文章目录1. 什么是哈希2. 哈希特性3. 哈希的用途4. 基于Hash的数据类型有哪些4.1 为什么字典查询速度快,且基本不受字典大小的影响4.2 集合为什么能去重 1. 什么是哈希Hash,一般翻译为散列、杂凑,或者音译为哈希,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空间
这里写目录标题一,前言二,大体框架1.Map接口创建2.存储节点的设计3.大体框架三,常用方法实现_1.clear方法__2.put方法_(1)准备工作1:计算index的方法(2)开始写put方法_3.node查找节点方法,containsKey方法__4.remove方法__5.containValue方法_四.Hashmap的扩容_1.一些概念__2.方法实现_ 一,前言之前的文章哈希表1,
写在之前什么是函数? 在中学中,函数被定义为,已知一个数集A,通过特定对应法则,由数集A得到了数集B。我们可以这样理解数集A中的每一个数,经过特定处理,得到了数集B。函数有三个组成部分,定义域A、值域B和对应法则。哈希哈希表本质上是一个数组,数组的每个位置上储存着键值对(key : value),key是关键字,value是我们想要查找的值,把关键字输入哈希函数,可以得到储存着键值对的下标
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
从三个方面来说,主要有方面的措施:对象的引用计数机制、垃圾回收机制、内存池机制。一、对象的引用计数机制Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。引用计数增加的情况:1、一个对象分配一个新名称2、将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)引用计数减少的情况:1、使用del语句对对象别名显示的销毁2、引用超出作用域或被重新赋值sys.getrefcount( )函数可以
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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
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
在学习哈希的过程中,使用的是python,由于python中的字典使用起来非常方便,但不利于对哈希的本质理解。因此写这篇文章来总结对哈希的理解。初学者,总结有不严谨处,还请见谅。下面是摘录的对哈希表的定义:哈希表,Hash table,也称为散列表,它是可以根据关键字的值,直接进行查询与访问的数据结构。我们通常通过映射函数将关键字直接对应到表中的某个位置,从而加快查找速度。这个映射函数叫做哈希函数
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类型与哈希哈希(散列计算),可以将任意长度的输出,通过散列算法变为固定长度输出,简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 1.可哈希类型: 数字类型(int,float,bool)字符串str、元组tuple 注意:int与float类型通过hash计算后还是原来的值,取决于__hash__魔术方法的运算过程 bool:在通过hash运算后为1,0 可以理解为:当
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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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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
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
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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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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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
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
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
# Python中的可哈希与不可哈希对象 在Python中,哈希是一个非常重要的概念,特别是在使用诸如集合(`set`)和字典(`dict`)这样的数据结构时。理解什么是可哈希对象和不可哈希对象,对于有效地使用Python的特性至关重要。本文将对可哈希和不可哈希对象进行解释,并通过示例和关系图来帮助大家更好地理解这一概念。 ## 一、可哈希与不可哈希的定义 在Python中,**可哈希对象*
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!作为一种通用的编程语言,Python 为不同的用户场景提供了一系列内置的数据结构。当你学习 Python 基础知识的时候,你可能在某些地方看到有提及可哈希。例如,你可能会看到 dict 中的键需要是可哈希的(请参见下面代码片段中的一个小示例)。在另一个例子中,它提到了 set 中的元素需要是可哈希的。
哈希加密算法应用非常广泛,包括数字签名,身份验证,操作检测,指纹,校验和(消息完整性检查),哈希表,密码存储等。在密码学中,好的哈希算法应该满足以下两个条件:一是无法从哈希值解密原始消息;二是,更改原始消息的一个字节,哈希消息会发生非常大的变化。
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