我有一个包含其内容散列的文件路径表,可能有多个具有相同哈希的文件。
create table files(
path varchar(256) not null,
hash varchar(100) not null
);
create index files_hash on files (hash);
假设我有3个散列'a', 'b', 'c'数组,那么如何有效地找到,files表包含哪些哈希呢?
我可以使用select distinct hash获取files中存在的散列
select distinct hash
from fi
我一直在开发一个小型的抄袭检测引擎,它使用了的想法。我需要一个滚动哈希函数,我的灵感来自Rabin-Karp算法。
我写的代码-->
#!/usr/bin/env ruby
#Designing a rolling hash function.
#Inspired from the Rabin-Karp Algorithm
module Myth
module Hasher
#Defining a Hash Structure
#A hash is a integer value + line number where the word for this hash
假设我有一套词。对于任何一个给定的词,我想知道它是否已经在设定中了。实现这一点的有效数据结构和/或算法是什么?
例如,下面使用哈希表的方法是一种好方法吗?
- first store the set of words, by using some hash function and a hash table.
- given a query word, calculate its hash value and see if it is in the hash table.
在Python中,是否已经有一些数据结构和/或算法可以用来实现您推荐的方法?
谢谢!
我目前正在编写一个拼写检查程序,如果一个单词拼写不正确,它会产生建议。生成建议的算法之一将单词中的每个字母替换为A中的每个字母(例如,如果“phkne”被拼写检查,它就会找到单词“phone”)。这是我用来做这个的当前函数
//replace each letter in the word with all letters from the alphabet
void replaceLetters(string word, Hashtable & wordList)
{
char letters[] = {'a','b','c',
我对这个查询进行了解释。
SELECT
city.name
, country.name
FROM
city
JOIN country ON
city.countrycode = country.code
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=10.38..139.25 rows=4079 width=20)
Hash Cond: (city.countrycode = country.code)
-> Se
我试图从一个简短的算法中理解时间和空间复杂性之间的区别。此代码接受一个列表/数组,并返回出现奇数次的单个数字。在Python中:
def foo(array_of_ints):
hash_table = dict()
for i in array_of_ints:
hash_table[i] = hash_table.setdefault(i, 0) + 1
for key, value in hash_table.items():
if value%2 != 0:
return key
有两个for循环对数组的长
我有一个包含一些列的表,其中一个是md5散列,它是表中的唯一键。
为了确定散列是否已经存在于表中,最有效的引擎和索引类型( hash /b-tree)是什么?我希望在200个分区上有数十亿行(mysql5.1)
现在,我把它作为myisam,在该哈希列上有一个唯一的btree索引,但是我担心不断插入随机哈希的b-tree的不断重新平衡。
伪代码:
if hash not in table:
process
else:
skip, record already exists
我喜欢用Python创建安全登录,但需要从数据库中签入用户表,以便多个用户可以使用自己的密码登录。主要是这样,工作像一个魅力,但当然没有保障。
while True:
USER = input("User: ")
PASSWORD = getpass.getpass()
db = sqlite3.connect("test.db")
c = db.cursor()
login = c.execute("SELECT * from LOGIN WHERE USER = ? AND PASSWORD = ?", (USER, PASSWORD))
我在一个项目上工作,我热衷于从一开始就保持密码存储的安全。在构思阶段,但这大致就是我打算使用的。
class Crypto {
public function hash1($string, $salt) {
return hash('sha512', $string . $salt);
}
public function hash2($string, $salt) {
return hash('sha512', $salt . $string);
}
public function co
我们如何在oracle db中获得与impala相同的散列值。我已经将表和代码从impala迁移到oracle。一些查询在impala中使用了带有FNV_HASH函数的哈希值,现在我们也必须在oracle中使用相同的哈希值。我使用了下面的函数,但得到了除fnv_hash()值之外的其他值。 select ora_hash(col1) from tab1;
o/p Like (32 bit crypto) : 383995946
select standard_hash(col1) from tab1;
o/p Like : 1C573524423F604D0A784304DF9D3987C
我正在用C创建一个哈希表,其键类型为char*。我将密钥存储在表本身中,原因超出了这个问题的范围。哈希表在很大程度上是工作的,除了以下问题:当表大小超过2112个元素,并且我试图将键初始化为空指针时,我会遇到一个分段错误。
下面是hashTable的定义:
typedef struct hash_table
{
uint32_t size; // # of elements the table can store
uint32_t count; // # of elements in the table
char **keys; // The pointer to the
CHAINED-HASH-INSERT(T,x)
Insert x at head of list T[h(x.key)]
CHAINED-HASH-SEARCH(T,k)
Search for an element with key k in list T[h(k)]
CHAINED-HASH-DELETE(T,x)
Delete x from the list T[h(x.key)]
我现在正在研究哈希表,我无法理解x在附加的伪码中的确切含义。这里正在实现三个哈希表字典函数,用于从表中插入、搜索和删除元素。现在,我理解了x.key的含义,但问题是,在必须插入到表中的数据中,x究竟
我想将用户表中的一些列迁移到一个单独的相关表中。其中一些列使用ActiveRecord的serialize功能在单个列中存储散列和设置数据。
class User < ActiveRecord::Base
...
serialize :foo, Hash
...
end
我想将这一栏(除了许多其他列)移到一个单独的表中:
class Profile < ActiveRecord::Base
...
serialize :foo, Hash
belongs_to :user
...
end
作为迁移的一部分,在删除用户列之前,我会将一组用户属性复制到配置
最近,我继承了一个遗留的php项目,该项目使用crypt函数滚动了它自己的auth。我正在进行逆向工程,但不太明白它是如何工作的。
保存此密码的代码如下所示
$pass = crypt('password') // no salt. This result is saved to password col of user table
为了验证密码哈希,应用程序首先从DB中提取哈希,然后根据哈希验证它,如下所示
$pass = get_submitted_password()
$hash = get_the_hash_from_database()
return $hash
哪种形式的散列将返回最快的结果(以及两个结果返回相同哈希的可能性最小),当将所有行(1,000万)的散列加起来时(可以是NUMBER、VARCHAR、DATE、时间戳,但没有CLOBS、XML.etc)?然后将此值与另一个表上的相同操作进行比较,以检查同一列的所有行是否完全相同。
SET SERVEROUTPUT ON
DECLARE
HASH_VAL NUMBER;
begin
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (OWA_OPT_LOCK.CHECKSUM('column_here'));
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (DBMS_UTILITY.GE