哈希算法(Hash)又称摘要算法(Digest),它的作用是:对任意一组输入数据进行计算,得到一个固定长度的输出摘要。哈希算法最重要的特点就是:相同的输入一定得到相同的输出; 不同的输入大概率得到不同的输出。 哈希算法的目的就是为了验证原始数据是否被篡改。Java字符串的hashCode()就是一个哈希算法,它的输入是任意字符串,输出是固定的4字节int整数:“hello”.hashCode();
转载 2023-08-04 18:57:53
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   作者:woshixuye  一、为什么要有Hash算法Java中 的集合有两类,一类是List,一类是Set。List内的元素是有序的,元素可以重复。Set元素无序,但元素不可重复。要想保证元素不重复,两个元素 是否重复应该依据什么来判断呢?用Object.equals方法。但若每增加一个元素就检查一次,那么当元素很多时,后添加到集合中的元素比较的次数就 非
转载 2023-06-13 22:39:41
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前言        哈希算法( Hash )又称摘要算法( Digest ),它的作用是:对任意一组输入数 据进行计算,得到一个固定长度的输出摘要。哈希算法的目的:为了验证原始数据是否 被篡改。        哈希算法最重要的特点就是: 相
实现负载均衡是后端领域一个重要的话题,一致性哈希算法是实现服务器负载均衡的方法之一,你很可能已在一些远程服务框架中使用过它。下面我们尝试一下自己实现一致性哈希算法。一. 简述一致性哈希算法这里不详细介绍一致性哈希算法的起源了,网上能方便地搜到许多介绍一致性哈希算法的好文章。本文主要想动手实现一致性哈希算法,并搭建一个环境进行实战测试。在开始之前先整理一下算法的思路:一致性哈
想必大家都用google或baidu的识图功能,上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果,达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法,这些算法都很易懂,下面分别介绍一下: 一、平均哈希算法(aHash)此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的,最适用于缩略图,放大图搜索。步骤:1.缩放图片:为了保留结构去掉细节,去除大小、横纵比的差异,把图片统一缩放到8*8,共64个像素的图片。2.转
# 哈希算法Java实现 哈希算法是一种将任意长度的输入(信息或数据)映射为固定长度的输出(哈希值或哈希码)的算法。它广泛应用于数据结构(例如哈希表)、密码学以及数据完整性验证等领域。本文将介绍哈希算法的基本概念、在Java中的实现及其应用场景,并提供相关的序列图和ER图。 ## 哈希算法的基本概念 哈希算法有几个重要特性: 1. **确定性**:同样的输入总会得到相同的输出。 2. *
原创 10月前
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哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等,相应的表称为哈希表。这种方法的基本思想是:首先在元素的关键字k和元素的存储位置p之间建立一个对应关系f,使得p=f(k),f称为哈希函数。创建哈希表时,把关键字为k的元素直接存入地址为f(k)的单元;以后当查找关键字为k的元素时,再利用哈希函数计算出该元素的存储位置p=f(k),从而达到按关键字直接存取元素的目的。当关键字集合很大时,关键字值不同的元
转载 2024-01-09 19:38:22
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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
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
转载 2023-07-24 15:54:10
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从开始学习java哈希码以及equals和==的区别就一直困扰着我,今天从网上搜集了很多关于这些知识的资料,感觉终于理解的差不多了,特此总结一下,以免以后忘记无从查考。重写的equals()方法以及其它基本数据类型的包装类重写的euqals()方法,他们在比较对象的时候都是根据hashCode()方法返回的哈希码来判断两个对象是否相等的,所以要想搞清楚equals()就必须要知道什么是哈希码。
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了。     因此,引入了一致性哈希算法: &n
转载 2024-08-24 08:39:26
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hashCode方法就是采用哈希算法存取对象的集合它内部采用对某个数字N进行取舍的方式对哈希吗进行分组和划分存储区域。当从hashset集合中查找某个对象时,java系统首先调用对象的hashCode()方法获得对象的哈希码(根据一定的算法得出一个唯一的值),然后根据哈希码找到相应的存储区域最后取出该存储区域内的每个元素与对象进行equals方法比较,这样会大大的提高查找速度,其区域分布如图注意h
转载 2023-07-18 20:36:07
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哈希表的定义哈希表(Hash table,也叫散列表)是一种查找算法,与链表、树等算法不同的是,哈希算法在查找时不需要进行一系列和关键字的比较操作。 哈希算法希望能尽量做到不经过任何比较,通过一次存取就能得到所查找的数据元素,因而必 须要在数据元素的存储位置和它的关键字(可用key表示)之间建立一个确定的对应关系,使每个关键字和散列表中一个唯一的存储位置相对应。因此在查找时,只要根据这个对应关
转载 2023-07-18 15:09:01
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# Java哈希算法冲突 在Java编程中,哈希算法是一种非常常用的数据结构,它能够快速地定位到存储或检索数据的位置。然而,在实际应用中,我们可能会遇到哈希算法冲突的情况。哈希冲突是指两个不同的输入值,通过哈希函数计算后得到相同的哈希值,这就导致在哈希表中存在冲突。 ## 哈希算法冲突发生的原因 哈希算法冲突通常是由于不同的键值计算出的哈希值相同,这可能是由于哈希函数的设计不够均匀、散列函数
原创 2024-04-03 04:26:57
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Java单向哈希算法在现代信息安全中占据着重要地位。随着互联网的发展,对于数据的保密性和完整性要求越来越高。哈希算法被广泛用于密码存储、数据完整性校验以及数字签名等场景。 ```markdown > 从2000年代初期,许多行业开始标准化使用哈希算法来保护用户信息。这种技术在过去的二十年中不断演进,以适应日益变化的安全需求。 ``` ```mermaid timeline title
原创 6月前
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1 什么是hash冲突我们知道HashMap底层是由数组+链表/红黑树构成的,当我们通过put(key, value)向hashmap中添加元素时,需要通过散列函数确定元素究竟应该放置在数组中的哪个位置,当不同的元素被放置在了数据的同一个位置时,后放入的元素会以链表的形式,插在前一个元素的尾部,这个时候我们称发生了hash冲突。2 如何解决hash冲突事实上,想让hash冲突完全不发生,是不太可能
转载 2024-08-20 11:32:40
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 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用。        一致性hash算法
# 实现Java哈希算法路由 ## 介绍 在开发过程中,经常会遇到需要根据一些条件将数据分发到不同的处理节点上的情况。哈希算法路由提供了一种简单且高效的方式来实现这个目标。本文将介绍如何使用Java实现哈希算法路由,并提供详细的步骤和示例代码。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[收集数据] --> B[计算哈希值] B --> C[选择目标节点]
原创 2023-11-23 10:43:00
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## 均值哈希算法简介与实现(Java) ### 1. 引言 在计算机视觉领域,图像相似度的度量是一个常见的问题。然而,如何快速并准确地计算两张图像的相似度一直是一个挑战。均值哈希算法(Average Hash)是一种简单而高效的图像相似度计算方法,通过将图像转换为二进制哈希码,实现图像的快速比对。本文将介绍均值哈希算法的原理,并使用Java语言实现。 ### 2. 均值哈希算法原理 均值
原创 2023-11-28 11:50:39
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摘要我们很难想象用户在什么样的网络环境使用我们开发的应用,如果用户所处的网络环境不是一个可信任的环境,那么用户的账户安全就可能有威胁,比如用户登陆时提交的账号密码被网络嗅探器窃取;客户端加密数据能有效的防御网络嗅探器窃取数据,通过在客户端Javascript加密数据后再提交至服务端进行验证有效提高了系统的安全系数,这符合纵深防御原则和数据安全要素机密性;本文整理了两种常用的加密算法:md5和sha
转载 2024-10-24 10:51:28
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