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哈希表
在上篇中，我们使用闭散列技术解决了哈希冲突并实现了哈希表。然而，我们发现闭散列并不理想，因此本篇将探讨如何通过开散列方法来处理哈希冲突。
2. 数据库迁移1. 分库分表。
1.选择系数时要选择尽量大的系数，因为计算出来的hash值越大，所谓的“冲突”就越小。2.31只占用5bits,相乘造成溢出的概率较小。3.31可以由i*31==(i<<5)-1来表示，现在很多虚拟机里都做多优化。4.31是个素数，素数的作用就是如果我用一个数乘以这个素数，那么最终的结果只能被只能被素数本身，和被乘数和1来整除（减少冲突）。...
实验环境：window xp系统或者win7系统1、在官网中下载pwdump7版本（最开始我是尝试用pwdump8在win7和xp系统上做实验，结果始终有各种问题出现，无法成功，换成版本7之后很顺利就完成了实验）官网下载地址：Windows PWDUMP toolshttps://www.openwall.com/passwords/windows-pwdump2.如果实在本机下载的直接将文件拖到
是Python编程中的常见错误，通常出现在试图将列表作为字典的键或插入集合时。由于列表是可变的（mutable），因此它们不是哈希类型，不能直接用于这些场景。本文将详细讲解这一错误的根本原因，并提供多种解决方案，帮助开发者正确处理Python中的哈希性问题。哈希性指的是一个对象能够通过hash()函数生成一个唯一的哈希值（或整数），并且在对象的生命周期中，这个哈希值是固定不变的。可哈希对象：不可变
OceanBase分布式数据库，目前提供了三种多表连接的方式：Nested Loops，Hash Join和 Sort Merge Join. 下面来介绍三种不同连接的方式和差异点：
该方法生成的结果具有唯一性，不过生成结果的位数不能太少，至少要保证6位以上（多多益善），若需要更少位数的ID，建议像我一样加一个在数据库对比是否存在同一ID的步骤，若存在则调用方法重新生成，并增加生成结果的位数，直到确定唯一性。使用云数据库查询当前是否有这个 id，如果有，则重新调用该函数并增加转化结果的位数，直到得到一个不存在的 id。如果结果中有重复的数字，增加一个偏移量，直到结果中没有重复的
前缀和是指从数组的起始位置到某一位置（或矩阵的某个区域）的所有元素的和。这种算法通过预处理数组或矩阵，计算出每个位置（或区域）的前缀和，并将其存储在一个额外的数组或矩阵中，以便在后续查询中可以快速获取任意区间（或区域）的和。对于一维数组，可以使用递推公式来计算前缀和；对于二维矩阵，可以使用类似的递推公式，但需要考虑更多的边界情况。接下来我会用两个题来详细讲解前缀和的使用。
LeetCode 3158.求出出现两次数字的 XOR 值：化整数为哈希，一次遍历O(1)空间解决给你一个数组 nums ，数组中的数字 要么 出现一次，要么 出现两次。请你返回数组中所有出现两次数字的按位 XOR 值，如果没有数字出现过两次，返回 0 。
一篇带你完全掌握进程调度算法和进程地址空间
在Python中，错误是由于试图将可变类型（如列表）作为字典键或集合元素引起的。这是因为列表是不可哈希的，无法保证在其生命周期内保持不变。本文将深入分析这一错误的原因，展示代码示例，并提供有效的解决方案，帮助开发者解决这一常见问题。哈希性是指一个对象可以通过哈希函数（如hash()）生成一个唯一的哈希值。可哈希对象必须是不可变的，这样它们的哈希值才能在生命周期内保持不变。intfloatstrtu
果继续像⽅法⼀⼀样，重新开始统计第⼆个元素（ left2 ）往后的和，势必会有⼤量重复的计算（因为我们在求第⼀段区间的时候，已经算出很多元素的和了，这些和是可以在计算下次区间和的时候⽤上的）。让滑动窗⼝满⾜：从 i 位置开始，窗⼝内所有元素的和⼩于 target （那么当窗⼝内元素之和。断是否满⾜条件并更新结果（因为左端元素可能很⼩，划出去之后依旧满⾜条件）▪ 如果窗⼝内元素之和不满⾜条件： ri
可以利用left和right双指针，此时需要一个统计数kinds去记录这个区间水果的种类，当kinds不超过2时right向右进行移动，便是利用hash思想，如果说超过便停止，此时移动left，这是只需要用双指针将整个数组遍历一遍（这里用数组不用hash是因为题目给的范围用数组会更高效，范围比较小如果用hash反而一直进出，时间复杂度会变高），那么整个题的时间复杂度便非常可观！然⽽，农场的主⼈设定
么)abcdef)，)abefcd)，)cdabef)，)cdefab)，)efabcd)，和)efcdab)都是串联⼦串。输⼊：s=)wordgoodgoodgoodbestword),words=[)word),)good),)best),)word)]输出：[]输⼊：s=)barfoofoobarthefoobarman),words=[)bar),)foo),)the)]输出：[6,9,1
【高阶数据结构】——哈希表的开放寻址法的原理——非常适合初上手的人观看学习！！！
【高阶数据结构】——哈希的原理与实现——链地址法的讲解，结合上篇看效果更佳！！！
哈希桶是哈希表中用于存储数据的基本单元，也称为哈希槽或存储桶。
今天，我们来学习Linux内核数据结构中的哈希表
java阶段七容器集合之Set1.1Set集合的特点①不包重复元素的集合②没有带索引的方法，所以不能使用普通for循环遍历③对元素的顺序不作任何保证（新添加一个元素都是随机插入在原来的set集合中）//创建Set集合对象Set<String> set = new HashSet<String>();//添加元素set.add("hello");set.add("world"
1. unordered_map是存储键值对的关联式容器，其允许通过keys快速的索引到与其对应的value。2. 在unordered_map中，键值通常用于惟一地标识元素，而映射值是一个对象，其内容与此键关联。键和映射值的类型可能不同。3. 在内部,unordered_map没有对按照任何特定的顺序排序, 为了能在常数范围内找到key所对应的value，unordered_map将相同哈希值的
关于HashSet的存储原理1.HashSet是Java容器中的一种具体实现，可以用来存储无序且不重复的元素：1.无序性：不等于随机性。存储的数据在底层素组中并非按照素组索引的顺序添加，而是根据数据的哈希值来决定数据存储的位置。2.不可重复性：保证添加的元素以equals（）判断是不能返回true。即相同的元素只能添加一个。2.HashSet中元素的添加过程：我们向HashSet中添加元素a
vector翻转reverse(v.begin(), v.end());遍历vector<Student> student;for (auto &x:student) {// 带上引用可以避免重复复制，降低时间成本消耗}unordered_map查找效率 O(1)，涉及到查找操作，都可以使用hash表进行处理，会降低时间成本消耗新建 / 插入一个 key-valuestring
unordered 系列的关联式容器之所以效率比较高，是因为其底层使用了哈希结构。
map是STL的一个关联容器，它提供一对一的hash。第一个可以称为关键字(key)，每个关键字只能在map中出现一次；第二个可能称为该关键字的值(value)；map以模板(泛型)方式实现，可以存储任意类型的数据，包括使用者自定义的数据类型。Map主要用于资料一对一映射(one-to-one)的情況，map內部的实现自建一颗红黑树，这颗树具有对数据自动排序的功能。在map内部所有的数据都是有序的
在C++标准库中，unordered_map和unordered_set作为高效的无序容器，以其基于哈希表的实现方式，为数据的快速查找、插入和删除提供了强有力的支持。这些容器通过哈希函数将元素映射到数组的索引上，从而实现了接近O(1)的平均时间复杂度操作，极大地提升了程序性能。然而，尽管它们的使用极为便捷，了解这些容器背后的工作原理和模拟实现过程，对于深入理解数据结构、算法设计以及优化程序性能都至
⭐️上一篇博客和大家介绍了关于哈希表和哈希桶的内容，今天就要用开散列的哈希表来实现今天要介绍的两个容器——unordered——map和unordered_set。⭐️博客代码已上传至gitee：https://gitee.com/byte-binxin/cpp-class-code目录...
Map是一种关联容器，它存储键值对（），通过键（key）来快速查找对应的值（value插入（Insert）：将一个键值对插入Map。查找（Find）：根据键查找对应的值。删除（Delete）：从Map中删除一个键值对。在本篇博客中，介绍了Map的基本概念和两种主要实现方式：Hash Map和红黑树Map。我们还简要介绍了C++标准库中的std::map和。在下一篇博客中，我将深入探讨如何在C语言中
哈希算法
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