hash

HashMap底层源码剖析 数组+单向链表+红黑树 数组： 　　 数组每一项都是一个链表，其实就是数组和链表的结合体 单向链表： 　　 当法神hash碰撞时，首先会找到数组对应位置，然后1.8采用尾插入法（1.7采用头插入法），形成一个单项链表结构 红黑树： 　　当数组中每项的链表长度大于8时，会转换为红黑树 什么是hash碰撞？解决方案 hash碰撞： 　　 不同的key可能会产生相同的hash值； 方案： 　　 链表发，再哈希法； hashMap中采用链表发，在ConcurrentHashMap中采用哈希法； 为什么采用红黑树，比如二叉查找树，并且为什么临界值为8 　 　二叉查找树在特殊情况下也会变为线性结构，和原来链表有共同的问题，节点太深，查找性能慢 使用红黑树主要用于提升查询速度，红黑树是平衡二叉树的一种，插入新的数据都会通过左旋，右旋，变色等操作来保持平衡，解决节点的深度问题 　　当数据较少时，采用链表要比红黑树效率高，因为平衡二叉树保持平衡需要耗费资源，那么前期数据较少时采用链表，当数据到达一定的界限后，再采用 红黑树，可以加快数据查询速度，官方测试8为性能最优 put()底层源码剖析 public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true);　　　　 } /**

ConcurrentHashMap性能高于HashTable，都能够完成线程安全操作， Hashtable中线程安全使用synchronized同步方法进行加锁操作，如果当前一个线程正在访问该集合，其他线程是无法进行访问的，需要进行等待 反之ConcurrentHashMap当中采用分段锁机制 JDK1.7和JDK1.8底层实现的区别 JDK1.8版本之前，ConcurrentHashMap使用分段锁技术，将数据分成一段一段的进行村粗，每一个数据段配置一把锁Segment（继承ReentrantLock） 底层采用：Segment+HashEntry 当数据添加时，根据key值找到Segment对应的数据段，然后匹配数据块，采用链表方式进行存储 1.1JDK1.7底层实现 在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成： Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样 1.2JDK1.8底层实现 JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现

路由响应过程： 浏览器发出请求 服务器监听到num端口（或443）有请求过来，并解析url路径 根据服务器的路由配置，返回相应信息（可以是 html 字串，也可以是 json 数据，图片等） 浏览器根据数据包的 Content-Type 来决定如何解析数据 一般的vueRouter的代码模式是这样的： let router = new Router({ mode: 'history|hash|abstract', routes: [ { // 默认页 path: '*', redirect: to => { return '/' }, meta: { status: *** } }, { path: '/', name: '****', component: ****, meta: { status: *** } }, ], beforeEnter: (to, from, next) => {}), scrollBehavior: fun() }) 可以看到的是使用Router这个类进行实例化【new Router(options)】 在使用vueRouter的时候，我们会在项目中使用 Vue.use(Router) 安装，它会加载VueRouter中的 install 方法使得所有组件都可以使用router的实例（ this.$router/this.$route ）

加密学介绍  密码锁：是对里面贵重东西进行加密  钥匙：对加密的锁进行解密  计算机只能识别0和1两个数字 将现在世界中的东西映射为比特序列的操作称为编码 m -> 01101101 i -> 01101001 d -> 01100100 n -> 01101110 i -> 01101001 g -> 01100111 h -> 01101000 t -> 01110100  异或运算 异或运算的举例 0 XOR 0 = 0 0 XOR 1 = 1 1 XOR 0 = 1 1 XOR 1 = 0 结论：可以根据B和C推到出A 0 1 0 0 1 1 0 0 A 1 0 1 0 1 0 1 0 B 1 1 1 0 0 1 1 0 C  加密和解密的初始模型 对称加密  对称加密 又称为共享密钥加密，它使用同一个密钥对数据进行加密和解密  适合于加密大数据  算法：DES（56bit） 3DES（168bit） AES（比较多） 工作原理  发送方: 明文数据 ------------对称算法（DES-56bit）-----------得到密文数据 得到56bit的密钥  接收方： 提前获知56bit密钥-------解密密文数据--------明文数据 优点  速度快 适合对大数据进行加密  安全  紧凑 加密1G的数据 加密出来之后 密文数据大概1G左右

Hash-Table （空间换时间） 利用哈希函数生成对应的index(o(1); 利用生成的index(O(1)) 来操作指定位置的元素 O（1） 时间复杂度 Hash 冲突： 两个不同的key ，经过哈希函数计算出相同的结果解决办法： 1） 开放定址法：按照一定规则向其他地址探测，直到遇到空桶 2） 再Hash法 ：利用另一个Hash函数再次计算，看是否与第一个相 3） 链地址法：通过链表将同一index的元素串起来 JDK 1.8 解决Hash冲突： 默认单向链表将元素串起来 在添加元素时有可能将单向链表转为红黑树（当哈希表容量大于64 或者链表节点数大于8） 当红黑树的节点少于一定数量后，也会转成单向链表 表为什么使用单链表？ 1.挨个比较key 相同就覆盖掉 不同就尾插 2. 每次从头开始比较 3. 节省空间 比双链表少一个指针 Hash 函数： 先生成key 的哈希值 再让key 的哈希值与数组的大小进行相关的计算 生成索引值（Hash(key)要小于数组） Hash(key)%table.length 为了提高效率 ，可以将 % 更换为 & （前提是将数组的长度设计为2En） Hash(key)&(table.length-1) ——》 按照此方法得出的数字必然小于table.length （2En -1 保证数字全部是1） 良好的哈希函数： 算出的索引分布比较均匀

一. collections中的abc 　　 和list（Sequence）相似，都继承于Collection，添加了一些方法 二. dict的常见用法 　 　（setdefault，defaultdict，__missing__方法） 　　1.copy():　　　 　　　 from collections.abc import MutableMapping a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'}, 'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}} #这是浅拷贝，指向的是同一值，修改一个，另一个也会修改 b=a.copy() b['LYQ1']['SWPU']='我是浅拷贝' print(b) print(a) 注：copy方法是浅拷贝：深拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用 a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'}, 'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}} import copy #深拷贝，指向不同的对象 deep_b=copy.deepcopy(a) deep_b['LYQ1']['SWPU']='我是深拷贝' print(deep_b) print(a) 　　2.fromkeys(): #把一个可迭代对象转换为dict，{'SWPU':'软件工程'}为默认值 my_list=['Stu1','Stu2'] my

1 HashMap的数据结构 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。 数组 数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找 时间复杂度小，为O(1)； 数组的特点是： 寻址容易，插入和删除困难； 链表 链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。 链表 的特点是： 寻址困难，插入和删除容易。 哈希表 那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（ (Hash table ） 既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。 从上图我们可以发现哈希表是由 数组+链表 组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。 　　HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢

一、HashMap数据结构 　　JDK 1.7 采用数组 + 链表实现。 　　JDK 1.8 采用数组 + 链表 + 红黑树实现。链表采用内部类Node节点实现。红黑树采用内部类TreeNode节点实现。 二、重要参数 　// 1. 容量（capacity）： 必须是2的幂 & <最大容量（2的30次方），默认是16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 　// 最大容量 = 2的30次方（若传入的容量过大，将被最大值替换） static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2. 加载因子(Load factor)：HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度 // 加载因子过大则容器内可添加更多元素，空间效率高，但是容易导致哈希冲突。反之反之 final float loadFactor; // 实际加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认加载因子 = 0.75 h // 3. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子，哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时，就会扩容哈希表 int threshold; // 4. 其他 transient Node<K,V>[] table; //

string (字符串) 是一种键值对的数据结构，定义一个唯一的key值来获取相应的value数据。 > set name codehole OK > get name "codehole" > exists name (integer) 1 > del name (integer) 1 > get name (nil) 批量操作 > set name1 codehole OK > set name2 holycoder OK > mget name1 name2 name3 # 返回一个列表 1) "codehole" 2) "holycoder" 3) (nil) > mset name1 boy name2 girl name3 unknown > mget name1 name2 name3 1) "boy" 2) "girl" 3) "unknown" 可以对 key 设置过期时间，到点自动删除，这个功能常用来控制缓存的失效时间。 > set name codehole > get name "codehole" > expire name 5 # 5s 后过期 ... # wait for 5s > get name (nil) > setex name 5 codehole # 5s 后过期，等价于 set+expire > get name "codehole" .