数据结构（Python实现）------ 哈希表数据结构（Python实现）------ 哈希表)设计哈希表基本概念哈希表的原理设计哈希表的关键1. 哈希函数冲突解决复杂度分析 - 哈希表Python实现设计哈希集合设计哈希映射实际应用-哈希集合基本概念哈希集-用法使用哈希集查重Python实现存在重复元素只出现一次的数字两个数据的交集快乐数实际应用-哈希映射基本概念哈希映射 - 用法Pytho
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2023-09-07 09:43:48
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本文主要是讲"哈希表的存储效率一般不超过50%"的原因。 Hash Table 常用于频繁进行 key/value 模式的查找中。(查找模式，如匹配查找) 哈希表最大的优点在于查找速度快，但存储时可能发生collision(冲突)。 哈希表大多使用open addressing来解决collision，此时search的时间复杂度计算公式为：&nb
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2014-07-03 10:43:06
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开放地址法的装填因子:loadFactor = nItems/arraySize;有10000个单元的哈希表填入6667个数据后.它的装填因子 : 已经填充的数据项/链表总长度= 2/3超过这个界限,聚集越来越严重.效率下降严重. 链地址法的装填因子:一般比一1大.如果链表中有许多项.存取时间就会变长.因为存取特定数据向平均需要搜索链表的一半数据项.找到初始的单元需要O[1]
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2023-06-19 22:58:42
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Hash Table散列表（hash table）也被称为哈希表，它是一种根据键（key）来存储值（value）的特殊线性结构。常用于迅速的无序单点查找，其查找速度可达到常数级别的O(1)。散列表数据存储的具体思路如下：每个value在放入数组存储之前会先对key进行计算根据key计算出一个重复率极低的指纹根据这个指纹将value放入到数组的相应槽位中同时查找的时候也将经历同样的步骤，以便能快速的
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
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2019-05-10 15:10:00
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如果要存储对象，而对象有很多属性，那么就要用到哈希存储。哈希函数生成哈希码，也叫做散列码，表明对象在内存中的存储位置 哈希函数：MD5/SHA1/SHA256等 python自带的hashlib库就带有计算哈希的功能 import hashlib def main(): digester = has ...
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2021-08-29 09:56:00
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一致性哈希算在 1997 年由麻省理工学院提出，目的是解决分布式缓存的问题一致性哈希算法是一种特俗的哈希算法，在使用一致性哈希算法后，哈希表槽位数 (大小) 的改变平均只需要对 K/n 个关键字进行重新映射，其中 K 是关键字的数量，n 是槽位数量；然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位，几乎需要对所有关键字进行重新映射一、一致性哈希算法一致性哈希算法将哈希值空间组织成一个虚拟的圆环假设将某个哈
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2023-07-20 13:16:04
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1. Redis算法1.1 一致性hash算法一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题新增/删除节点,要求尽可能小的改变原有的映射关系解决了分布式环境下的存储动态伸缩性(弹性)问题 一致性算法的特点平衡性 平衡性是指hash的结果应该平均分配到各个节点，这样从算法上解决了负载不均问题由于节点是通过hash计算得到的结果.所以可能出现如下的情
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2024-04-09 11:07:37
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## Java Redis哈希存储实现教程
### 引言
在Java开发中，使用Redis进行缓存和数据存储是非常常见的一种做法。Redis是一种基于键值对的内存数据库，它提供了丰富的数据结构和功能，其中之一就是哈希（Hash）存储。本文将教会你如何在Java中使用Redis实现哈希存储。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接Redis服务器] --
原创
2023-10-23 16:22:04
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今天第一次做Leetcode用到了散列表，之前学的数据结构的内容都忘了，正好趁热打铁补一补。摘自其他博客的一个整合、一、哈希表简介数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。比如我们要新增或查找某个元素，我们通
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2024-04-26 16:12:30
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一 Hash表概念的介绍 Hash表是以键值对是以映射关系的形式将数据存在我们的数据结构中(即哈希表是用来存数据的，并且是一对一对的来存)， Hash表（也称散列表）是一种能实现快速插入和查找操作的数据结构，采用根据关键码值（key）来获取对应value的方式(这就是Java中Map的形式)。把
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2023-08-19 16:41:58
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Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。数字数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。Python支持多种数字类型：整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前的有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数。标准整型int，标准整型，在大多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1，也就是-21
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2024-07-04 21:30:20
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散列（Hashing）在现实中经常遇到按照给定的值进行查询的实例。在软件开发过程记录存放的位置和用于表示他的数据项直接的对应关系。这种数据结构记录了数据和数据位置的信息，这就是Hashing。我们哈希链表的数据结构图示是这样的  
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2023-12-28 03:35:42
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哈希表是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。其基本思想是将关系码的值作为自变量，通过一定的函数关系计算出对应的函数值，把这个数值解释为结点的存储地址，将结点存入计算得到存储地址所对应的存储单元。检索时采用检索关键码的方法。现在哈希表有一套完整的算法来进行插入、删除和解决冲突。在Java中哈希表用于存储对象，实现快速检索。
Java.util
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2023-06-12 19:58:47
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mysql作为站点后端的重要数据落地组成部分，可谓是运用相当之广泛。在web应用中，往往庞大的数据会最终落地到mysql中，当一张mysql单表记录了上10亿的记录时，性能往往不会很理想，于是我们往往会将一张单表拆分成多张相同的分表。今天我们主要来讲如何合理的进行分表。
1、对一个字段进行分表：
这种分表方式，是我在工作中直接应用到的一种方式：
举一个简单的例子：
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2024-06-05 11:40:38
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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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目录前言一.算法1. 哈希表是什么？2. 什么是时间复杂度？3. 空间复杂度4. 递归4. 查找4.1、顺序查找4.2. 二分查找5. 排序5.1. 冒泡排序5.2. 选择排序5.3. 插入排序5.4. 快速排序5.5. 堆排序5.5.1.树5.5.2. 堆5.6. 归并排序5.7. 希尔排序5.8. 计数排序5.9.桶排序5.10. 基数排序二.数据结构2.1.列表/数组2.2.栈2.3. 队
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2023-09-28 17:37:40
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散列表(哈希表)散列表：所有的元素之间没有任何关系。元素的存储位置，是利用元素的关键字通过某个函数直接计算出来的。这个一一对应的关系函数称为散列函数或Hash函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，称为散列表或哈希表(Hash Table)。关键字对应的存储位置，称为散列地址。散列表是一种面向查找的存储结构。它最适合求解的问题是查找与给定值相等的记录。但是对于某个关键字能对应很多记录的
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2023-10-18 16:35:48
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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、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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