一、HashCode简介 1.1、什么是Hash和Hash表 要想清楚hashCode就要先清楚知道什么是Hash 1）Hash hash是一个函数，该函数中的实现就是一种算法，就是通过一
通过前面学习到， Hash表的查询效率并不是 O(1)，它与 Hash函数、散列冲突等因素有关。如果 Hash函数确定得不好，可能导致散列冲突概率升高，查询效率下降。那么，该如何设计 Hash函数呢？
给定一个整型数组，找到主元素，它在数组中的出现次数严格大于数组元素个数的1/k。 注意事项 数组中只有唯一的主元素
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。
Hash Join是利用hash函数来实现和加速数据库中JOIN操作的一类算法。主要优势是hash函数可以只通过一次运算就将键值映射到固定大小的hash值，仅用作等值join中。由于HASH JOIN的算法复杂度在平均情况下是O(n)，所以通常在大规模数据时做HASH JOIN是不错的选择。
package main import ( "fmt" ) // 主函数 func main() { fmt.Println("欢迎 来到 Go 语言社区，www.golangweb.com") testhash := create_hash_table() bret := insert_data_into_hash(testhash, 5) insert_data_into_hash(testhash,
redis的快主要体现在我们可以根据键值对能以微妙级别的速度找到数据，并快速完成操作。
我们以ababcbb为例说明, 这里hash表的值-1是初始值, 这样在方便做+1操作. index 作为开始索引值, 起初index为0， 这是理所当然的。当遍历到第二个a index就成了2了, 同时把ab重置为初始值. maxlen为一个刷新最高值的变量. 通过当前索引 - index + 1计算(当再次迭代到c的时候, 此时i为4, index为2, 则: 4-2+1=3 ). 每次比上一次maxlen大的时候更新此值. 保证max_len是最大的.
redis能具有很好的性能表现，一个重要的原因就是redis底层的数据结构的使用非常巧妙，今天，我们来聊一聊这些数据结构。
hash表，有时候也被称为散列表。个人觉得，hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构。链表使用十分方便，可是数据查找十分麻烦；二叉树中的数据严格有序，可是这是以多一个指针作为代价的结果。hash表既满足了数据的查找方便，同一时候不占用太多的内容空间，使用也十分方便。
带有过滤条件的hash join，首先针对左表构建hash表，然后对右表进行过滤，针对hash表中每个元组都对右表过滤后的结果进行探测，满足条件的作为join结果。当左表比较大时，构建hash表就需要较大代价。字节跳动的火山引擎Bytehouse中对hash join进行了优化。当右表过滤后结果集比较小时，将右表结果集作为过滤条件过滤左表，然后再构建hash表进行探测。如下图所示：
memcache曾经是互联网分层架构中，使用最多的的KV缓存，如今却几乎被 redis 替代。 画外音：你还在用mc吗，还是redis？ 但memcache的内核设计，却值得每一个技术人学习和借鉴。 第一部分：知其然 关于memcache一些基础特性，使用过的小伙伴必须知道： （1）mc的核心职能是KV内存管理，value存储最大为1M，它不支持复杂数据结构（哈希、列表、集合、有序集合等）； （2）mc不支持持久化； （3）mc支持key过期； （4）mc持续运行很少会出现内存碎片，速度不会随着服务运行时
下图是工业级散列表设计需要考虑的到问题：我们也围绕下面几项来讲解讲解一下 vpp hash表的处理逻辑。可以帮助我们在业务开发中选择合适的存储结构。
输入一个错误的英文单词，它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢？
Hash表是Memcached里面最重要的结构之一，其采用链接法来处理Hash冲突，当Hash表中的项太多时，也就是Hash冲突比较高的时候，Hash表的遍历就脱变成单链表，此时为了提供Hash的性能，Hash表需要扩容，Memcached的扩容条件是当表中元素个数超过Hash容量的1.5倍时就进行扩容，扩容过程由独立的线程来完成，扩容过程中会采用2个Hash表，将老表中的数据通过Hash算法映射到新表中，每次移动的桶的数目可以配置，默认是每次移动老表中的1个桶。 //hash表中增加元素 int as
memcache是互联网分层架构中，使用最多的的KV缓存。面试的过程中，memcache相关的问题几乎是必问的，关于memcache的面试提问，你能回答到哪一个层次呢？
有趣的算法（三）——Hash算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Hash算法 近期看到用hash实现基于hash的简单的小型数据库（传统大型数据库用的都是B+tree），感觉挺感兴趣，故先研究hash算法，近期会用hash实现一个小的数据库。 Hash表（Hash Table）又称为散列表，通过把关键字key映射到数组的一个位置，来访问记录。这个映射函数称为hash函数，存放记录的数组称为hash表。 1、hash函数 作用是把任意长度的输入，通过hash算法得到固定函
哈希的关键在于算法，呵呵，我这算法，不说了，见笑了。哈希在内核中用得非常之广，准确来说是链表，下面是一个相对简单的例子，希望能对大家理解hash有些帮助。
数据系统的核心就是两件事，读和写，当数据量还少的时候，读写的性能不会有明显区别，随着数据量的增大，读写变成了一个trade-off，当你拥有优秀的写性能时，读数据性能就会下降，反之亦然。下面的四个系统会用尽可能小的语言去概括核心，从读和写两个方面去评价它们。
Hash Join作为表连接的基础连接类型，各大关系型数据库（譬如Oracle、sqlserver、Postgres等）很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖，Oracle数据库支持三种主流的连接类型：Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join，这点一直为人诟病。千呼万唤始出来，MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中，Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储，因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性：
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别
首先需要了解Hash表是什么结构？该Hash表在哪个结构里进行管理？如何和聚合算子的结构联系起来？
在淘宝内网里看到同事发了贴说了一个CPU被100%的线上故障，并且这个事发生了很多次，原因是在Java语言在并发情况下使用HashMap造成Race Condition，从而导致死循环。这个事情我4、5年前也经历过，本来觉得没什么好写的，因为Java的HashMap是非线程安全的，所以在并发下必然出现问题。但是，我发现近几年，很多人都经历过这个事（在网上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在说这个事）所以，觉得这个是个普遍问题，需要写篇疫苗文章说一下这个事，并且给大家看看一个完美
Bitmap索引扫描是对索引扫描的一个优化，通过建立位图的方式将原来的随机堆表访问转换成顺序堆表访问。主要分为两点：1）管理每个Bitmap的hash slot没用完时，每个Bitmap代表每个heap页中满足条件元组的ItemIDs，通过Bitmap扫描heap页时需要将所有Bitmap按照页号进行排序，然后依次获取heap页中记录，依次完成顺序回表。2）当hash slot用完时，就需要将heap页的bitmap范围扩大，转换成一个chunk的bitmap，也就是Bitmap中一位代表页内具有满足条件元组的页。此时，整个Bitmaps有chunk的bitmap也有页的bitmap，该chunk的页号为chunk内最小页号，所以Bitmaps排序后，整体上也是有序的。如此完成顺序扫描heap页，只不过对于Chunk的bitmap中一位代表的heap 页需要再次进行条件检测，将满足条件的tuple输出。
Java的HashMap是非线程安全的。多线程下应该用ConcurrentHashMap。
原题目 定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。 你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] Leetcode给出了三种解法 暴力法 复杂度O(n^2) 两遍Hash表法，创建Hash表一次O(n)，遍历查找O(n) 一遍Hash 一遍Hash算法说明 第一个元素添加到hash表，key是n
最近看到mysql的hash表，发现一个特点。 当hash表满的时候，hash表size总是扩展成一个素数。 上网查了一下资料，素数可以有效的减少hash冲突。 想了一下，这个确实是有道理的。
在淘宝内网里看到同事发了贴说了一个CPU被100%的线上故障，并且这个事发生了很多次，原因是在Java语言在并发情况下使用HashMap造成Race Condition，从而导致死循环。这个事情我4、5年前也经历过，本来觉得没什么好写的，因为Java的HashMap是非线程安全的，所以在并发下必然出现问题。但是，我发现近几年，很多人都经历过这个事（在网上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在说这个事）所以，觉得这个是个普遍问题，需要写篇疫苗文章说一下这个事，并且给大家看看一个完美的“Race Condition”是怎么形成的。
🍅 作者主页：不吃西红柿 🍅 简介：CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 📷 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 示例 1： 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9 输出：[0,1]
在实现LRU缓存管理的时候发现，由于利用了链表，导致find操作十分耗费时间。如果能有一个地方，存储了数据在LRU链表里的地址，那就完美了。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
1、Buffer由数组BufferDescriptor[]数组进行管理。该数组由函数InitBufferPool创建，大小为NBuffers个成员即BufferDesc。该数组创建后由StrategyControl进行管理，firstFreeBuffer为链表头，指向链表第一个成员；lastFreeBuffer指向链表尾；所有free list中成员由freeNext串起来，该值为数组下标。
定义哈希函数为H(key) = key%11。输入表长（大于、等于11），输入关键字集合，用二次探测再散列构建哈希表，并查找给定关键字。
Bitcask是一个key-value存储模型，基于hash表结构，并且有个特点，是日志型的数据文件 设计思路非常简洁，值得学习一下 基于Bitcask模型实现的存储系统例如： （1）Riak Erlang编写的高度可扩展的分布式数据存储 （2）beansdb 豆瓣开源数据存储系统 什么是日志型数据文件？ Bitcask模型使用物理文件保存数据，使用了类似日志服务一样的方式，就是只追加，保证文件是一直顺序写入的，写入性能非常好 所以Bitcask模型的文件存储结构非常简单，一直向一个文件中
每个熟悉python的人都知道，python提供给了我们各种各样原生的数据结构，如list、tuple、set、dict等等。这些形形色色的数据结构为我们程序猿提供了业务支持。但是要用好这些对象，可就要理解这些结构的特点。比如简单的区分：可变与不可变、有序与无序。那么本文就想和大家分享一下，这个无序中的细节。
Redis一共支持5种数据结构，hash是其中的一种，在hash扩容的时候采用的是渐进式rehash的方式。要想深入理解渐进式rehash，首先要了解以下Redis中hash的数据结构。
set集合本身是无序的，但是无意间发现set集合中都是数字时set貌似有序了。
面试官： 聊聊HashMap的底层 理解HashMap底层，首先应该理解Hash函数，今天我们聊聊Hash函数出现冲突的解决办法（此故事为连载形式，若没看上篇，可点击此处神速Hash阅读） 链地址法 次日清晨，大臣们按时上朝，接着讨论昨日的话题 “昨日Hash函数的选择我们已经有了具体的方案了，那就只剩下冲突的解决问题了”，王大臣率先发话 “要解决冲突其实也不难，既然会有多个元素被Hash到同一个位置，而这个位置只能存储一个元素，那么我让这个位置可以存储多个元素不就可以了吗？”，何大臣说道 “哦，怎么
我刚接触java、对于引用的认识。就是 Student stu=new Student();stu就是那个引用，至于这个stu是个什么样的引用，就不太清楚了。 中间看HashMap的时候，提到了一个弱引用，哈，竟然还有强弱之分。 仔细一探，竟然有四种。 java 中对象的引用类型分为四种：强引用、弱引用、弱引用、虚引用
利用C++类模板实现任意类型的Hash表，提供的功能有： （1）指定shmkey或内存地址创建Hash表； （2）获取指定key元素； （3）遍历指定范围的元素，进行指定操作。
常用的包括**String、List、Hash、Set、Sorted Set**,不常用的包含GEO、Bitmap、HyperLogLog；底层数据结构包括简单字符串，双向链表，数组，压缩数组，哈希表，跳表；数据类型跟数据结构的对应关系为下图所示；
删除指定hash表中的一个或者多个filed:hdel key filed1 filed2
数组是最常见的数据结构，创建数组必须要内存中一块连续的空间，并且数组中必须存放相同的数据类型。比如我们创建的长度10，数据类为整形的数组，在内存中的地址是从1000开始，那么他在内存中的存储格式如下：
之前我已经写过关于HashMap的内容了：http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/7545725.html 我们都知道HashMap是线程不安全的， 如果多线程来访问会有什么问题呢？ 答案是会造成死锁。 接下来我们就分析下为何会造成死锁。 说到HashMap中死锁的情况， 我们就必须要先讲下resize()方法， 顾名思义， 这个方法就是来扩容的。 当HashMap的size超过 thredshold时， 就需要扩容了。 当我们put时： （截图代码为JDK７ HashMap源
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
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