一、iOS hash下图列出 Hash 在 iOS 中的应用分析整理知乎上的一句话:算法、数据结构、通信协议、文件系统、驱动等,虽然自己不写那些东西,但是了解其原理对于排错、优化自己的代码有很大帮助,就好比虽然你不设计制造汽车,但如果你了解发动机、变速器、安全气囊等几项原理,对于你驾车如何省油、延长使用寿命、保证自身安全有很大好处,学而不思则罔、思而不学则殆,开发人员就是个随波而进的行业,无论何时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-29 23:44:27
                            
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            一 、Hash 1.1 介绍 Redis中的字典采用哈希表作为底层实现,一个哈希表有多个节点,每个节点保存一个键值对。在Redis源码文件中,字典的实现代码在dict.c和dict.h文件中。Redis的数据库就是使用字典作为底层实现的,通过key和value的键值对形式,代表了数据库中全部数据。而且,所有对数据库的增、删、查、改的命令,都是建立在对字典的操作上。同时,字典还是Redis中哈希键的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言关联对象的底层原理weak的实现原理KVO的实现原理iOS App签名的原理对象引用计数存储的位置Runloop与线程的存储关系NSDictionary的原理哈希表哈希表定义哈希表优缺点哈希查找步骤哈希表的存储过程哈希表的实现负载因子 = 总键值对数/数组的个数哈希冲突的解决方法开散列闭散列再哈希法建立公共溢出区开闭散列二者的比较拉链法的优点:拉链法的缺点:线性探测法的缺点NSDic            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考链接:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017686752491744  摘要算法(也成为哈希算法)是用来防篡改的,因为我们的即使元数据改动一个字节,通过加密算法得出的摘要也会千差万别,从而我们可以比较两个文件的摘要,而得出这个文件是否被改动。  Python 内建模块hashlib提供了摘要算法MD5  MD5是常见的摘要算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现Redis中的Hash表
## 1. 整体流程
首先,我们来看一下实现Redis中的Hash表的整体流程:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到Redis数据库 |
| 2 | 创建一个Hash表 |
| 3 | 向Hash表中添加键值对 |
| 4 | 从Hash表中获取键值对 |
| 5 | 删除Hash表中的键值对 |
| 6 | 断开与R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            假定我们有一个hashmap的逻辑结构,用户编号的为15的人,name是dlf,scho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类,HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但它们底层的 Hash 存储机制完全一样,甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。  通过 HashM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            题目:代码:python代码偷奸耍滑,无脑replace:class Solution:
    def replaceWords(self, dict: List[str], sentence: str) -> str:
             for i in range(0,len(dict)):
                      s=""+sentence
                   
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在 Redis 中实现嵌套 Hash 表
Redis 是一个高性能的内存数据存储系统,可以用作数据库、缓存和消息代理。在 Redis 中,Hash 是一种非常方便的数据结构,适合用于存储对象的属性。在这篇文章中,我们将详细介绍如何在 Redis 中实现嵌套 Hash 表。
## 实现步骤流程
首先,我们将整个实现过程划分为几个步骤。以下是操作流程和每一部分的主要任务。
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Redis清空Hash表中的数据
Redis是一种高性能的键值存储数据库,它支持多种数据类型,如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等。在实际应用中,我们可能会遇到需要清空Hash表中的数据的情况。本文将介绍如何使用Redis命令来实现这一功能,并提供代码示例。
## 1. 什么是Hash表?
在Redis中,Hash表是一种键值对集合,其中每个键都是唯一的。Hash表的键被称为字段(f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-23 10:56:28
                            
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            哈希表
哈希表(Hash table),也称为散列表,是一种常用的数据结构,用于实现键值对的存储和快速查找。它通过将键映射到一个哈希值,然后将该哈希值作为索引来访问数据,从而实现高效的插入、删除和查找操作。
哈希表的核心思想是使用哈希函数将键转换为唯一的哈希值,然后将该哈希值与数组的索引进行关联。当需要插入或查找一个键值对时,通过哈希函数计算出哈希值,并使用该哈希值直接访问数组中的位置。这样可以在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-24 10:59:03
                            
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            # Python中如何删除Redis中的Hash表
## 引言
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统,常用于缓存、消息队列、实时统计等场景。在Python中,我们可以使用Redis客户端库来操作Redis数据库,其中包括删除Hash表的功能。
本文将介绍如何使用Python删除Redis中的Hash表,并结合一个实际问题来说明其使用方法。
## 安装Redis客户端库
首先,我们需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-20 05:37:27
                            
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            概念:散列表(Hash table。也叫哈希表),是依据关键码值(Key value)而直接进行訪问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来訪问记录,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。给定表M,存在函数f(key)。对随意给定的keyword值k...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Redis 三大主线高性能主线,包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架;高可靠主线,包括主从复制、哨兵机制;高可扩展主线,包括数据分片、负载均衡。Redis底层数据结构 动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表和整数数组为什么哈希表操作变慢了? 当你往 Redis 中写入大量数据后,就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点,那就是哈希表的冲突问题和 rehash            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            数组的使用等同于将一堆对象存放在一个容器中,而哈希表则能将这堆对象通过标签进行索引,正确的利用哈希表能将我们的脚本变得极其简洁明了。一、哈希表的创建我们通过@()的方式来创建静态数组,极其类似的,使用@{}则可以用来创建哈希表,哈希表的第一列称为Key用于索引,第二列称为Value,用于存储值,可以使用对应的key值来访问其Value。二、新对象的添加,如下图所示,三种添加方法都是合适的;三、对象            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、 哈希表用于AD属性修改,-add可以用于新属性的添加,-replace则可以用于属性的修改。    $custom = @{}    $custom.ExtensionAttribute3= 12    $custom.ExtensionAttribute4 = 'Hell            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            功能:创建一个hash table。假设有处理冲突,则採用再散列法放置该元素 代码參考《零基础学数据结构》 代码例如以下:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            查找的过程为给定值依次和关键字集合中各个关键字进行比较;查找的效率取决于和给定值进行比较的关键字个数;哈希函数: f(key) = L[(ord(第一字母)-ord(‘A’)+1)/2] 该例子可见: 1、哈希(Hash)函数是一个映像,即:将关键字的集合映射到某个地址集合上,它的设置很灵活,...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2015-03-30 21:33:00
                            
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            Hash表 Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种特殊的数据结构,它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别,它能够快速到想要查找的记录,而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。这个源于Hash表设计的特殊性,它采用了函数映射的思想将记录的存储位置与记录的...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2015-09-28 16:06:00
                            
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            # Redis模糊查询Hash表中的Key
## 简介
在实际的开发过程中,我们经常需要对Redis中的Hash表进行模糊查询。本文将介绍如何实现这一功能,并逐步指导刚入行的开发者完成这个任务。
## 整体流程
下面是完成“Redis模糊查询Hash表中的Key”任务的整体流程,我们可以用一个表格来展示:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接到Redis服            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-11 10:35:07
                            
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