最短的人类可读的无冲突散列是什么？

最短的人类可读的无冲突散列是指一种算法或方法，可以将任意长度的数据映射为一个固定长度的唯一标识，且该标识可以被人类直接阅读和理解。这种散列算法能够保证不同的输入数据生成的散列值不会发生冲突，即不会出现两个不同的输入数据生成相同的散列值。

目前，最短的人类可读的无冲突散列算法之一是Base58。Base58是一种基于58个字符集的编码方式，常用于比特币地址和其他加密货币的地址表示。它使用了一系列可识别的字符，包括大写字母（除了'O'和'I'）、小写字母（除了'l'）、数字（除了'0'和'1'）等，以便人类能够更容易地识别和输入。

Base58散列算法的优势在于生成的散列值相对较短且易读，适合在人类可读的场景中使用，例如在区块链、加密货币、分布式系统等领域中作为唯一标识符使用。

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Python：说说字典和散列表，散列冲突的解决原理

若不相等，这种情况称为散列冲突。...为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把得到的新数值作为偏移量在散列表中查找表元，若找到的表元是空的，则同样抛出 KeyError 异常；若非空，则比较键是否一致，一致则返回对应的值...；若又发现散列冲突，则重复以上步骤。...添加新元素跟上面的过程几乎一样，只不过在发现空表元的时候会放入这个新元素，不为空则为散列重复，继续查找。当往 dict 里添加新元素并且发生了散列冲突的时候，新元素可能会被安排存放到另一个位置。...，但如果 key1 和 key2 散列冲突，则这两个键在字典里的顺序是不一样的。

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散列表（三）：冲突处理的方法之开地址法（线性探测再散列的实现）

二、开地址法基本思想：当关键码key的哈希地址H0 = hash(key)出现冲突时，以H0为基础，产生另一个哈希地址H1 ，如果H1仍然冲突，再以H0 为基础，产生另一个哈希地址H2 ，…，直到找出一个不冲突的哈希地址...这种方法有一个通用的再散列函数形式： ? 其中H0 为hash(key) ，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。...主要有以下四种：线性探测再散列二次探测再散列伪随机探测再散列双散列法（一）、线性探测再散列 ?...采用的散列函数是：取其第一个字母在字母表中的位置。 ...堆积现象散列地址不同的结点争夺同一个后继散列地址的现象称为堆积(Clustering)，比如ALton 本来位置是0，直到探测了6次才找到合适位置5。

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散列表（四）：冲突处理的方法之开地址法（二次探测再散列的实现）

前面的文章分析了开地址法的其中一种：线性探测再散列，这篇文章来讲开地址法的第二种：二次探测再散列（二）、二次探测再散列为改善“堆积”问题，减少为完成搜索所需的平均探查次数，可使用二次探测法。...通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算，得到桶号，它是一个非负整数。 ?...若设表的长度为TableSize = 23，则在线性探测再散列举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现，跟前面讲过的线性探测再散列差不多，只是探测的方法不同，但使用的数据结构也有点不一样，此外还实现了开裂，如果装载因子 a > 1/2；则建立新表，将旧表内容拷贝过去，所以hash_t...结构体需要再保存一个size 成员，同样的原因，为了将旧表内容拷贝过去，hash_node_t 结构体需要再保存 *key 和 *value 的size。

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图解算法学习笔记

但在最糟情况下，散列表的各种操作的速度都很慢。因此，在使用散列表时，避开最糟情况至关重要。为此，需要避免冲突。而要避免冲突，需要有： + 较低的填装因子； + 良好的散列函数。...5.5，小结散列表是一种功能强大的数据结构，其操作速度快，还能让你以不同的方式建立数据模型。你可能很快会发现自己经常在使用它。 + 你可以结合散列函数和数组来创建散列表。...+ 冲突很糟糕，你应使用可以最大限度减少冲突的散列函数。 + 散列表的查找、插入和删除速度都非常快。 + 散列表适合用于模拟映射关系。 + 一旦填装因子超过0.7，就该调整散列表的长度。...解决最短路径问题的算法被称为广度有限算法，一般步骤为： 1. 使用图来建立问题模型。 2. 使用广度优先搜索解决问题。 6.1，图是什么 图由节点（node）和边（edge）组成。...图分为有向图（directed graph）和无向图（undirected graph），有向图关系是单向的，无向图没有箭头，直接相连的节点互为邻居。对从自己出发有指向他人的箭头，则有邻居。

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《图解算法》系列学习（二）

散列表最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。散列函数将输入映射到数字。...解决冲突的方法： 1）散列函数很重要。理想的散列函数将键均匀的映射到散列表的不同位置。 2）散列函数用的好，链表就不会很长。...性能散列表的查找速度与数组一样快，而插入与删除速度与链表一样快，因此它兼具两者的优点。而要避免冲突，需要有： 1)较低的填装因子；2)良好的散列函数填装因子=散列表包含的元素数/位置总数。...填装因子越低，发生冲突的可能性越小，散列表的性能越高。一个不错的经验规则是：一旦填装因子大于0.7，就调整散列表的长度。广度优先搜索算法广度优先算法能让你找出两样东西之间最短的距离。...实现图的算法是由散列表表示有向图用箭头表示，关系是单向的，无向图没有箭头，直接相连的节点叫做邻居。例如下面的两个图是等价的。

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《大话数据结构》总结第一章绪论第二章算法第三章线性表第四章栈和队列第五章字符串第六章树第七章图第八章查找第九章排序

采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。设计好的散列函数：1计算简单 2散列地址分布均匀。...处理三列冲突的方法：开放定址法：所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。...再散列函数法：使用多个散列函数，如果发生冲突，则换一个散列函数。链地址法：将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。...若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组T[0..m-1]。公共溢出区法：为所有冲突的单列出一个区域散列查找的平均查找长度取决于哪些因素？...1．散列函数是否均匀 2．处理冲突的方法 3．散列表的装填因子第九章排序假设ki=kj(1≤i≤n,1≤j≤n,i≠j），且在排序前的序列中ri领先于rj（即i<j）。

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区块链概念1：Hash 算法

定义 hash （哈希或散列）算法是信息技术领域非常基础也非常重要的技术。...这里的HASH算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两条性质，就是不可逆和无冲突。...所谓不可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x；所谓无冲突，就是当你知道x，无法求出一个y，使x与y的HASH值相同。这两条性质在数学上都是不成立的。...MD5和SHA做到的，是求逆和求冲突在计算上不可能，也就是正向计算很容易，而反向计算即使穷尽人类所有的计算资源都做不到。...,k(k<=m-1），其中，m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,...m-1，称线性探测再散列。

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Java 中 HashMap 数据结构分析（语言无关）

工作原理分析 1、HashMap 用到的散列的原理 2、用数组和链表实现 HashMap Part3 HashMap的实现 1、插入 2、查找 3、扩容 Part1 数组、链表、红黑树简介 java 中的...Part2 HashMap工作原理分析 1、HashMap 用到的散列的原理什么是散列？...Hash（哈希），又称“散列”，通过计算哈希值，打破元素之间原有的关系，使集合中的元素按照散列函数的分类进行排列。...计算 hashCode 的过程就称作哈希，在某种程度上，散列是与排序相反的一种操作，排序是将集合中的元素按照某种方式比如字典顺序排列在一起。...中使用拉链法解决冲突；如果两个对象的HashCode相同，不代表两个对象就相同，只能说明这两个对象在散列存储结构中，存放于同一个位置。

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PKI - 01 散列(Hash)函数

日产生活中的指纹的工作原理散列函数的工作原理比如网站提供的MD5和 SHA值这个指纹有几个神奇的特点：相同的东西一定会有相同的指纹，就像每个人的指纹都是独一无二的一样。...无法通过指纹反推出原来的东西。就像看到一个人的指纹，也不可能准确地知道他是谁一样，从指纹也无法知道原来的东西是什么。...所以，散列函数就像是一种变魔术的工具，它能够把任何东西变成一串独一无二的乱码，用来做很多安全的事情，比如密码存储、数字签名等。...就像是把一本书放入碎纸机，无法通过碎片重新拼凑出完整的书籍一样，从哈希值还原出原始数据几乎是不可能的。冲突避免：散列函数的目标是尽可能避免不同的输入数据生成相同的哈希值，这种情况称为“冲突”。...虽然绝对避免冲突是不可能的，但好的散列函数会尽量减少冲突的发生概率。就像是人口普查办公室尽力避免给两个不同的人分配相同的身份证号码一样，散列函数也会尽量避免生成相同的哈希值。

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学生物的女朋友都能看懂的哈希表总结！

因为我们存和取的时候用的都是一个散列函数，因此结果肯定相同。刚才我们在散列过程中提到了散列函数，那么散列函数是什么呢？...f(key) = a * key + b a,b均为常数优点：简单、均匀、无冲突。...下面我们看一下将上面的所有数存入哈希表是什么情况吧。注：蓝色为计算哈希值，红色为存入哈希表 ? 我们把这种解决冲突的开放地址法称为线性探测法。下面我们通过视频来模拟一下线性探测法的存储过程。...我们首先通过散列函数计算出散列地址后，先于基本表对比，如果不相等再到溢出表去顺序查找。这种解决冲突的方法，对于冲突很少的情况性能还是非常高的。...1.散列函数是否均匀我们在上文说到，可以通过设计散列函数减少冲突，但是由于不同的散列函数对一组关键字产生冲突可能性是相同的，因此我们可以不考虑它对平均查找长度的影响。

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哈希表总结

因为我们存和取的时候用的都是一个散列函数，因此结果肯定相同。刚才我们在散列过程中提到了散列函数，那么散列函数是什么呢？...f(key) = a * key + b a,b均为常数优点：简单、均匀、无冲突。...下面我们看一下将上面的所有数存入哈希表是什么情况吧。注：蓝色为计算哈希值，红色为存入哈希表我们把这种解决冲突的开放地址法称为线性探测法。下面我们通过视频来模拟一下线性探测法的存储过程。...我们首先通过散列函数计算出散列地址后，先于基本表对比，如果不相等再到溢出表去顺序查找。这种解决冲突的方法，对于冲突很少的情况性能还是非常高的。...1.散列函数是否均匀我们在上文说到，可以通过设计散列函数减少冲突，但是由于不同的散列函数对一组关键字产生冲突可能性是相同的，因此我们可以不考虑它对平均查找长度的影响。

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《大话数据结构》（二）

采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table） 2.散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。...=key2，但是却有f(key1)==f(key2)，这种现象称为冲突（collision），并把key1和key2称为这个散列函数的同义词（synonym） I.散列函数的构造方法 1.好的散列函数：...，然后将这几部分叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。...random(key) J.处理散列冲突的方法 1.开放定址法：就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。...4.公共溢出区法：为所有冲突的关键字建立一个公共的溢出区来存放 K.散列表查找实现 1.散列查找的平均查找长度取决于：散列防水涂料旭否均匀处理冲突的方法散列表的装填因子 https://github.com

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【一图读懂】你不得不知道的10个影响人类社会的算法

总之，随着我们在越来越多的事情上依赖算法，假如没有算法，社会就不能工作。因此，了解算法是什么，算法能做什么变得十分重要。算法是什么？...安全散列算法这是由美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的密码散列函数家族。从这些算法得到的散列通过将你收到的文件的散列与原始散列进行比较来校验你收到的文件是否正确。...应用商店，电子邮件，杀毒软件、浏览器以及其他互联网内容都使用这些散列算法来检查你下载的内容是否网络钓鱼或网络攻击的结果。 ?...戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）这是一种搜索算法，可以被建模成图，以便找到两个节点之间的最短路径。...尽管找最短路径的问题还有其他方法，但戴克斯特拉算法对于需要稳定性的系统是第一选择的。这种算法的一个变体在今天应用于人工智能领域。 ?

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常用编程思想与算法

因此整个算法需要的时间为O(n) * O(log n) = O(n log n)。散列表　　散列函数　　散列函数“将输入映射到数字”。... 散列函数将不同的输入映射到不同的索引。　　 散列函数知道数组有多大，只返回有效的索引。　　说到字典你可能根本不需要自己去实现散列表，任一优秀的语言都提供了散列表实现。...缓存是一种常用的加速方式，所有大型网站都使用缓存，而缓存的数据则存储在散列表中。　　冲突　　间接描述了散列表的性能，冲突就是：给两个键分配的位置相同。...最理想的情况是，散列函数将键均匀地映射到散列表的不同位置。如果散列表存储的链表很长，散列表的速度将急剧下降。　　性能　　在平均情况下，散列表执行各种操作的时间都为O(1)。...要计算非加权图中的最短路径，可使用广度优先搜索。要计算加权图中的最短路径，可使用狄克斯特拉算法。　　要注意的是狄克斯特拉算法只适用于无环图，并且狄克斯特拉算法无法计算负权的边。

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程序员修仙之路--把用户访问记录优化到极致

散列冲突既然再好的散列函数都无法避免散列冲突，那我们就必须寻找其他途径来解决这个问题。 1. 寻址如果遇到冲突的时候怎么办呢？...假设散列函数为 f=(key%1000),如下图所示 ? 2. 链地址法（拉链法）拉链法属于一种最常用的解决散列值冲突的方式。...再散列法这种方式本质上是计算多次散列值，那就必然需要多个散列函数，在产生冲突时再使用另一个散列函数计算散列值，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。 4....但是无论是什么，想要保证散列表的优点还是需要慎重考虑这个容器的选择。 ? 扩展阅读 1....事实证明，在内存比较紧张的时候，优先考虑这种一次性分配的方案也要比其他方案好的多。 2. 散列表的寻址方案中，有一种特殊情况：如果我寻找到数组的末尾仍然无空闲位置，怎么办呢？

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数据结构面试题以及答案整理

哈希表又称为散列表，是根据关键字码的值直接进行访问的数据结构，即它通过把关键码的值映射到表中的一个位置以加快查找速度，其中映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。...(2)除留余数法：取关键字对p取余的值作为散列地址，其中p (3)数字分析法：当关键字的位数大于地址的位数，对关键字的各位分布进行分析，选出分布均匀的任意几位作为散列的地址，适用于所有关键字都已知的情况...(4)平方取中法：对关键字求平方，再取结果中的中间几位作为散列地址。 (5)折叠法：将关键字分为位数相同的几部分，然后取这几部分的叠加和作为散列地址。...(3)双重散列法：基本思想，使用两个散列函数来确定地址，探查时从地址d开始，首先探查T[d],再探查T[d+h1(d)],T[d+2*h1(d)]… 链接法：将所有关键字为同义词的节点链接在同一个单链表中...，若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组，凡是散列地址为i的节点均插入到头指针为i的单链表中。

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简答一波 HashMap 常见八股面试题 —— 算法系列（2）

4、随机性散列值在输出值域的分布尽量随机 5、输入敏感性相似的数据，计算后的散列值差别很大 1.2 什么是散列冲突？...例如，MD5 的输出散列值为 128 位，SHA256 的输出散列值为 256 位，这就存在 2 个不同的输入产生相同输出的可能性，即散列冲突，或哈希冲突、Hash Collision。...(str1.hashCode()); 2112 System.out.println(str2.hashCode()); 2112 散列冲突 1.3 如何降低散列冲突概率虽然散列冲突是无法完全避免的...，但可以尽可能降低发生散列冲突的概率。...而是追求一种弱平衡的状态，就是让整个树最长路径不会超过最短路径的 2 倍。

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HASH碰撞问题一直没真正搞懂？这下不用慌了

HASH 算法的性质所有散列函数都有如下一个基本特性：如果两个散列值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。...这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。散列表，它是基于快速存取的角度设计的，也是一种典型的“空间换时间”的做法。...这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为［0，m-1］。哈希碰撞是什么？...二次探测再散列 di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 ) 这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。伪随机探测再散列 di=伪随机数序列。...链地址法优缺点分析：优点 1）拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；

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Python进阶8——字典与散列表，字符串编解码

4.如果foundkey与key相等，返回foundvalue，如果foundkey与key不相等，发生散列冲突，执行第5步。 ...散列冲突并不会总发生，所以字典的速度很快。 ...），但是不能是list 因为散列表是稀疏的，所以字典所占内存极高，典型的空间换时间因为当向字典中添加键值对时，可能会发生散列冲突，导致键值对的出现在字典中的顺序不同...，比如，添加一个key和value，如果没有发生散列冲突，那么该键值对出现在字典中的位置可能靠前，如果发生了散列冲突，就有可能出现在字典中靠后的位置，所以键值对在字典中的位置完全取决于添加顺序举例 ...但是键值对在字典中的顺序完全不同因为向字典中添加新的键值对时，有可能导致字典内部的散列表重新分配内存，当把字典中的元素重新添加到新的内存中时，可能导致散列冲突，从而导致键值对在字典中的位置发生变化

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【408&数据结构】散列（哈希）知识点集合复习&考点题目

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