存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。Mysql中只有Memory引擎显示支持哈希索引。哈希索引是Memory引擎表的默认索引。如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希
原创
2022-03-22 10:46:04
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在memcached中，我们一直提到key的hash来存取数据，为了更好的理解存取数据的过程。我们先来理解一下hash，即叫散列或者哈希。 google搜索到的头条：散列表（也叫哈希表），是根据关键码值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
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2024-09-25 13:22:28
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# Java 哈希编码
在Java编程中，哈希编码是一种非常重要的技术，它可以帮助我们快速查找和比较数据，提高程序的效率。哈希编码也被广泛应用于数据结构中，比如哈希表、哈希集合等。本文将介绍Java中的哈希编码的原理和实现方式，并通过代码示例来演示如何使用哈希编码。
## 哈希编码原理
哈希编码是将任意长度的输入数据转换为固定长度的输出数据的一种方法。在Java中，哈希编码通常通过调用对象的
原创
2024-05-09 03:59:54
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数据库中的索引技术——哈希索引1、哈希索引哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。对于hash相同的，采用链表的方式解决冲突。类似于ha
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2024-04-21 12:50:08
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索引的出现是为了提高数据库查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。自适应哈希索引(AHI)哈希表是一种常见的数据结构，即通过哈希算法计算出一个数字在表中的位置，并将数字存入该表。哈希索引就是通过哈希表来实现的，一般情况下查找时间复杂度为O(1)。InnoDB会监控对表上各索引页的查询，会自动根据访问的频率和模式为某些热点页建立哈希索引，所以又叫自适应哈希索引，访
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2024-02-29 21:23:11
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哈希索引哈希索引：hash索引的随机查找的时间复杂度为O（1）.可以一次定位。索引hash索引的查询效率很高，但是弊端就是对于单个查找比如等值查找很方便。因为哈希索引比较的就是就行hash运算后的hash值。但是如果是范围查找，哈希过后的hash值和要查找的范围大部分情况下是不连续的，所以会慢。 二叉树索引二叉树索引：二叉树不适合做索引结构，二叉树做索引结构树的高度会越来越高
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2024-04-08 18:57:14
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哈希表的java实现什么是哈希表？1.哈希表是通过关键码key来直接进行访问的一种数据结构
2.也就是它通过关键码来值映射到表中的一个位置来访问记录，进而加快访问的速度
3.存放记录的数组叫做散列表(哈希表)哈希表的根据解决冲突方式不同分为的两种样式1.分离链接法2.线性探测法散列函数1.什么是散列函数？简单的说，就是已知一个值value,通过将value代入散列函数就可以知道其在散列表中所存放的
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2023-11-04 17:50:18
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# 实现Java uuid的哈希编码
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现Java uuid的哈希编码。首先，我会在表格中展示整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括所需的代码和注释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[生成UUID]
step2[将UUID转为字符串]
st
原创
2024-05-12 06:54:51
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什么是索引？索引又是用来干什么的？一句话概括就是：索引就是为了调高数据的查询效率就像书的目录一样，如果你想找到某个知识点，通常我们都是翻看书的目录。同样，索引其实就是数据库表的“目录”。索引的常见模型实现索引的数据结构有很多，最常见的也是比较简单的数据结构有哈希表，有序数组和搜索树。哈希表哈希表是一种以键-值(key-value)形式存储数据的结构，我们只需要输入查找的键key，就可以得到对应的值
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2023-11-24 14:18:19
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什么是索引？索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。简单来说索引的出现就是为了提高数据的查询效率，就像书的目录一样。索引的常见模型1.哈希表哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构。哈希的思路就是，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置，然后把value放在数组的这个位置上。不可避免的，多个key值经过哈希函数
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2023-12-06 16:06:11
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以下内容来自《高性能Mysql》1.哈希索引本身只需存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这也让哈希索引查找的速度非常快2.哈希索引只包含哈希值和行指针，而不会存储字段值，所以不能够通过使用索引中的值来避免读取行，不过访问内存中的行速度 很快，这一点对性能的影响不大。3.哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序4.哈希索引页不支持部分索引列匹配查找，
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2023-12-01 10:52:07
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