登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
对于 双变量问题，例如两数之和 ai + aj = t，可以枚举右边的 aj，转换成 单变量问题，也就是在 aj左边查找是否有 ai = t − aj，这可以用哈希表维护。我把这个技巧叫做 枚举右，维护左。
系统当前以圆形轨迹为跟踪目标，其参数由振幅 $A$ 与角频率 $\omega$ 定义。参考位姿 $qr = [xr, yr, \thetar]^\top$ 及其导数可解析生成，进而得到参考线速度与角速度组成的虚拟速度向量 $v_r = [v, \omega]^\top$。为实现稳定跟踪，采用机体坐标系下的位姿误差$e_o$：沿机器人前进方向的位置误差；$e_t$：垂直于前进方向的横向误差；$e_{
该模块提供文件哈希处理能力，对文件内容进行哈希处理。
本文介绍了文件哈希处理模块@ohos.file.hash的使用方法，支持MD5、SHA1、SHA256等算法。
这场对决没有绝对的胜者，只有最适合你个人需求的选择。能效之王：福鹿L3（以177 W/G遥遥领先）均衡之选：金贝DG1M（算力与能效平衡良好）省电入门福鹿L1PRO（低功耗，高能效）
MD5是一种单向哈希算法，无法通过数学逆向解密，但可通过多种技术手段碰撞出原始数据。常见方法包括：1. 暴力破解（穷举所有可能组合）；2. 字典攻击（匹配常见密码）；3. 彩虹表（预计算哈希映射）；4. 掩码/混合攻击（结合已知密码模式）；5. 硬件加速（GPU/FPGA/ASIC提升算力）；6. 分布式计算（云端集群并行）；7. 侧信道攻击（内存/日志泄露）；8. 碰撞攻击（构造相同哈希的不同文
字符串哈希是一种将字符串映射为数字的技术，通过将字符串视为某进制数并取模实现。常用Base和Mod值如13331、1e9+7等。单哈希通过递推公式计算前缀哈希值，并能在O(1)时间内获取任意子串哈希值。双哈希则使用两个模数计算哈希值，形成pair以减少冲突概率。该方法可用于快速比较子串相等性，典型应用包括求解最长回文子串问题，通过二分法结合哈希比较将时间复杂度优化至O(nlogn)。模板代码展示了
传统的行执行器采用一次一个元组的执行模式，执行过程中 CPU 大部分时间没有用了处理数据，都用在了遍历执行树等操作，导致 CPU 的有效利用率较低。面向 OLAP 场景大量函数调用次数，需要巨大开销，为解决次问题，openGauss 中开发了向量化引擎。采用一次一批元组的执行模式，可大幅减少遍历执行节点及调用函数的开销。本文主要介绍 hash join 如何进行向量化的。
LSH（局部敏感哈希）技术概述 LSH是一种高效的高维数据近邻检索方法，通过特殊设计的哈希函数使相似数据大概率映射到相同哈希桶。其核心原理是利用AND/OR构造实现概率放大，通过调整波段(b)和行数(r)平衡查全率与查准率。相比传统两两比较方法，LSH可将复杂度从O(N×D)降至近O(N)。该技术特别适合文本去重、推荐系统等场景，但存在参数调优复杂、不保证100%召回等局限。主流实现包括datas
SHA-256作为一种强大的哈希算法，在嵌入式系统安全方面扮演着至关重要的角色。它为固件验证、安全启动和数据完整性提供了可靠保障，同时其相对较小的计算量使其适用于资源受限的微控制器。在实际应用中，需要根据特定的安全需求和资源限制来平衡性能与安全性。对于要求极高安全性的场景，可以考虑使用SHA-384/512或SHA-3，而对于性能敏感的场景，则应充分利用硬件加速功能。
容器分类序列式容器：线性序列结构，存储元素本身，元素位置独立关联式容器：非线性结构，存储键值对，元素通过键访问，操作效率更高键值对(pair)特性组成：键(key) + 值(value)，键用于唯一标识，值存储实际数据优势：提供快速查找、插入和删除操作时间复杂度：通常为O(log n)或O(1)pair的实用工具make_pair函数：自动推导类型，简化pair对象的创建使用对比代码语言：java
SGI-STL30版本源代码中没有unordered_map和unordered_set，SGI-STL30版本是C++11之前的STL版本，这两个容器是C++11之后才更新的。全类似，复⽤同⼀个hashtable实现key和key/value结构，hash_set传给hash_table的是两个key，hash_map传给hash_table的是pair<const key, value>需要注
KMP算法的关键在于构建一个部分匹配表（也叫失败函数或者next数组），这个表记录了当匹配失败时，模式串指针应该回退到的位置，让算法跳过已知不可能匹配的位置，提高匹配效率。：使用部分匹配表在文本串中查找模式串从左到右同时遍历文本串和模式串当字符不匹配时，根据next数组回退模式串指针当模式串完全匹配时，记录匹配位置并继续查找其他匹配。如果发生不匹配，通过以下规则计算跳转距离：坏字符规则：根据不匹配
本文介绍了为OpenHarmony平台适配的GNU Flex词法分析器生成器ohos-flex的安装与使用方法。由于鸿蒙PC的系统安全限制，必须通过HNP（HarmonyOS Native Package）格式进行安装。文档详细说明了HNP包的打包流程，包括准备预构建包、创建安装目录、配置hnp.json文件等步骤，并提供了自动化打包脚本。该工具支持编译器前端开发、解释器词法分析等场景，遵循POS
本文介绍 ohos-gperf 项目，这是专为 OpenHarmony 平台适配的 GNU gperf 完美哈希函数生成工具。主要内容包括：1) gperf 工具特性与鸿蒙平台适配必要性；2) HNP 包格式的优势及打包方法；3) 详细安装使用指南。文档提供了完整的打包脚本示例，并说明鸿蒙PC与开发板在使用方式上的差异。该项目适用于编译器开发、符号表优化等需要高效关键字查找的场景，遵循鸿蒙安全规范
Kotlin 1.5 宣布了一个重磅特性value class，这是一个非常实用的特性，提高代码的可读性同时，还可以提高性能，因为编译器会对它进行更深层次的优化，减少对象的创建。随着 Kotlin 不断的完善，出现了一系列的特性inner class、data class、sealed class、sealed interface、inline class、value class等等而今天这篇文章
HashMap是 Java 中最常用的数据结构之一，属于 java.util 包，实现了 Map<K, V> 接口，用于存储 键值对（Key-Value Pair）。它的核心特点是：通过键（Key）快速查找对应的值（Value），平均时间复杂度为 O(1)。
当阿里云倚天710服务器将Llama 3模型推理速度提升2.7倍，当华为云盘古大模型在能源行业降低30%运维成本，当腾讯云实时计算量突破40万亿次/日——中国云计算市场正以每年30%的增速重塑全球产业格局。在这场算力军备竞赛中，用户却面临新的选择困境：某金融企业同时使用三家云服务商的GPU集群，却发现模型训练效率差异达40%；某自动驾驶团队在西部数据中心部署边缘计算节点时，遭遇网络延迟导致数据包丢
运维这行最怕遇到"薛定谔的故障"：你查的时候正常，不查的时候就崩。就像我家扫地机器人，每次我盯着它看的时候走直线，转身就玩"俄罗斯方块"。（写到这里突然发现，文章开头说"去年"马桶罢工，其实应该是"前年"，但懒得改了，就当这是个彩蛋吧）物联网运维的精髓在于：既要当技术宅，又要当玄学大师。当所有参数都正常，那就默念"科技与狠活"；当系统突然崩溃，就准备迎接凌晨三点的紧急会议——毕竟我们都在物联网的"
本文介绍了一个基于Python 3.9和PyQt5开发的实时时序数据分析系统，该系统创新性地结合DeepSeek-V3大模型API和自适应策略矩阵算法。系统采用MVC架构设计，具备毫秒级响应、多策略动态调整和大模型增强分析能力。核心算法包括动态偏移扫描和DeepSeek语义分析集成，PyQt5界面实现了高性能可视化展示。测试表明，该系统相比传统方法趋势捕捉准确率提升40%。文章还分享了界面优化技巧
哈希表面经 没空整理了 先把ai复制粘贴
本文详细解析了如何基于哈希表封装实现unordered_map和unordered_set容器。主要内容包括：1）通过模板参数设计通用哈希表结构，支持存储key或pair类型；2）实现关键操作如插入、查找、删除，处理不同类型数据的差异；3）设计迭代器解决桶间遍历问题；4）完整实现了unordered_map的operator[]功能。文中提供了详细的代码实现和测试案例，展示了如何通过一个底层哈希表
最近同事问过我这样一个问题：若要实现文件均匀分布，用最简单的线性哈希算法--取模运算（根据文件名获取整数，然后根据节点数取模）就可以将文件均匀分布，为何Glusterfs为何还要用这么复杂的哈希算法实现文件的分布式存储呢？ 关于这么问题，要从负载均衡说起吧。就拿分布式存储来说，简单的取模运算也可以将文件均匀分布在各个节点之中。但若节点数改变，节点增删的话，这种方法就不可取了，节点增
2025年，全球链游市场规模突破650亿美元，东南亚用户占比超45%，非洲市场增速达50%。然而，行业正经历剧烈洗牌：70%的链游因经济模型崩溃或用户体验缺陷退出市场，而头部项目如《星际矿工3.0》通过Layer2技术实现单月800万USDT流水，《宠物元宇宙》凭借AI NPC动态进化系统留存率达65%。这场变革的核心驱动力，正是AI与跨链技术的深度融合——前者重构游戏内容生产逻辑，后者打破生态孤
摘要：嵌入式系统更新面临三大痛点：更新失败缺乏回退机制、安全风险未验证更新包、资源限制导致设备卡死。安全更新需遵循三大设计原则：1)安全性（哈希校验、数字签名、加密传输）；2)可靠性（A/B分区、回退机制、断点续传）；3)资源效率（增量更新、优化存储和CPU使用）。作者以工业控制系统更新失败导致设备变砖的教训，强调嵌入式更新核心是"稳"而非"酷"，必须建立完
本文深入解析Java ArrayList的核心实现机制，重点剖析其动态扩容策略、高效元素操作和并发安全控制。ArrayList通过1.5倍扩容因子平衡内存与性能，采用System.arraycopy实现高效数据移动，同时利用浅拷贝策略兼顾内存复用与数据隔离。文章详细解读了索引查询、元素删除、批量操作等关键方法的源码实现，包括null值处理、顺序敏感的哈希计算以及fail-fast并发检测机制。通过
B - EquationsConsider equations having the following form:ax12+b*x22+cx32+d*x42=0a, b, c, d are integers from the interval [-50,50] and any of them cannot be 0.It is consider a solution a system (...
本文介绍了LRU缓存的实现原理与哈希链表数据结构。LRU（最近最少使用）是一种高效的缓存淘汰策略，通过哈希表与双向链表的组合实现O(1)时间复杂度的操作。文章详细讲解了哈希链表的设计思路，包括节点定义、哨兵节点的作用以及核心操作实现。通过Mermaid图表展示了数据结构变化过程，并提供了Java代码实现，包含get和put方法的O(1)操作。这种数据结构组合完美解决了缓存访问顺序维护与快速查找的需
TopK问题package 排序;import java.util.Scanner;/*** @author: DreamCode* @file: TopK.java* @time: 2022年3月7日-下午2:08:09* @思路:快排思想的运用*/public class TopK {/*** 求海量数据（正整数）按逆序排列的前k个数（topK），因为数据量太大，不能全部存储在内存中，只能一个
随着公众对数字隐私教育的共识，人们对加密算法和网络安全的兴趣越来越大。MD5是一种加密哈希函数算法，它将任意长度的消息作为输入，输出一个长度固定为16字节的结果。在正式介绍MD5之前，我们先来了解一下哈希的概念。
达梦数据库超出全局hash join空间（超出全局hash join空间,适当增加HJ_BUF_GLOBAL_SIZE的错误）
XxHash 0.8.3构建摘要 本文详细记录了在aarch64架构下构建XxHash 0.8.3的过程。通过执行OHOS_ARCH=aarch64 OHOS_ABI=arm64-v8a sh ./create-hnp.sh命令，系统自动完成下载源码、配置CMake、并行编译和安装等步骤。构建产物包括xxhsum命令行工具（38K）和libxxhash.so动态库（34K），均针对ARM64优化并
本文介绍了一个基于波场(TRON)区块链的哈希数据分析系统，通过提取哈希值数字特征并进行多维度分析。系统采用模块化架构，包含区块链数据采集、预处理、模式识别和可视化展示等核心功能。关键技术包括哈希值数字序列转换、时间序列频率分析、三角函数建模以及AI辅助分析。研究重点在于探索区块链数据的分布特征、周期性模式和随机性验证，为区块链算法研究提供数据支持。系统采用PyQt5实现可视化界面，支持实时数据监
在杭州阿里巴巴数字生态创新园，全球首个AI抗衰领域的RWA项目"抗衰博士-特别年轻"正引发资本狂欢。这个将干细胞技术专利、健康数据资产与抗衰产品收益权打包上链的创新案例，揭示了一个颠覆性趋势：区块链技术正在突破加密货币的边界，为实体资产铸造可追溯、可分割、可编程的"数字身份证"。
在实际项目中，我遇到过这样的场景：需要以复杂对象作为HashMap的键，且对象的部分字段才是真正的标识符。这时就需要自定义哈希实现。// 组合多个字段的哈希值main() {这个实现中，我采用了经典的31倍数哈希组合算法。选择31是因为它是质数，且31 * i可以被优化为，在仓颉编译器的优化下性能表现优异。HashMap的实现看似简单，实则蕴含着算法设计、内存管理、并发控制等多方面的智慧。仓颉语言
仓颉的字典设计体现了现代编程语言在安全性与性能之间的平衡。强类型保证了编译期安全，丰富的API支持不同场景需求，而底层优化的哈希实现则确保了运行时效率。在实际开发中，理解字典的内部机制，选择合适的操作方法，是写出高质量仓颉代码的关键。
流式I/O是现代编程语言处理输入输出的核心抽象，它将各种I/O源（文件、网络、内存）统一为流的概念，提供一致的读写接口。仓颉语言的流式I/O设计不仅继承了经典的装饰器模式和责任链模式，更融入了现代语言在资源管理、错误处理和并发安全方面的创新思考。本文将深入剖析仓颉流式I/O的设计哲学，从基础抽象到装饰器组合，从缓冲策略到资源生命周期管理，全面揭示这一系统级功能背后的工程智慧。
HashMap的O(1)高效操作依赖于三大核心技术：1）通过Hashable协议实现均匀分布的哈希转换；2）采用2的N次方容量桶数组，用位运算替代取模运算；3）开放地址法提升缓存局部性。仓颉语言通过值类型内联和强制不可变性优化性能，但需注意Rehash的O(N)开销。最佳实践包括预估初始容量和选用值类型作为Key，以充分发挥HashMap的常数级时间性能优势。
Set的去重机制，是Hash和Eq共同构建的精妙舞蹈。仓颉作为一门追求“安全”的系统语言，它深知这种“手动实现”的危险性。因此，它一定会提供强大的**“自动派生” (Derive) 机制**。永远不要手动去实现Hash和Eq，除非你万不得已（比如我们的“只比较 ID”的特殊需求）。尽可能地使用这样的注解。编译器会自动为你生成始终遵守“黄金契约”的代码（它会同时哈希所有字段，并同时比较所有字段）。S
本文深入剖析仓颉标准库中HashSet的去重实现，从内存布局、哈希函数、插入逻辑到并发优化和范围去重方案。通过源码分析展示了拉链法处理冲突、2倍扩容策略、分段锁并发控制等技术细节，并提供了百万级基准测试数据。测试结果表明，优化后的ConcurrentHashSet比单线程实现提升6.7倍性能，而布隆过滤器方案在可接受误判率下可达43倍吞吐量，为不同场景下的去重需求提供了高效解决方案。
HashMap（哈希表/散列表）是计算机科学中最重要的数据结构之一，它以接近 O(1) 的时间复杂度提供键值对的存储和检索能力。在仓颉语言中，HashMap 不仅是一个基础的集合类型，更是体现的典范。理解 HashMap 的实现原理，对于编写高性能、可维护的代码至关重要。
HashMap是一个在时间、空间和实现复杂度之间做出精妙平衡的艺术品。在仓颉中，它不仅是一个工具，更是对开发者内功的考验。深入理解其冲突解决策略、扩容机制，并在实践中思考Key的设计、初始容量的选择乃至并发安全问题，你才能真正发挥出仓颉这门语言的全部潜力，构建出真正稳定、高效且安全的系统。💪。
哈希算法
——哈希算法
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
DAMO开发者矩阵
HarmonyOS开发者社区
九章云极普惠算力
鲲鹏昇腾开发者社区
openvela
开源鸿蒙跨平台开发者社区
人工智能6S服务平台
深开鸿 技术专区
昇腾开源生态专区
AtomGit开源社区
