hash函数

原文链接 一、概览 容器主要包括 Collection 和 Map 两种，Collection 存储着对象的集合，而 Map 存储着键值对（两个对象）的映射表。 Collection 1. Set TreeSet：基于红黑树实现，支持有序性操作，例如根据一个范围查找元素的操作。但是查找效率不如 HashSet，HashSet 查找的时间复杂度为 O(1)，TreeSet 则为 O(logN)。 HashSet：基于哈希表实现，支持快速查找，但不支持有序性操作。并且失去了元素的插入顺序信息，也就是说使用 Iterator 遍历 HashSet 得到的结果是不确定的。 LinkedHashSet：具有 HashSet 的查找效率，且内部使用双向链表维护元素的插入顺序。 2. List ArrayList：基于动态数组实现，支持随机访问。 Vector：和 ArrayList 类似，但它是线程安全的。 LinkedList：基于双向链表实现，只能顺序访问，但是可以快速地在链表中间插入和删除元素。不仅如此，LinkedList 还可以用作栈、队列和双向队列。 3. Queue LinkedList：可以用它来实现双向队列。 PriorityQueue：基于堆结构实现，可以用它来实现优先队列。 Map TreeMap：基于红黑树实现。 HashMap：基于哈希表实现。 Hashtable：和

Base 2.8.7 Redis是一个包含了很多Key-Value对的大字典，这个字典支持的Value非常丰富，可以为 字符串、哈希表、列表、集合和有序集 ，基于这些类型丰富的value，扩展出了功能强大的操作，例如hmset、lpush、sadd等 字典 字典是Redis最基础的数据结构，一个字典即一个DB，Redis支持多DB Redis字典采用 Hash表 实现，针对碰撞问题，其采用的方法为 “ 链地址法 ” ，即将多个哈希值相同的节点串连在一起， 从而解决冲突问题。 “链地址法”的问题在于当碰撞剧烈时，性能退化严重，例如：当有n个数据，m个槽位，如果m=1，则整个Hash表退化为链表，查询复杂度O(n) 为了避免Hash碰撞攻击，Redis随机化了Hash表种子 Redis的方案是 “双buffer” ，正常流程使用一个buffer，当发现碰撞剧烈（判断依据为当前槽位数和Key数的对比），分配一个更大的buffer，然后 逐步 将数据从老的buffer迁移到新的buffer。 Redis字典结构如下： typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2]; //双buffer int rehashidx; int iterators; } dict; typedef struct dictht

哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一斑。本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析。 Ŀ¼ 　 　 一、 什么是哈 希表 　　二、 HashMap实现原理 　　三、 为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？ 　　四、 重写equals方法需同时重写hashCode方法 　　五、 总结 一、什么是哈希表 　　在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能 　　 数组 ：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n) 　　 线性链表 ：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n) 　　 二叉树

一.散列表（Hash Table） 1.用来实现字典操作的一组有效数据结构 2.直接寻址表（直接寻址）：数组T[0...m-1]，可以存放动态集合的元素 1 class direct_address_table: 2 ‘‘‘ 直接寻址表 ‘‘‘ 3 def __init__ (self, T=[], size= 0): 4 if len(T) == 0: 5 self.T = [None for i in range(size)] 6 else : 7 self.T = T 8 self.size = size 9 ‘‘‘ 对于节点 ‘‘‘ 10 def search(self, k): 11 return self.T[k] 12 13 def insert(self, x): 14 self.T[x.key] = x 15 16 def delete(self, x): 17 self.T[x.key] = None 18 19 class Node: 20 def __init__ (self, key): 21 self.key = key 22 23 T= [] 24 dat=direct_address_table(T,10 ) 25 x=Node(2 ) 26 print (dat.insert(x)) 直接寻址表 3.散列表：利用散列函数（hash function

KEY分区和HASH分区相似，但是KEY分区支持除text和BLOB之外的所有数据类型的 分区，而HASH分区只支持数字分区，KEY分区不允许使用用户自定义的表达式进行分 区，KEY分区使用系统提供的HASH函数进行分区。当表中存在主键或者唯一键时，如 果创建key分区时没有指定字段系统默认会首选主键列作为分区字列,如果不存在主键 列会选择非空唯一键列作为分区列,注意唯一列作为分区列唯一列不能为null。 转载请标明出处: KEY分区和HASH分区的区别 文章来源: KEY分区和HASH分区的区别

我是慕小白， 一个专注前端/Java/Python/大数据/人工智能资源分享的技术人，我会在群里不定期免费分享一些资源，资源包括各种VIP教程（我会严格审核质量），以及书籍和优质文章。目前群是免费加入，后面会考虑会加收一点钱，当做群运营费用，用户买资料以及发红包给那些活跃的人。 程序员资源交流2群（加群需注明来意，最好可以注明自己的CSDN账号，否则不会允许加入）:135948728 前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了 哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也 甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理 面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。 毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且 注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后，有一点必须强调的是，全文行 文是基 于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分 析，且场景也远比本文所述的任何一种情况复杂得多。 OK，若有任何问题，欢迎随时不吝赐教。谢谢。 何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量， 就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大， 导致无法一次性装入内存。 那解决办法呢?针对时间

Memcached：为分布式客户端做分发，hash环 TWY Redis： 为分布式客户端做分发 ， hash环 当前，Memcached、Redis这类分布式kv缓存已经非常普遍。从本篇开始，本系列将分析分布式缓存相关的原理、使用策略和最佳实践。 我们知道Memcached的分布式其实是一种“伪分布式”，也就是它的服务器结点之间其实是相互无关联的，之间没有网络拓扑关系，由客户端来决定一个key是存放到哪台机器。 具体来讲，假设我有多台memcached服务器，编号分别为m0,m1,m2,…。对于一个key，由客户端来决定存放到哪台机器，那最简单的hash公式就是 key % N，其中N是机器的总数。 但这有个问题，一旦机器数变少，或者增加机器，N发生变化，那之前存放的数据就全部无效了。因为你按照新的N值取模计算出的机器编号，和当时按旧的N值取模算出的机器编号肯定是不等的，也就意味着绝大部分缓存会失效。 这个问题的解决办法就是用1种特别的Hash函数，尽可能使得，增加机器/减少机器时，缓存失效的数目降到最低，这就是Hash环，或者叫一致性Hash。 Hash环 （2）把key也hash到这个环上。然后在这个环上进行匹配，看这个key和哪台机器匹配。 具体来讲，如下： 假定有这样一个Hash函数，其值空间为（0到2的32次方-1) ，也就是说，其hash值是个32位无整型数字

不时会爆出网站的服务器和数据库被盗取，考虑到这点，就要确保用户一些敏感数据（例如密码）的安全性。今天，我们要学的是 hash 背后的基础知识，以及如何用它来保护你的 web 应用的密码。 密码学是非常复杂的一门学科，我不是这方面的专家，在很多大学和安全机构，在这个领域都有长期的研究。 本文我试图使事情简单化，呈现给大家的是一个 web 应用中安全存储密码的合理方法。 Hashing 将一段数据（无论长还是短）转成相对较短的一段数据，例如一个字符串或者一个整数。 这是通过使用单向哈希函数来完成的。“单向” 意味着逆转它是困难的，或者实际上是不可能的。 加密可以保证信息的安全性，避免被拦截到被破解。Python 的加密支持包括使用 hashlib 的标准算法（例如 MD5 和 SHA），根据信息的内容生成签名，HMAC 用来验证信息在传送过程中没有被篡改。 一个通常使用的 hash 函数的例子是 md5() ，这也是当前在很多不同语言和系统中比较流行的： import hashlib data = "Hello World" h = hashlib . md5 () h . update ( data ) print ( h . hexdigest ()) # b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5 为了计算一个数据块（这儿是 ASCII 字符串）的 MD5

以太坊交易基本流程： 完整流程分为以下几个步骤： 发起交易：指定目标地址和交易金额，以及需要的gas/gaslimit 交易签名：使用账户私钥对交易进行签名 提交交易：把交易加入到交易缓冲池txpool中（会先对交易签名进行验证） 广播交易：通知EVM执行，同时把交易信息广播给其他结点 用户通过JSON RPC发起 eth_sendTransaction 请求，最终会调用 PublicTransactionPoolAPI 的 SendTransaction 实现， 首先根据from地址查找到对应的wallet，检查一下参数值， * 通过SendTxArgs.toTransaction()创建交易 * 通过Wallet.SignTx()对交易进行签名 * 通过submitTransaction()提交交易 //代码位于 `internal/ethapi/api.go` func (s *PrivateAccountAPI) SendTransaction(ctx context.Context, args SendTxArgs, passwd string ) (common.Hash, error) { if args.Nonce == nil { // Hold the addresse's mutex around signing to prevent concurrent

hash扩展攻击产生 hash扩展攻击存在的原因有两个，第一个是现在常用的hash函数如md5和sha系列的是采用的MD迭代结构；第二个就是验证逻辑的不严谨。 1、MD(Merkle-Damgard)迭代结构 这种结构定义的Hash函数中，输入消息m，并将其分为L个固定长度，若最后一个不满足输入分组长度的要求，按照一定规则进行填充。该Hash函数重复使用一个压缩函数f。压缩函数f有两个输入，一个是前一阶段的n bit输入，另外一个是源于消息b bit分组，并产生一个n bit的输出，作为下一个阶段的输入。算法开始要有一个初始值IV。具体如下图： 如上图，假设明文M分组为Y1、Y2、Y3、Y4。看第一步，先将消息分组Y1与初始变量IV进行f函数操作之后，得出的值和Y2继续使用f函数操作，直到最后得出的值就是hash值，这就是MD迭代结构。 MD5和sha系列的算法也是这种结构，只不过它们才去不同长度的IV和f函数。 2、验证逻辑的不严谨 思考以下情况： A生成一个key和消息m，计算h=hash(m，key)，公布{m,h}，A采用这种方式验证自己的消息m是否被篡改过。此时，A觉得没人能更改他的消息m，因为更改之后，无法更改h，因为篡改者没有key。也就无法计算h_fake=hash(m_fake, key)。变可以采用hash扩展攻击。 3、攻击产生 篡改者没有key