FNV哈希算法有如下两种，FNV-1a相比FNV-1，散列分布更好。二者不同点为：for循环两行代码的顺序相反
哈希算法作为一种关键的安全技术，广泛应用于密码学领域。SHA（Secure Hash Algorithm）系列算法，特别是SHA-256和SHA-3，已成为现代密码学中最常用的哈希算法之一。本文将详细介绍SHA系列算法的工作原理、应用场景以及安全性问题。
我们在上一节中学习了 位图，知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中，但是位图有如下的缺点：
“算命”，是一种迷信，我父亲那一辈却执迷不悟，有时深陷其中，有时为求一“上上签”，甚至不惜重金，向“天神”保佑。我曾看到过有些算命网站，可以根据人的生辰八字，来求得这个人一生的财运、桃花运，如果第一卦算得不好，还可以向“天神”“请愿”（充钱），再算一卦，直到达到好运为止。
"法典只是指南，而不是规定。" --本人对此深表赞同。在编写代码时, 应当能够正确区分哪些是易于出问题的错误代码，哪些是可以模糊处理的代码，前者需要谨慎处理，以保持代码的正确性和鲁棒性，后者则可以灵活变化。我经常遇到重写GetHashCode需要注意事项的问题，因而，我在这里总结一下： GetHashCode的作用 设计仅用于在一个hash表中放置，索引一个对象。 为什么对象需要这样的一个方法 在类型系统中的每个对象都应该提供一个 GetType 的方法, 这是完全合理的。数据自描述能力是 CLR 类型系统
哈希（Hash）又称散列，它是一个很常见的算法。在Java的HashMap数据结构中主要就利用了哈希。哈希算法包括了哈希函数和哈希表两部分。我们数组的特性可以知道，可以通过下标快速（O(1)）的定位元素，同理在哈希表中我们可以通过键（哈希值）快速的定位某个值，这个哈希值的计算就是通过哈希函数(hash(key) = address )计算得出的。通过哈希值即能定位元素[address] = value，原理同数组类似。 最好的哈希函数当然是每个key值都能计算出唯一的哈希值，但往往可能存在不同的key值
在顺序结构以及平衡树中，由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
首先，Hash Killer I、II、III是BZOJ上面三道很经典的字符串哈希破解题。当时关于II，本人还琢磨了好久，但一直不明白为啥别人AC的代码都才0.3kb左右，直到CYG神犇说可以直接随机水过去，遂恍然大悟。。。 于是，本人今天也做了下实验——假设现在有一个字符串题：输入N，接下来N行输入N个长度一样的由大写字母组成的字符串，求一共有多少种不同的字符串。此题有些类似于Hash Killer上面的原题。首先分析此题本身，两种常规办法：1.建立一棵字典树，然后可以相当方便快捷的判重，对于字符串长度均
首先简单介绍几个概念：哈希表（散列表）、映射、冲突、链地址、哈希函数。
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
与离散化思想类似，当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用 Hash函数 把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内
s' 与 s 匹配，当且仅当 s' 与 s 长度相同，且最多有 k 个位置字符不同。
所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。
Hash 函数有助于解决很多问题，如果我们想有效地解决比较字符串的问题，最朴素的办法是直接比较两个字符串，这样做的时间复杂度是
关于哈希表的两种实现方法：闭散列、开散列 已经在上一篇文章中学习过了，闭散列 存在 踩踏 问题，十分影响效率，因此在实践中往往会选择更加优秀的 开散列，哈希表（开散列）又叫做 哈希桶，作为被选中的结构，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map
数据结构篇——哈希表 本次我们介绍数据结构中的哈希表，我们会从下面几个角度来介绍： 哈希表介绍 例题模拟散列表的两种方法 字符串前缀哈希法 哈希表介绍 首先我们先来简单介绍一下哈希表： 哈希表主要负责将空间较大的离散的数压缩为空间较小的数 例如我们将10-9~109之间的离散数可以压缩到10^5数组中 我们哈希表的主要算法为： 将x mod 10^5 得出余数，按照余数放在压缩后的数组中去 如果遇到冲突问题，我们采用两种方法来解决：拉链法和开放寻址法 我们给出两种解决方式： 拉链法：整个数组额外创建e[n
简单来说, 哈希算法就是将任意长度的字符串通过计算转换为固定长度的字符串, 不对, 不光字符串, 应该说是将任意长度的二进制串转换为固定长度的二进制串, 这个转换的过程就是哈希算法.
给你一个 不含重复 单词的字符串数组 words ，请你找出并返回 words 中的所有 连接词 。
给定一个字符串 s，你可以通过在字符串前面添加字符将其转换为回文串。 找到并返回可以用这种方式转换的最短回文串。
给你一个字符串 s ，考虑其所有 重复子串 ：即 s 的连续子串，在 s 中出现 次或更多次。这些出现之间可能存在重叠。
ps:上面SHA系列算法是根据生成的密文的长度而命名的各种算法名称，如SHA1（160bits）、SHA224、SHA256、SHA384等。我们常听说的MD5算法生成的密文长度为128bits
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容，位图，布隆，海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念： 位图其实就是哈希的变形，同样通过映射来处理数据，只不过位图本身并不存储数据，而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在，1代表存在，0代表不
哈希算法是一种重要的加密算法，其核心思想是将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值，这个哈希值通常用于验证数据的完整性、索引数据和加速数据查找。
字符串哈希是字符串模式匹配中的一个经典做法，具体概念在上一章 “0x14 哈希” 中讲过了
还记得 2011 年 CSDN 的“脱库”事件吗？当时，CSDN 网站被黑客攻击，超过 600 万用户的注册邮箱和密码明文被泄露，很多网友对 CSDN 明文保存用户密码行为产生了不满。如果你是 CSDN 的一名工程师，你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 要想搞清楚这个问题，就要先弄明白哈希算法。
最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
负载均衡是Nginx的核心应用场景，本文将介绍官方提供的5种负载均衡算法及其实现细节。
问题：给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在 这40亿个数中。【腾讯】
短链接系统可以把比较长的 URL 网址转换成简短的网址字符串，短链接的优势是方便传播。适合在一些对字符串长度有要求的场景中使用，比如短信，微博等，比如
给定整数 p 和 m ，一个长度为 k 且下标从 0 开始的字符串 s 的哈希值按照如下函数计算：
哈希算法（Hash）又称摘要算法（Digest），它的作用是：对任意一组输入数据进行计算，得到一个固定长度的输出摘要。比如Java字符串的hashCode()就是哈希算法，输出是固定的4字节（32位二进制数）int整数，以16进制（一位数表示为4位二进制）表示，因此表达为类似0x7a9d88e8这种八位数的形式，即32除以4等于8。当然不是所有输出都会带0x前缀，但是对我们看到输出的字符串有 e、a、f 等字母就应该自然而然地想到是十六进制。
加密算法 ，区块链底层技术的心脏究竟为何物？加密，简而言之，加密就是借助一种或多种算法将明文信息转换成密文信息，信息的接收方通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，加密
3.删除最小值//用最后一个元素覆盖掉第一个元素heap[1]=heap[size];size--;down(1);
这篇文章憋的太久了，断断续续战线拉了好长。这个也是属于喜马拉雅那个项目的一部分，还要再忙一阵子。请大家见谅。
一、哈希算法（hash）加密解密介绍 哈希，英文叫做 hash。 哈希函数（hash function）可以把 任意长度的数据（字节串）计算出一个为固定长度的结果数据。 我们习惯把 要计算 的数据称之为 源数据， 计算后的结果数据称之为 哈希值（hash value）或者 摘要(digests)。 有好几种哈希函数，对应不同的算法， 常见有的 MD5, SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 哈希计算的特点是： 相同的 源数据， 采用 相同的哈希算法， 计算出来的哈希值
你可以已经听说过 JSON Web Token (JWT) 是目前用于保护 API 的最新技术。
这些定义和要求都比较理论，可能还是不好理解，我拿MD5这种哈希算法来具体说明一下。
哈希（Hash）算法是一种将任意长度的数据映射为固定长度的数据的算法。常用的哈希算法有以下几种：
您一定听说过JSON Web Token(JWT)吧? 它是当前用来保护API的先进技术之一。与大多数安全概念与技术一样，我们在准备使用它之前，了解其工作原理是非常必要且重要的。当然，过于专业和技术性
软件设计的过程中，用户的密码信息最为敏感，在进行用户登录验证时，除了将密码在传输的过程中，进行md5加密，避免密码明文传输过程中被截获外，还有一个就是密码在数据库中的存储安全问题。 常用的方案是对密码
MD5（Message Digest Algorithm 5，信息摘要算法5）是一种广泛使用的哈希算法，它将任意长度的“字节串”映射为一个固定长度的大数，并且设计者寄希望于它无法逆向生成，也就是所谓的“雪崩效应”。MD5算法在信息安全领域具有重要地位，常用于数据完整性校验、密码存储等场景。然而，随着计算能力的提升和密码学研究的深入，MD5算法的安全性已经受到严重挑战。
在 java.lang.Object 类中有几个个非常重要的方法，我们今天来讨论下 hashCode() 这个方法。
对于整数类型（包括int，uint，int32，int64等），Go语言直接将其作为哈希值。也就是说，对于整数类型的键，其哈希值就是它自己。
以下文章来源于以太坊爱好者 翻译&校对: 闵敏 & 阿剑 科普 | 哈希函数的过去、现在与未来 哈希值和哈希函数的概念是初次入门区块链的人常听到的两个关键词，而且似乎对安全性来说特别关键。（实际上也确实是。）对于像比特币和以太坊这样由成千上万的节点通过 P2P 方法组成的去中心化网络来说，“免信任性” 和验证效率无疑是关键。也就是说，这些系统需要找到方法把信息编码成紧凑的形式，同时让参与者能够安全快速地进行验证。 比特币和以太坊网络所处理的主要内容叫做 “区块”，指的是由交易、时间戳和其他重要元数据所组成的
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