库函数 //新增元素 HASH_ADD_INT(head, keyfield_name, item_ptr); HASH_ADD_STR(head, keyfield_name, item_ptr); HASH_ADD_PTR(head, keyfield_name, item_ptr); //查找元素 HASH_FIND_INT(head, key_ptr, item_ptr); HASH_FIND_STR(head, key_ptr, item_ptr); HASH_FIND_PTR(h
11 | 怎么给字符串字段加索引？ Q：如何在邮箱这样的字段上建立合理的索引？ 用户表的定义： create table SUser( ID bigint unsigned primary key, email varchar(64), ... )engine=innodb; 由于要使用邮箱登录，所以业务代码中一定会出现类似于这样的语句： select f1, f2 from SUser w
终于来到了我最不想学的字符串 字符串Hash 原理 把字符串看做 \(b\) 进制数，把字符串 \(S\) 映射成一个函数 \(hash(S)\) ，即一个数字，便于比较 $ hash(S) = (S_1b^{n-1}+ S_2b^{n-2}+\dots+S_n)\pmod p $ 计算 \(hash\) 函数的时间复杂度是 \(O(\mid S\mid)\) ，这里一般选 \(233\) 作
什么是哈希函数？ 函数说明：将任意长度的二进制字符串映射到固定长度的小二进制字符串 hash函数也称作 散列函数 函数应具有的特性： 哈希算法[散列算法]在计算上不可能找到两个不同输入，却有相同的输出 即数据相同 得到哈希值相同 数据的微小改动 可能造成hash值巨大且不可预测的变
算法之大数据 参考链接 思想 哈希函数可以把数据按照种类均匀分流 布隆过滤器用于集合的建立与查询，并可以节省大量空间 一致性hash解决数据服务器的负载管理问题 利用并查集结构做岛问题的并行计算、 位图解决某一范围上数字的出现情况，并可以节省大量空间 利用分段统计思想、
hash是什么？ Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的
1.hash是什么 Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一
转载请声明出处哦~，本篇文章发布于luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com/archives/667 本文使用的Redis 5.0源码 概述 我们在学习 Redis 的 Hash 表的时候难免脑子里会想起其他 Hash 表的实现，然后进行一番对比。通常我们如果要设计一个 Hash 表，那么我们需要考虑这几个问题：
（一）字符串类型数据常用操作： String底层结构是动态字符串，可修改指定位置数据，通过预分配冗余空间减少内存的频繁分配，实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。字符串最大长度为512M（512
你只要做两件事, 定义hash函数，定义等于比较函数。下面的代码是一个例子： -bash-2.05b$ cat my.cpp #include <hash_map> #include <string> #include <iostream> using namespace std; //define the class class ClassA{ public: ClassA(int a):c_a(a){}
1. 在修改.hal文件时需要同时更新current.txt文件中的hash，触发hash更新的方法如下 /source/sys$ ./out/host/linux-x86/bin/hidl-gen -L hash -r android.hardware:hardware/interfaces -r android.hidl:system/libhidl/transport -r vendor.mine.hardware:vendor/mine/hardware
P3370 【模板】字符串哈希 # 【模板】字符串哈希 ## 题目描述 如题，给定 $N$ 个字符串（第 $i$ 个字符串长度为 $M_i$，字符串内包含数字、大小写字母，大小写敏感），请求出 $N$ 个字符串中共有多少个不同的字符串。 友情提醒：如果真的想好好练习哈希的话，请自觉，否则请右转PJ试炼场:) ## 输入
首先可以确认的是: B+树可以进行范围查询，Hash索引不能。 B+树支持联合索引的最左匹配原则，Hash索引不支持。 B+树支持order by排序，Hash索引不支持 Hash索引在等值查询上比B+树效率更高 B+树使用like进行模糊查询的时候、like后面比如（%开头）的话可以起到优化的作用，Hash索引根本无法进
内网渗透学习-windows认证 windows本地认证 windows网络认证 kerberos域认证 前言： 进入公司实习期间，参与了护网红队的工作，见识了师傅们逆天强悍的操作，深刻认识到了要学的还有很多很多很多，所以假期着手用空闲时间整理一个内网学习系列，针对内网渗透做一个总结。 本章内容是Windows
如何计算key的hash值 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 计算hashCode()后的h与h逻辑右移16位的结果异或作为hash值 >>>：无符号右移，将h的二进制数整体右移16位，超出的去掉，左侧空位用0补齐（int型
nginx负载均衡策略 目前Nginx服务器的upstream模块支持6种方式的分配： 轮询 默认方式 weight 权重方式 ip_hash 依据ip分配方式 least_conn 最少连接方式 fair（第三方） 响应时间方式 url_hash（第三方） 依据URL分配方式 1、轮询 最基本的配置方法，上面的例子就是轮
备份区块数据流程简述 V1.2.1版本 第一步：通过nginx代理端口下载节点binlog日志到程序配置的保存日志的文件夹中 第二步：一个一个地读取区块binlog日志、解析、进行区块链验证和对比验证，每验证一个区块就执行第三步，然后接着执行第二步 第三步：为每一个区块开启多个线程异步保存区块
存储的逻辑 1. 字典底层有一个数组，靠数组来存储数据； 2. 将 key 进行 hash 算法。得到 `hash值`； 3. 将 `hash值` 与 `数组的长度` 进行`位与运算`, 得到的结果为数据应该存储的位置； 4. 找到数组对应的位置，然后设置对应的数据（此处使用链表①进行数据存储）。 取出的逻辑 1. 将 key 进
Lab8 Locks 这个实验还是蛮难的... 1. Memory allocator(moderate) 1.1 题目 众所周知，在xv6中，我们申请的内存是在结构体struct kmem中申请的，struct kmem中的链表struct run *freelist存放了所有的空闲内存(以page为单位)，在申请和释放内存的时候，可能会存在race condition（其详细解释
redis介绍，安装 redis是什么? 是一个软件（用c语言写的，初级版本代码只有1w多行 7.x，公司 5.x，4.x多） 非关系型（mysql关系型数据库；没有外键关联关系）数据库，nosql(not only sql)数据库, 数据都放在内存中(读写速度超级快--》每秒的qps 10w) key-value形式存储 有5大数据类型（字符串，list，has
哈希表 哈希表：也叫做散列表。是根据关键字和值（Key-Value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做
HashMap源码深度剖析，手把手带你分析每一行代码！ 在前面的两篇文章哈希表的原理和200行代码带你写自己的HashMap（如果你阅读这篇文章感觉有点困难，可以先阅读这两篇文章）当中我们仔细谈到了哈希表的原理并且自己动手使用线性探测法实现了我们自己的哈希表MyHashMap。在本篇文章当中我们
一丶Redis底层结构 1. redis 存储结构 redis的存储结构从外层往内层依次是redisDb、dict、dictht、dictEntry。 redis的Db默认情况下有16个，每个redisDb内部包含一个dict的数据结构。 redis的dict内部包含dictht的数组，数组个数为2，主要用于hash扩容使用。 dictht内部包含dictEntry
前言 在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。 但是从Python 3.6开始，字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A，后插入键值对B，那么当你打印Keys列表的时候，你就会发现B在A的后面。 不仅如此
