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没有副作用的哈希表

如果想把JavaScript 对象当作哈希表(仅用于保存数据)，你可能会像下面这样创建这个对象。...`const map = Object.create(null);` 如果使用对象字面量( constmap={})来创建这个哈希表，它会默认从 Object 继承属性。...因此，它才是真正的无属性，甚至没有构造器、toString、hasOwnProperty 等。因此，如果你的数据结构需要这些键名，尽可随意使用。...：Map、WeakMap、Set和Weak Set ---- 往期精选文章使用虚拟dom和JavaScript构建完全响应式的UI框架扩展 Vue 组件使用Three.js制作酷炫无比的无穷隧道特效...一个治愈JavaScript疲劳的学习计划全栈工程师技能大全 WEB前端性能优化常见方法一小时内搭建一个全栈Web应用框架干货：CSS 专业技巧四步实现React页面过渡动画效果让你分分钟理解

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【说站】python哈希散列的映射

python哈希散列的映射 1、散列的映射 Map()创建一个空映射，然后回到一个空映射集合。在put(key,val)的映射中添加新的键值对。若键已存在，则用新值代替旧值。...get返回key对应的值。如果key不存在，返回none。 del通过del map[key]语句从映射中删除键-值对。 len()回到映射中存储的键-值对的数目。...return key % size def rehash(self, oldhash, size): return (oldhash + 1) % size 以上就是python哈希散列的映射

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

c++私有变量和公有变量_没有与指定类型匹配的重载函数实例

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...accessor和mutator主要用来实现数据的封装，有了accessor和mutator，我们就可以将数据成员设为私有，所有对它们的读写操作都通过这两个函数来实现。...public: int getId();//accessor function，是只读性质的函数 void setId(int id);//mutator function，是只写性质的函数...width和height，而不是传进去的参数，从而不会引起混淆。...当然了，这种设形参的方法本来就不太好，如果不是题目要求而是自己编程的时候应该尽量避免使用。

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面试时没有回答上来的一道题：一致性哈希

为了让用户更快的浏览到这些最火的照片，我们使用了缓存，即每次当用户发起一个浏览图片的请求的时候，我们会先看看缓存里有没有，这样的缓存往往是在内存中，可以迅速的给用户返回结果。...我们发现，当我们增加了一个机器之后，之前几乎所有的缓存都失效了，图片明明存在其中一台机器了，可是因为计算出了不一样的哈希值，它总是跑到没有保存自己的机器上去寻找自己的下落，当然，这样的寻找肯定会落空的。...任何一个输入的数，都会在一个有着2^32个格子的圆盘上，找到自己的存在。为了保证分配的平均，我们把我们此时的4台服务器，D0,D1,D2,D3，均匀的映射到了这个大圆圈的四个格子上。...好了，下一步，对这3万张图，我们也计算出他们对2^32取模之后的哈希值，并映射到这个圆圈上。取其中五张图ABCDE作为例子，如果是一个好的平均的计算结果，他们分布在圆圈上的位置应该是这样的。...这样一来，经过一段时间，D0 - D2节点之间的图片，都会慢慢缓存到D1机器上，一切仿佛从没有发生过一般。

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哈希函数、哈希表、HashMap，二叉搜索树简介

这个时候，我们可以采用取模的方法来将哈希函数的结果重映射到数组的长度以内。...最大的问题就是哈希冲突或者哈希碰撞的问题。哈希冲突哈希函数可以将我们的输入映射成数字，我们可以保证，同样的输入可以得到同样的映射结果。但是反之，不同的输入映射之后的结果一定不同吗？...在哈希表当中，由于我们还需要将哈希之后的结果对表的长度取模，因此就更加容易遇到冲突。所以指望运气好没有遇到冲突是不现实的，我们必须在数据结构当中解决这个问题。...拉链法针对这个问题，解决的方法有好几种，但细究起来根据原理只有两种，一种是拉链法，一种是探测法。所谓探测法，即当我们插入新的数据与已有的元素发生哈希碰撞时，会探测另外一个可行的位置来代替。...所以它会要求键值必须是可比较的，如果是我们自定义的类型，需要我们重载比较符，而哈希表则不存在这个限制。

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C++:19---重载与模板、模板特例化

一、重载与模板函数模板可以被另一个模板或一个普通非模板函数重载如果涉及函数模板，则函数匹配规则会有以下的约束：如果同样好的函数中只有一个是非模板函数，则选择此函数如果同样好的函数中没有非模板函数...，而有多个函数模板，则其中一个模板比其他模板更特例化，则选择此模板否则，调用有歧义 ①对于一个调用，其候选函数包括所有模板实参推断成功的函数模板实例 ②候选的函数模板总是可行的，因为模板实参推断会排除任何不可行的模板...③可行函数（模板与非模板）按类型转换（如果对此调用需要的话）来排序。...operator()函数：是用来返回给定类型的值的一个哈希函数。...因此我们在operator()函数中直接调用这些特例化的hash类，然后求取哈希值，最后将哈希值进行按位与（^），最终将哈希结果返回 namespace std {templatestruct hash

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【C++ 函数重载】—— 现代编译技术下的多态表达与性能优化

这种提升是自动进行的，当没有精确匹配的函数时，编译器会优先考虑经过类型提升后能匹配的函数。...标准转换的优先级低于类型提升，只有在没有精确匹配和类型提升匹配的情况下才会考虑。...实现方式：符号表通常可以使用哈希表（HashTable）或平衡二叉搜索树（如红黑树）来实现。...选择可行函数：检查候选函数的参数数量和类型是否与实参兼容，实参可以通过隐式类型转换与可行函数的参数类型匹配。寻找最佳匹配函数：在可行函数中，根据匹配优先级选择最佳匹配函数。...若没有最佳匹配或存在多个同等匹配，编译器会报错。

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如何在大规模服务中迁移缓存

我们会在密钥空间（Hash Ring）中放置一批缓存服务器，并使用哈希函数将每个缓存服务器映射到环中的特定位置。...假设有固定数量的服务器，并且密钥到服务器的映射是同时发生的。添加服务器需要为新服务器重新映射和散列对象以及大量计算。另一方面，一致性哈希中节点的非线性放置允许节点在系统发生变化时相互交互。...现在，在新服务器之后，“Freddie”密钥的哈希或分配将被分配或映射到而不是。但是，“Srushtika”键分配仍将映射到 . 在从环中删除现有服务器的情况下遵循相同的原则。...要在不中断服务的情况下迁移缓存服务器并对现有集群进行更改，您需要确保后端应用程序支持热重载，这意味着它们可以在不重新启动服务的情况下读取和反映设置。...我们首先考虑了可行的方案和可能失败的方案，并与我们自己和我们的团队成员一起审查它们，以确保我们不会错过任何任务或案例。如果场景可行，我们会列出我们需要的功能并一一实现。

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【C++】unordered_set、unordered_map超详细封装过程，处理底层细节

但是当前的迭代器中并没有哈希表，这也就意味着我们的迭代器中还需要有一个哈希表的指针（对象也可以，不过相对麻烦一点）。...如果当前桶还没有走完，就返回下一个节点的迭代器；如果当前桶走完了，先通过迭代器指向的节点确定当前桶在哈希表中的映射位置，然后向后走找第一个不为空的桶，第一个不为空的桶的头节点就是我们要找的节点。...2.2 begin、end 返回哈希表的起始迭代器，只需要遍历哈希表找到哈希表的第一个不为空的桶，桶中的头节点的迭代器就是哈希表的起始迭代器。如果哈希表中没有数据就不需要遍历哈希表了。...const成员，包括哈希表，所以其this指针也应该是被const修饰的，但是我们实现的迭代器的构造函数形参中哈希表的指针并没有const修饰，有权限放大的错误。...2.4 unordered_map中[]重载 map中的[]重载是复用的insert函数，主要是利用其返回值，unordered_map也不例外。

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打牢算法基础，从动手出发！

最近我也在打牢算法，于是买了波波老师的慕课网课程《玩转儿数据结构》，由于官方为JAVA版本，但是本人用的C++，因此我将本课程的算法用C++实现了一遍，里面采用了操作符重载，接口使用，继承，组合等面向对象的思想...当前仓库共有2万多行代码，59个文件，全部自己写的代码，学习算法没有途径，只待你动手实践！ ?...补充顺序查找表实现二分查找法实现基于floor与ceil的二分查找法实现二分搜索树实现二分搜索树测试集合与映射映射接口基于底层为二分搜索树的映射基于底层为链表的映射 LeetCode804...映射学习要点：映射接口定义、二分搜索树与链表映射的效率对比。学会什么时候用映射，什么时候用集合。...红黑树实现红黑树测试哈希表学习要点：哈希表动态扩容、哈希函数定义等。简单的哈希表简单的哈希表测试素数哈希函数的哈希表素数哈希函数的哈希表测试

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mapunordered_map基础用法

map重载了“[]”运算符。...如果需要得到一个有序序列，使用红黑树系列的关联式容器，如果需要更高的查询效率，使用以哈希表为底层的关联式容器。 ...在unordered_map中，键值通常用于唯一标识元素，而映射值是与该键关联的内容的对象。键和映射值的类型可能不同。...在内部，unordered_map中的元素没有按照它们的键值或映射值的任何顺序排序，而是根据它们的散列值组织成桶以允许通过它们的键值直接快速访问单个元素（具有常数平均时间复杂度）。...；unordered_map底层是闭散列的哈希桶，查找为O(1)，性能更优。

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Android面试题：App性能优化之Java和Kotlin常见的数据结构优化

扩容默认HashMap大小是16，必须是2的倍数加载因子：默认是0.75 阈值：0.75 * 16 = 12的时候扩容扩容是为了避免冲突，提升性能，扩容的时候会重新计算哈希，比较耗性能要尽量避免扩容...HashMap一样，不过有哈希冲突时，没有用链表而是追加到后面 Kotlin中的优化 Kotlin提供了一些优化和特性来简化和高效地操作常见的数据结构，如 List 和 Map。...操作符重载: 你可以使用标准库中的高阶函数、扩展函数和操作符重载来高效地操作列表。...Mutable Maps: 使用 mutableMapOf() 创建可变映射。 Destructuring: 优化遍历和解构键值对。...// 创建不可变映射 val map: Map = mapOf("a" to 1, "b" to 2, "c" to 3) // 创建可变映射 val mutableMap:

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聊聊分布式 WebSocket 集群解决方案

首先，想要将一致性哈希算法的思想应用到我们的websocket集群，我们需要解决以下新问题：集群节点DOWN，会影响到哈希环映射到状态是DOWN的节点。...集群节点UP，会影响到旧key映射不到对应的节点。哈希环读写共享。在集群中，总会出现服务UP/DOWN的问题。...具体算法有点复杂，实现的方式因人而异，大家可以尝试一下自己实现算法。哈希环应该放在哪里？ gateway本地创建并维护哈希环。当ws请求进来的时候，本地获取哈希环并获取映射服务器信息，转发ws请求。...这个方案可行，当eureka监听到服务DOWN的时候，修改哈希环并推送到redis上。为了请求响应时间尽量地短，我们不可以让gateway每次转发ws请求的时候都去redis取一次哈希环。...但是ribbon没有完善choose函数的key参数，直接写死了default！难道这样子我们就没有办法了吗？其实还有一个可行并且暂时可替代的办法！

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【笔记】C++标准库: 体系结构与内核分析(上)

属于容器适配器, 只支持先进先出, 也是push() 关联型 multimap 红黑树 1. key可重复的映射表 2....有x.bucket_count()函数返回当前哈希表的篮子个数 3. 当元素个数>=篮子时, 哈希表自动扩充两倍并重新哈希填充无序型 unordered_multiset 哈希表 1....进行操作符重载的时候, 主要要注意尽量不要重载&&, ||和,, 因为它们重载之后将失去短路求值和顺序求值的特性, 退化回不定序求值的函数操作....如上图, deque的核心是一个缓冲区映射表结构, 首先deque维护一个底层是vector的索引映射表map, map中以迭代器的形式储存着当前拼接起来的缓冲区的起点地址, 因此利用map我们可以快速跳转到一定距离外的其它缓冲区上...以移动前半段为例, 先申请足够移动的空间, 进行上述的map映射操作, 然后将前半段的元素复制到新的位置, 再在安插点处放入新的数据, 最后更新指针.

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WebSocket 集群解决方案

，将用户的id与session做映射，session建立时在映射表中添加映射关系，session断开后要删除映射表内关联关系一致性哈希算法实现（本文的要点）这种方法是本人认为最优雅的实现方案，理解这种方案需要一定的时间...首先，想要将一致性哈希算法的思想应用到我们的websocket集群，我们需要解决以下新问题：集群节点DOWN，会影响到哈希环映射到状态是DOWN的节点。...集群节点UP，会影响到旧key映射不到对应的节点。哈希环读写共享。在集群中，总会出现服务UP/DOWN的问题。...这个方案可行，当eureka监听到服务DOWN的时候，修改哈希环并推送到redis上。为了请求响应时间尽量地短，我们不可以让gateway每次转发ws请求的时候都去redis取一次哈希环。...但是ribbon没有完善choose函数的key参数，直接写死了default！难道这样子我们就没有办法了吗？其实还有一个可行并且暂时可替代的办法！

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聊聊分布式 WebSocket 集群解决方案

首先，想要将一致性哈希算法的思想应用到我们的websocket集群，我们需要解决以下新问题：集群节点DOWN，会影响到哈希环映射到状态是DOWN的节点。...集群节点UP，会影响到旧key映射不到对应的节点。哈希环读写共享。在集群中，总会出现服务UP/DOWN的问题。...具体算法有点复杂，实现的方式因人而异，大家可以尝试一下自己实现算法。哈希环应该放在哪里？ gateway本地创建并维护哈希环。当ws请求进来的时候，本地获取哈希环并获取映射服务器信息，转发ws请求。...这个方案可行，当eureka监听到服务DOWN的时候，修改哈希环并推送到redis上。为了请求响应时间尽量地短，我们不可以让gateway每次转发ws请求的时候都去redis取一次哈希环。...但是ribbon没有完善choose函数的key参数，直接写死了default！难道这样子我们就没有办法了吗？其实还有一个可行并且暂时可替代的办法！

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LeetCode | 你不得不了解的哈希算法！

（假装你有小詹电话号码~）言归正传，那你能想到这和哈希表有异曲同工之妙嘛？哈希表简单说可以理解成一个映射关系，类似 python 语法中字典的键值对。...根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法。原始数据映射得到的二进制值串就是哈希值。...一个优秀的哈希算法主要有以下几点特征：单方向推导，不能从哈希值反向推导出原始数据，或者说很困难。对输入敏感，原始数据的微小变化会导致哈希值的大差异。...按照思路用 python 写出可行代码的同学欢迎在留言区回复，将在前 3 个亲测有效的代码中选取一个最优的送上实体书一本（下次送书活动预留一个名额）欢迎动脑，中奖概率三分之一思路如下：首先对输入的英文串分割...如果当前位置的模式是第一次出现且对应的 input 也没有和别的模式匹配过，则二者作为一个键值对存入哈希表。如果直到循环结束没有返回 false 说明完全匹配，返回 true 。

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分布式 WebSocket 集群解决方案

，将用户的id与session做映射，session建立时在映射表中添加映射关系，session断开后要删除映射表内关联关系一致性哈希算法实现（本文的要点）这种方法是本人认为最优雅的实现方案，理解这种方案需要一定的时间...首先，想要将一致性哈希算法的思想应用到我们的websocket集群，我们需要解决以下新问题：集群节点DOWN，会影响到哈希环映射到状态是DOWN的节点。...集群节点UP，会影响到旧key映射不到对应的节点。哈希环读写共享。在集群中，总会出现服务UP/DOWN的问题。...这个方案可行，当eureka监听到服务DOWN的时候，修改哈希环并推送到redis上。为了请求响应时间尽量地短，我们不可以让gateway每次转发ws请求的时候都去redis取一次哈希环。...但是ribbon没有完善choose函数的key参数，直接写死了default！难道这样子我们就没有办法了吗？其实还有一个可行并且暂时可替代的办法！

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哈希表、字典、二维数组的区别是什么？

但是仔细想想，这和直接将rank_list开成65535*65535在内存方面没有任何区别...只不过变成了二维的。那么有什么方法能够很好的解决内存的问题呢？...这就是哈希表解决哈希冲突的一种方式。可以看出，哈希表的作用就是将一些键值对映射到一个数组中，在这种实现方式下比二维数组更省内存。...但是更简单地来讲，一个简单的映射就可以被看做是哈希：例如最短路算法中用于记录某个结点是否被访问过(vis数组) 就是Hash思想的一种体现; BFS(广度优先搜索)中记录某个状态是否被访问过也是一种Hash...是开放寻址法解决哈希碰撞（遇到碰撞继续哈希直到找到空slot），这种方法能够最大化利用一个哈希表的空槽位（这里没有链表，只有一个一维数组）。...C++中有一个map可以作为字典使用，但是map的实现和哈希表有本质上的区别：map是用平衡树实现的；map中所存储的Key必须是comparable的数据类型（或被指定用于compare的函数 / 重载运算符

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Hash哈希竞猜游戏开发网站，Hash哈希竞猜游戏系统开发（案例参考）

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key 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。...特点：如果两个哈希值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入一定是不相同的；如果两个哈希值相同，两个输入值很可能(极大概率)是相同的，但也可能不同，这种情况称为“哈希碰撞”。　　...抗篡改能力：对于一个数据块，哪怕只改动其一个比特位，其Hash值的改动也会非常大。它是一种单向函数是“非对称”的，即它是一个从明文到密文的不可逆的映射,只有加密过程,没有解密过程。　　...目前对Web 3.0还没有标准的定义，但Web 3.0一般表示针对Web的新型去中心化架构，其中区块链技术、协议和应用是Web 3.0的基础，比如数字货币。　　Web 1.0。...在基于区块链的架构中，应用代码和数据分布在分布式网络中的参与节点上，而非中心化的服务器上。但基于区块链的完全去中心化的web架构的技术可行性和可扩展性仍然存在挑战，需要进一步证明。

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