介绍 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，它的输入可以
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2023-08-02 20:19:47
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一、定义 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key和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。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为
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2023-08-17 11:37:38
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Python 中的可哈希对象与不可哈希对象
原创
2023-05-15 16:44:24
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前言：我们经常会听见很多的概念，哈希值，哈希表，可哈希对象，不可哈希对象，散列表，字典，映射，等等，那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系，它们的本质又是怎么样的，本此系列文章将针对这些概念进行说明，鉴于篇幅较多，本次系列文章将分为两篇来说明，此为第二篇，会涉及到一下概念，可变对象mutable与不可变对象inmutable，可哈希hashable与不可哈希unhashable，为什么字典di
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2024-08-31 20:21:55
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# Java 对象哈希实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java对象哈希。本文将通过以下步骤展示实现的流程，并提供相应的代码和解释。
## 步骤一：创建Java对象
首先，我们需要创建一个Java对象。假设我们要创建一个名为Person的类，该类具有以下属性：姓名、年龄和性别。下面是一个简单的Person类的示例代码：
```java
public class Pers
原创
2023-12-12 09:19:54
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# Java对象哈希：理解与实践
在Java编程中，哈希是一种高效的存储和检索数据的方法。每当你使用哈希表或哈希集合时，实际上都是在依赖对象的哈希值。在本文中，我们将探讨Java对象的哈希机制，代码示例，以及如何在实际应用中运用这一知识。
## 什么是哈希？
哈希（Hashing）是将输入数据转化为固定大小的字符串或数字的过程。在Java中，哈希值通常由`hashCode()`方法生成。它为
原创
2024-10-16 04:32:31
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在 Python 中，可哈希对象（Hashable Objects）是指那些可以通过 hash() 函数计算出一个哈希值的对象，并且这些对象的哈希值在它们的生命周期内是不变的。换句话说，可哈希对象必须是不可变（immutable）的，因为它们的哈希值必须保持一致。
常见的可哈希对象包括大多数内置的不可变数据类型，例如：
字符串（str）
数字（int、float、complex）
元组（tupl
原创
2024-04-08 23:07:02
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作者：草yang年华 前言：我们经常会听见很多的概念，哈希值，哈希表，可哈希对象，不可哈希对象，散列表，字典，映射，等等，那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系，它们的本质又是怎么样的，本此系列文章将针对这些概念进行说明，鉴于篇幅较多，本次系列文章将分为两篇来说明，此为第二篇，会涉及到以下概念，可变对象mutable与不可变对象inmutable，可哈希hashable
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2023-12-14 07:35:18
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前言
哈希在很多编程语言中都有着很广泛的应用，而在Redis中也是如此，在redis中，哈希类型是指Redis键值对中的值本身又是一个键值对结构，形如value=[{field1，value1}，...{fieldN，valueN}]，其与Redis字符串对象的区别如下图所示：
一、内部编码
哈希类型的内部编码有两种：ziplist(压缩列表)、hashtable(哈希表)。只有当存储的数据量比
原创
2023-07-02 18:49:26
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# Java对象转哈希的实现指南
在现代开发中，将Java对象转化为哈希（Hash）值是一项常见且重要的任务，尤其是在数据存储和比较时。在这篇文章中，我将引导一名刚入行的小白通过一个清晰的流程来实现这一目标。以下是整个流程的步骤。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1. 定义Java类 | 创建一个需要转化为哈希的Java对象 |
| 2. 重写`h
橡皮擦，一个逗趣的互联网高级网虫，新的系列，让我们一起BeMorePythonic。十一、Python哈希表与可哈希对象11.1哈希表（散列表）哈希是从Hash音译过来的，哈希表（hashtable），也叫做散列表。哈希表是键值对的无序集合，其每个键都是唯一的，核心算法是通过索引去查找值，Python中的字典符合哈希表结构，字典中每个键对应一个值，my_dict={"key1":"value1",
原创
2021-12-20 08:05:28
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文章目录前言情景引入一、哈希表是什么？1.实例+代码二、二叉树1.树的引入2.二叉树的遍历 前言情景引入有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入(id,性别,年龄,住址…),当输入该员工的id时,要求查找到该员工的所有信息. 要求:不使用数据库,尽量节省内存,速度越快越好=>哈希表(散列)一、哈希表是什么？散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根据关键码值(Keyva
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2023-08-30 23:32:33
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# Python 自定义对象实现哈希函数
在Python中，哈希函数是用来将数据转换为一个固定大小的输出（即哈希值）的算法。哈希值是一种数字摘要，常用于数据存储和验证。自定义对象如果想要支持哈希功能，我们需要重写它们的 `__hash__` 方法。本文将介绍如何为自定义对象实现哈希函数，并结合代码示例和图形表示进行说明。
## 为什么需要哈希函数？
哈希函数的基本作用是快速查找和比较，常见于
原创
2024-10-24 06:48:51
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我们先将哈希表数据结构看成是这个样子： 那么整个map就是下图所示：然后我们再来看put(key,value)和get(key)方法的实现原理。map.put(key,value)实现原理：第一步，先将 key，value 封装到 Node 对象中。 第二步，底层会调用k的hashCode()方法得出 hash 值。 然后，通过哈希函数/哈希算法，将 hash 值转化为数组下标，下标的位置如果没有
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2024-07-28 17:01:46
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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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目录算法介绍：Hash算法的计算方法 ：Hash算法的性质 ：Hash算法的用途：用python实现hash算法：密码加盐：代码实现： 算法介绍：哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计
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2023-09-18 20:33:47
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文章目录1.什么是哈希表2.哈希冲突3.哈希表的实现(拉链法)4.哈希表的应用哈希表的应用--集合与字典哈希表的应用--MD5算法(已被破解,不再安全)哈希表的应用--SHA2算法 1.什么是哈希表哈希表,是一种线性表的存储结构,由一个直接寻址表和一个哈希函数组成. 哈希函数h(k)将元素关键字k作为自变量,返回元素的存储下标 基本操作: insert(key,value) get(key) d
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2023-08-16 10:10:17
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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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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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