❝数组就是简单的哈希表，但是数组的大小是受限的！❞ 第242题. 有效的字母异位词 给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。 ?...「数组其实就是一个简单哈希表」，而且这道题目中字符串只有小写字符，那么就可以定义一个数组，来记录字符串s里字符出现的次数。...需要把字符映射到数组也就是哈希表的索引下表上，「因为字符a到字符z的ASCII是26个连续的数值，所以字符a映射为下表0，相应的字符z映射为下表25。」...那看一下如何检查字符串t中是否出现了这些字符，同样在遍历字符串t的时候，对t中出现的字符映射哈希表索引上的数值再做-1的操作。
❝如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费！ ❞ 第349题. 两个数组的交集 题意：给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。 ?...可以发现，貌似用数组做哈希表可以解决这道题目，把nums1的元素，映射到哈希数组的下表上，然后在遍历nums2的时候，判断是否出现过就可以了。...但是要注意，「使用数据来做哈希的题目，都限制了数值的大小，例如哈希表：可以拿数组当哈希表来用，但哈希值不要太大题目中只有小写字母，或者数值大小在[0- 10000] 之内等等。」...而这道题目没有限制数值的大小，就无法使用数组来做哈希表了。 「而且如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费。」...： std::set std::multiset std::unordered_set std::set和std::multiset底层实现都是红黑树，std::unordered_set的底层实现是哈希表
「本题是使用哈希法的经典题目，而第18题....四数之和，第15题.三数之和 并不合适使用哈希法」，因为三数之和和四数之和这两道题目使用哈希法在不超时的情况下做到对结果去重是很困难的，很有多细节需要处理。...「而这道题目是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于题目18....在遍历大C和大D数组，找到如果 0-(c+d) 在map中出现过的话，就用count把map中key对应的value也就是出现次数统计出来。...最后返回统计值 count 就可以了 C++代码 class Solution { public: int fourSumCount(vector& A, vector& B
找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字。 您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内。...思路 用一个哈希表把1到n全部赋值为0，然后遍历数组将数组里有的元素+1，然后遍历map将key值为0的存到result数组中 class Solution { public: vector<int
示例 1： 输入：head = [1,2,-3,3,1] 输出：[3,1] 提示：答案 [1,2,1] 也是正确的。...哈希表 建立包含当前节点的前缀和sum为Key，当前节点指针为Value的哈希表 当sum在哈希表中存在时，两个sum之间的链表可以删除 先将中间的要删除段的哈希表清除，再断开链表 循环执行以上步骤 ?...prev = newHead, *cur = head, *temp; unordered_map m; m[0] = prev;//哨兵添加进哈希表...->val; it = m.find(sum); if(it == m.end()) m[sum] = cur; else//找到了一样的值...= sum)//清空待删除段的哈希表 { m.erase(s); temp = temp->next; s += temp
有两种报错形式 一、错误号：3706 错误描述：未找到提供程序。该程序可能未正确安装。 二、“ADODB.Connection 错误 '800a0e7a' 未找到提供程序。...该程序可能未正确安装。
今天推荐一个函数库glib 注意不是glibc https://developer.gnome.org/glib/ 一直在抱怨，标准C中为什么没有类似于STL的标准容器，让全世界的程序员在数以万次的重复实现它们...不过，还算走运，有了glib，恶梦在此终结了。glib提供了动态数组、单/双向链表、哈希表、多叉树、平衡二叉树、字符串等常用容器，完全是面向对象设计的，实现得非常精致。 你开发过跨硬件平台的软件吗？...glib提供了一套完整的宏，利用这些宏编写程序，问题大大简化了。 不用白不用，别客气了。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
但是，不同对象的哈希码值相同会降低哈希表的性能。 为了保证这些规范，通常在重写equals(Object)方法时，也需要重写hashCode()方法。...效率：尽量使得不同对象返回不同的哈希码，减少哈希冲突。 均匀分布：使哈希码值在可能的范围内均匀分布，避免集中的哈希码值。...HashMap： 在HashMap中，键的哈希码用于确定存储桶的位置。当向HashMap中插入一个键值对时，首先计算键的哈希码，然后根据哈希码找到存储桶。...哈希码不一致：对象的哈希码在对象状态改变后可能发生变化，这会导致在集合中查找对象时失败。 未重写equals方法：重写hashCode()方法而未重写equals方法，会导致违反Java规范的行为。...正确实现hashCode()方法，不仅可以保证程序的正确性，还能显著提升性能。在实际开发中，开发者应当遵循最佳实践，确保哈希码的一致性、效率和均匀分布。
hash表是一种提供key-value访问的数据结构，通过指定的key值可以快速的访问到与它相关联的value值。hash表的一种典型用法就是字典，通过单词的首字母能够快速的找到单词。...关于hash表的详细介绍请查阅数据结构的相关书籍，我这里只介绍glib库中hash表的基本用法。...要使用一个hash表首先必须创建它，glib库里有两个函数可以用于创建hash表，分别是g_hash_table_new()和g_hash_table_new_full()，它们的原型如下： GHashTable...库中hash表的用法 4 compile: gcc -o g_hash g_hash.c `pkg-config --cflags --libs glib-2.0` 5 **********...2、用g_hash_table_lookup()通过key可以查找到与它相对应的value，g_hash_table_replace()可以替换掉一个key对应的value。
当我要求其中一位候选人基于glib哈希函数编写一个简单的LRU缓存框架时，他一开始表示他从未使用过glib——这也在我意料之中——我给他展示了glib的哈希API页面，并详细解释了API，然后在将近一个小时之后...如果你在这种代码上工作了很长一段时间，同时没有很好地 与时俱进，那么总有一天你会发现自己进退两难——在团队或公司内部，他们叫你“专家”，但却无法在市场上找到同样棒的工作。 这就是所谓的“专家陷阱”。
DBProxy连接池改进 连接池的管理中做了这样的修改：将链表改成Hash表，其中Hash键是用户名，Hash值是以用户身份建立的连接的一个链表。...如下图把连接按用户来分，client分别会分到各自user建立的db连接，二者互不影响，既保证了查询的正确性，又保证了较高的性能。...并且提供了5种分库分表的方式； 第二个是改进了Lemon基本上兼容MySQL语法； 第三个是有限支持单个库内部的JOIN，经过Lemon解析后，发现涉及的表都是在同一个库，那么表的JOIN.../configure make make verify # (optional) sudo make install #2 yum install glib2 glib2-devel （...-2.4.2.0.tar.xz download tar xf glib-2.42.0.tar.xz cd glib-2.42.0 autoreconf -ivf .
该方法配合哈希表的“幂次掩码”(power-of-two masking)能够更好的分散哈希值，避免大量的哈希值冲突在一起，从而提高哈希表的性能。...Node[] tab; Node p; int n, i; //如果哈希表未初始化或其长度为0，它将调用 resize() 方法来初始化或扩容哈希表。...，我们进入一个更复杂的流程来找到正确的节点或创建一个新节点。...，处理链表和红黑树结构，以及正确的插入或更新节点的值。...它首先使用哈希值来定位到正确的桶，然后在桶内使用链表或红黑树（如果桶中的元素过多时会转换为红黑树来提高性能）来查找正确的节点。
哈希表结构定义： typedef struct dictht{ //哈希表数组 dictEntry **table; //哈希表大小 unsigned long size; //哈希表大小掩码，用于计算索引值...①、哈希算法：Redis计算哈希值和索引值方法如下： #1、使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值 hash = dict->type->hashFunction(key); #2、使用哈希表的...所以Redis采用渐进式 rehash,这样在进行渐进式rehash期间，字典的删除查找更新等操作可能会在两个哈希表上进行，第一个哈希表没有找到，就会去第二个哈希表上进行查找。...，以此类推，一直找到最底层的最后一个节点，如果找到则返回，反之则返回空。...③、删除：在各个层中找到包含指定值的节点，然后将节点从链表中删除即可，如果删除以后只剩下头尾两个节点，则删除这一层。
①、哈希算法：Redis计算哈希值和索引值方法如下： #1、使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值 hash = dict->type->hashFunction(key); #2、使用哈希表的...通过字典里面的 *next 指针指向下一个具有相同索引值的哈希表节点。 ③、扩容和收缩：当哈希表保存的键值对太多或者太少时，就要通过 rerehash(重新散列）来对哈希表进行相应的扩展或者收缩。...相反如果执行的是收缩操作，每次收缩是根据已使用空间缩小一倍创建一个新的哈希表。 2、重新利用上面的哈希算法，计算索引值，然后将键值对放到新的哈希表位置上。 ...所以Redis采用渐进式 rehash,这样在进行渐进式rehash期间，字典的删除查找更新等操作可能会在两个哈希表上进行，第一个哈希表没有找到，就会去第二个哈希表上进行查找。...③、删除：在各个层中找到包含指定值的节点，然后将节点从链表中删除即可，如果删除以后只剩下头尾两个节点，则删除这一层。
使用一个哈希表存储键和对应的节点指针，可以用 C++ 标准库中的 unordered_map 实现。 对于插入、更新、删除操作需要同时修改双向链表和哈希表。...当缓存已满时，在插入新的键值对之前，需要将最近最少使用的节点从双向链表中删除，并从哈希表中删除相应的键值对。...get(int key) { // 获取值操作 if (cache.count(key)) { // 缓存命中 auto it = cache[key]; // 从哈希表中找到对应的迭代器...auto it = cache[key]; // 从哈希表中找到对应的迭代器 recent.erase(it); // 将访问过的键位于链表头部，将其删除...} private: int cap; unordered_map::iterator> cache; // 哈希表，键为键值，值为双向链表中对应节点的迭代器
开放寻址法： 如果发生冲突，就尝试在哈希表中的其他位置寻找空槽，并将键值对插入到找到的第一个空槽中。这可能涉及线性探测、二次探测等方法。...这就是为什么HashMap允许多个键具有相同的哈希值。开放地址法： 在碰撞的情况下，通过一定的规则找到下一个可用的位置，将键值对插入到那里。...简要内部实现解析： 计算哈希值： 首先，get() 方法会接收传入的键对象，并通过键对象的 hashCode() 方法计算出一个哈希值。这个哈希值是用来确定键值对在哈希表中的位置。...比较键值： 在链表或红黑树中，会遍历每个节点，比较键值，直到找到匹配的键值对，或者确定没有匹配的键值对。返回结果： 如果找到了匹配的键值对，则返回对应的值；如果没有找到匹配的键值对，则返回 null。...以下是一些常见的陷阱和错误以及如何避免它们： 未正确重写hashCode()和equals()方法：如果自定义类作为HashMap的键，必须正确重写hashCode()和equals()方法，以确保相等的对象具有相同的哈希码和相等的比较结果
每次访问数据时，将该数据移到链表头部表示最近使用，而最近未使用的数据则位于链表尾部。哈希表：用于快速查找缓存中是否存在某个数据，以及定位该数据在双向链表中的位置。...哈希表的键是数据的键，值是指向双向链表节点的指针。算法操作：LRU算法主要包含以下几个操作：获取数据（Get）：当需要获取某个数据时，首先在哈希表中查找。...如果数据不存在，返回缓存未命中的标志。插入数据（Put）：当需要插入新数据时，首先在哈希表中查找。如果数据已经存在，更新数据的值，并将其从双向链表中移动到链表头部。...如果数据不存在，插入新数据到双向链表的头部，并在哈希表中添加对应的映射。如果插入后缓存容量超过限制，则从双向链表尾部移除最久未使用的数据，并在哈希表中删除对应的映射。...Get方法用于获取缓存中的值，Put方法用于插入新值或更新已有值，并在需要时淘汰最久未使用的数据。 我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
哈希表 哈希表（Hash table，也叫散列表），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。...查找分两步：首先根据Hash值找到对应的链表，然后沿着链表顺序查找对应的键。 当你能够预知所需要的符号表的大小时，该方法能够得到不错的性能。...对于需要快速找到最大或者最小的键，或是查找某个范围内的键，哈希表都不是合适的选择，因为这些操作的运行时间都将会是线性的。...），我们直接检测哈希表中的下一个位置（将索引值加 1）。...，如果找到则命中，如果遇到空元素则未命中。
只找到 liufei 相关的多个历史密码，逐一验证，均错误。 哈希反解。...有了哈希密码，第一时间查彩虹表，反解明文密码： ? 只有账号 liufei 的密码解出为 !QAZ2wsx，nana、admin 无解，暂时放下。第三个漏洞，业务系统存在弱口令账号 liufei。...这可不好玩了，admin 的哈希密码之前用彩虹表、社工字典都尝试过，无法反解，前进步伐再次受阻。...攻击 JWT，我常用三种手法：未校验签名、禁用哈希、暴破弱密钥。 未校验签名。某些服务端并未校验 JWT 签名，所以，尝试修改 token 后直接发给服务端，查看结果。...由于未填写正确密钥，即便生成格式正确的新 token，但提示无效签名（invalid signature），没事，放入上传请求报文中，发给服务端，试试手气： ? bad news： ?
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