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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2023-07-03 16:57:18
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# Redis哈希表性能评估指南
Redis是一个高性能的键值存储系统，被广泛应用于实时数据处理等场景。特别是Redis提供的哈希表结构，能够有效地存储和查询相关数据。对于刚入行的小白来说，如何评估和优化Redis哈希表的性能是一个重要的课题。本文将通过步骤详细说明如何实现Redis哈希表性能评估，并附上示例代码及注释。
## 流程步骤
下面是实现“Redis哈希表性能评估”的基本流程：
原创
2024-07-31 08:07:05
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# Redis 哈希很大的性能
在使用 Redis 数据库时，我们经常会遇到需要存储大量数据的情况。Redis 提供了哈希数据结构来解决这个问题，它可以存储和操作一个包含多个字段的数据集合。本文将介绍 Redis 哈希的性能特点，并提供一些代码示例来说明其用法。
## Redis 哈希的概念和用途
Redis 哈希是一个键值对的集合，其中每个键都是唯一的，并且与一个哈希表相关联。哈希表由多个
原创
2023-11-08 12:26:09
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# 学习如何实现 Redis 的哈希和 String 性能
## 整体流程
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 建立 Redis 连接 --> 实现哈希和 String 操作
```
## 详细步骤
| 步骤 | 代码 | 说明
原创
2024-02-25 04:22:06
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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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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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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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2023-08-17 22:17:25
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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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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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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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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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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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# 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*
基础Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典。内部实现结构上同Java 的 HashMap 也是一致的，同样的数组 + 链表二维结构。第一维 hash 的数组位置碰撞时，就会将碰撞的元素使用链表串接起来。 不同的是，Redis 的字典的值只能是字符串，另外它们 rehash 的方式不一样，因为Java 的 HashMap 在字典很大时，rehash 是个耗时的操
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2023-07-09 23:49:15
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pairs和ipairsLua中Table的存储方式在看二者的区别之前，我们首先来看一下Lua中的table是如何在内存中进行分配的。Table的组成：1.哈希表 用来存储Key-Value 键值对，当哈希表上有冲突的时候，会通过链表的方式组织冲突元素2.数组 用来存储 数据（包括数字，表等） 我们来看一个简单的例子print('test pairs and ipairs')
local t =
1. 前言HashMap是基于底层叫Entry[]数组实现的一种哈希表现在稍微深入一点，讲解HashMap里面的一个点：存取（put/get）数据的时候，Entry数组index下标的计算。2. hashCode，hash与index的概念a).put/get一个元素的时候，会调用该元素的hashCode方法，比如下面的自定义KeyObject类。b).hashCode的数据会被用来计算hash值
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2024-03-27 07:24:41
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前言在游戏服务器的设计过程中,涉及到用户游戏数据的存储和读取,使用MysqL对其进行操作在必定程度上会增加与数据库的交互,并且效率太低.在查询了资料后决定采用Redis中的HashMap对数据进行实时更新,利用定时任务机制将每个10分钟将Hashmap中的数据同步到数据库中.首先介绍一下Redis和HashMap：RedisRedisRemote Dictionary Server(Redis)
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2023-07-07 15:51:58
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