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    2020-06-08 18:15:34
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  • MD5-Hash哈希值校验工具
  • 哈希值转换程序

    2014-10-10 12:15:46
    该程序可以将你需要加密的数字转换为哈希值,起到加密安全的作用
  • 易语言取QQ哈希值源码,取QQ哈希值,hash
  • 图像哈希值

    2013-11-29 22:23:38
    计算图像哈希值,用于图像比较,搜索,最后得出图像间汉明距离
  • 计算文件哈希值的程序
  • 取QQ哈希值.rar

    2020-04-06 23:12:14
    取QQ哈希值.rar
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  • 哈希值MD5校验工具.zip

    2020-07-23 21:15:37
    哈希值MD5校验工具.zip
  • 利用哈希值算法进行人脸识别,基于opencv库进行人脸检测,再利用哈希值算法进行人脸识别。
  • 哈希表、哈希值计算分析引出哈希表哈希表(Hash Table)哈希冲突(Hash Collision)JDK1.8的哈希冲突解决方案哈希函数如何生成 key 的哈希值Integer 的哈希值计算Float 的哈希值计算Long 的哈希值计算那么, `^` 和 ...

    哈希表完整代码

    哈希表完整代码

    引出哈希表

    设计一个写字楼通讯录,存放所有公司的通讯信息

    • 座机号码作为 key(假设座机号码最长是 8 位),公司详情(名称、地址等)作为 value
    • 添加、删除、搜索的时间复杂度要求是 O(1)

    我们用这种思路,将座机号码作为索引值(数组索引),公司详情作为数据元素值(数组的值)

    由于数组添加、删除、搜索元素的时间复杂度都是 o ( 1 ) o(1) o(1),可以达到要求。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    但是这种做法有缺点。

    • 空间复杂度非常大
      要保证存储所有元素,所以需要开辟一个非常大的空间。

    • 空间使用率极其低,非常浪费内存空间
      就拿电话号码来说,开辟了100000000大小的空间,但是1~99999999之间有很多数字是索引值是用不到的。

    其实 数组companies 就是一个哈希表,典型的 【空间换时间】

    哈希表(Hash Table)

    哈希表也叫做散列表(hash有“剁碎”的意思)

    哈希表是如何实现高效处理数据的?

    put("Jack",666);
    put("Rose",777);
    put("Kate",888);
    

    1.利用哈希函数生成 key 对应的 index【 O ( 1 ) O(1) O(1)

    2.根据 index 操作定位数组元素【 O ( 1 ) O(1) O(1)

    在这里插入图片描述

    • 哈希表添加、搜索、删除的流程都是类似的

    • 哈希表是【空间换时间】的典型应用

    • 哈希函数,也叫做 散列函数

    • 哈希表内部的数组元素,很多地方也叫 Bucket(桶),整个数组叫 Buckets 或者 Bucket Array

    哈希冲突(Hash Collision)

    哈希冲突 也叫做 哈希碰撞

    • 2 个不同的 key,经过哈希函数计算出相同的结果

    • key1 ≠ key2,hash(key1) = hash(key2)

    如下图,“Rose” 不等于 “Kate”,但是经过哈希函数算出来的索引确实相同的,此时就产生了冲突。
    在这里插入图片描述
    解决哈希冲突的常见方法

    • 开放定址法(Open Addressing) ✓ 按照一定规则向其他地址探测,直到遇到空桶
        线性探测:往下 一个一个顺序查找,直到遇到空桶
        平方探测:往下按照平方数顺序查找,直到遇到空桶

    • 再哈希法(Re-Hashing) ✓ 设计多个哈希函数

    • 链地址法(Separate Chaining) ✓ 比如通过链表将同一index的元素串起来

    JDK1.8的哈希冲突解决方案

    • 默认使用单向链表将元素串起来

    • 在添加元素时,可能会由单向链表转为红黑树来存储元素
       比如当哈希表容量 ≥ 64单向链表的节点数量大于 8

    • 红黑树节点数量少到一定程度时,又会转为单向链表

    • JDK1.8 中的哈希表是使用 链表+红黑树 解决哈希冲突
      在这里插入图片描述

    思考:这里为什么使用单链表而不是双向链表?

    • 每次都是从头节点开始遍历(依次比较每个元素,若有相同key则替换原本的值,若无相同key,则将新元素添加在链表尾部

    • 单向链表比双向链表少一个指针,可以节省内存空间

    哈希函数

    ◼ 哈希表中哈希函数的实现步骤大概如下

    1. 先生成 key 的哈希值必须是整数
    2. 再让 key 的哈希值数组的大小 进行相关运算,生成一个索引值
      在这里插入图片描述

    ◼ 为了提高效率,可以使用 & 位运算取代 % 运算【前提:将数组的长度设计为 2 的幂( 2 n 2^n 2n
    在这里插入图片描述
    将数组的长度设计为 2 的幂( 2 n 2^n 2n)是因为 2 n − 1 2^{n - 1} 2n1 的二进制必然为全 1

    10 - 1 		= 1			2^1 - 1 = 1
    100 - 1 	= 11		2^2 - 1 = 3
    1000 - 1 	= 111		2^3 - 1 = 7
    10000 - 1 	= 1111		2^4 - 1 = 15
    100000 - 1 	= 11111		2^5 - 1 = 31	
    

    哈希值的二进制一个全为1的二进制 &(与),结果必然小于等于哈希值,如下图。
    在这里插入图片描述
    ◼ 良好的哈希函数,让哈希值更加均匀分布 → 减少哈希冲突次数 → 提升哈希表的性能

    如何生成 key 的哈希值

    key 的常见种类可能有

    • 整数、浮点数、字符串、自定义对象

    • 不同种类的 key ,哈希值的生成方式不一样,但目标是一致的
        尽量让每个 key 的哈希值是唯一的

        尽量让 key 的所有信息参与运算(即让key的所有数字、内容参与运算)

    在Java中,HashMap 的 key 必须实现 hashCodeequals 方法,也允许 key 为 null

    Integer 的哈希值计算

    整数值当做哈希值

    比如 10 的哈希值就是 10

    Java 中 Integer.hashCode() 源码:
    在这里插入图片描述

    Float 的哈希值计算

    将存储的二进制格式转为整数值

    Java 中 Float.hashCode() 源码:
    在这里插入图片描述

    Long 的哈希值计算

    Long.HashCode() ,Java源码如下:
    在这里插入图片描述

    那么, ^>>> 的作用是什么呢?

    • 高32bit 和 低32bit 混合计算出 32bit 的哈希值

    • 充分利用所有信息计算出哈希值

    >>> 即 无符号右移,代码中的 value >>> 32 即将 value 的值无符号右移 32 位。

    ^ 即位运算中的异或,它的作用是:两数异或,不同为1,相同为0。

    为什么用 ^ 而不用 &、| 呢?

    • & 与:结果就是低32位,那高32位相当于没参数运算
    • | 或:如果高32位都是1,那么结果全是1,很容易造成哈希冲突
    • ^ 异:最合适的,把高32位 和 低32位,全部参与运算

    >>> 无符号右移:无论正负数高位全部补0
    >> 有符号右移:正数高位全部补0,负数高位全部补1

    在这里插入图片描述
    由上图可知,将 64bit 的二进制数字,无符号右移 32bit 后,左边32位必然全为 0(第二行), 右边则为左32位的数字(value ^ (value >>> 32)) 相当于用自己的右32位 异或 自己的左32位,最后(int)强转回了 32bit ,相当于把左边的32位全部去掉。这样可以充分利用了自身所有信息来计算哈希值。

    Double 的哈希值计算

    Double.HashCode() 的计算和 Long 差不多
    在这里插入图片描述

    String 的哈希值计算

    思考一下:整数 5489 是如何计算出来的?

    5 ∗ 1 0 3 + 4 ∗ 1 0 2 + 8 ∗ 1 0 1 + 9 ∗ 1 0 0 5 ∗ 10^3 + 4 ∗ 10^2 + 8 ∗ 10^1 + 9 ∗ 10^0 5103+4102+8101+9100

    字符串是由若干个字符组成的

    • 比如字符串 jack,由 j、a、c、k 四个字符组成(字符的本质就是一个整数

    • 因此,jack 的哈希值可以表示为 j   ∗   n 3 + a   ∗   n 2 + c   ∗   n 2 + k   ∗   n 0 j \ ∗\ n^3 + a\ ∗\ n^2 + c\ ∗\ n^2 + k\ ∗\ n^0 j  n3+a  n2+c  n2+k  n0
      等价于 [ ( j ∗ n + a ) ∗ n + c ] ∗ n + k [(j*n + a) * n + c ] * n + k [(jn+a)n+c]n+k(这样写效率比上面更高)

    new String().hashCode() 源码如下:
    在这里插入图片描述
    由上图可知,在JDK中,乘数n为31,为什么使用31?

    • JVM 会将 31 * i 优化成 (i << 5) - i

    • 31 ∗ i = ( 2 5 − 1 ) ∗ i = i ∗ 2 5 − i 31 * i =(2^5-1) * i = i * 2^5 - i 31i=(251)i=i25i

    • 31 不仅仅是符合 2 n − 1 2^n − 1 2n1 ,它是个奇素数(既是奇数,又是素数,也就是质数)

    • 素数和其他数相乘的结果比其他方式更容易产成唯一性,减少哈希冲突

    • 最终选择 31 是经过观测分布结果后的选择

    因此在Java中,下面两种写法完全等价。
    在这里插入图片描述

    自定义对象 的哈希值

    在这里插入图片描述

    自定义对象作为key

    重写hashCode方法和equals方法

    自定义对象作为 key,最好同时重写 hashCode 、equals 方法,什么时候调用?

    • hashCode:计算索引的时候调用,让索引分布均匀,避免哈希冲突,即插入到数组中的哪个位置的时候;

    • equals:当发生哈希冲突,比较两个对象是否相同的时候调用,即在计算完hashCode的之后


    equals 用以判断 2 个key 是否为同一个key。

    • 自反性
      对于任何非 null 的 x
      x.equals(x) 必须返回 true

    • 对称性
      对于任何非 null 的 x、y
      如果y.equals(x)返回 true
      x.equals(y)必须返回 true

    • 传递性
      对于任何非 null 的 x、y、z
      如果x.equals(y)y.equals(z)返回 true
      那么x.equals(z)必须返回 true

    • 一致性
      对于任何非 null 的 x、y
      只要 equals 的比较操作在对象中所用的信息没有被修改
      x.equals(y)的结果就不会变


    hashCode

    • 必须保证 equals 为 true 的 2 个 key 的哈希值一样

    • 反过来 hashCode 相等的 key,不一定 equals 为 true


    不重写 hashCode 方法只重写 equals 会有什么后果?

    ✓ 可能会导致 2 个 equals 为 true 的 key 同时存在哈希表中


    不同类型的数据有可能计算出相同的哈希值,例如 String类型的数据与Double类型的数据的哈希值可能相同,此时会产生冲突,Java中解决冲突的方法为单链表与红黑树。

    当两个 key 不相等,但是哈希值相等时,我们需要用 equals 方法来判断两个 key 是否为同一个key,此时就需要重写 equals。

    public class Person {
    	private int age;
    	private float height;
    	private String name;
    	
    	public Person(int age, float height, String name) {
    		super();
    		this.age = age;
    		this.height = height;
    		this.name = name;
    	}
    	
    	@Override
    	/**
    	 * 比较两个对象是否相等
    	 */
    	public boolean equals(Object obj) {
    		if(this == obj) return true;
    		if(obj == null || obj.getClass() != getClass()) return false;
    		
    		Person person = (Person)obj;
    		return person.age == age 
    				&& person.height == height
    				&& person.name==null ? name==null : person.name.equals(name);
    				// 传入name若为空,则当前对象name也必须为空才为 true
    				// 传入name若不为空,则调用equals方法比较即可
    	}
    	
    	@Override
    	public int hashCode() {
    		int hashCode = Integer.hashCode(age);
    		hashCode = hashCode * 31 + Float.hashCode(height);
    		hashCode = hashCode * 31 + (name!=null ? name.hashCode() : 0);
    		return hashCode;
    	}
    
    }
    

    验证一下重写了equalshashCode的作用:

    • 由于重写 hashCode,p1、p2 哈希值必然相等,则放入 map 会去比较 key

    • 由于重写 equals,p1、p2 为同一 key,则 p1 会覆盖 p2

    public static void main(String[] args) {
    	Person p1 = new Person(18, 1.75f, "jerry");
    	Person p2 = new Person(18, 1.75f, "jerry");
    	// 由于重写 hashCode(),p1、p2哈希值必然相等
    	
    	Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
    	map.put(p1, "abc");
    	map.put("test", "bcd");
    	// 由于 p1 与 p2 哈希值相等
    	// 会比较 p1 与 p2 是否为同一key
    	// 由于重写 equals(), p1、p1为同一key
    	map.put(p2, "ccc"); // 同一 key 则覆盖,map里的元素数量不增加
    
    	System.out.println(map.size()); // 2
    }
    
    • 若只重写 hashCode
      由于重写 hashCode,p1、p2 哈希值必然相等,则放入 map 会去比较 key
      但是 equals 默认比较地址,p1、p2地址不同,不为同一 key,因此 map.size() 为3

    • 若只重写 equals
      由于没有重写 hashCode,p1、p2 哈希值大概率不相等(有极小可能相等)
      一般情况下,p1、p2哈希值不相等,map.size()值应当为3
      若是真遇到了哈希值相等的情况,由于重写了 equalsmap.size()值为2

    结论就是,重写 hashCodeequals 是最稳妥的做法。

    关于使用%来计算索引

    ◼ 如果使用%来计算索引

    • 建议把哈希表的长度设计为素数(质数)

    • 可以大大减小哈希冲突

    10%8 = 2     10%7 = 3
    20%8 = 4     20%7 = 6
    30%8 = 6     30%7 = 2
    40%8 = 0     40%7 = 5
    50%8 = 2     50%7 = 1
    60%8 = 4     60%7 = 4
    70%8 = 6     70%7 = 0

    ◼ 下表格列出了不同数据规模对应的最佳素数,特点如下

    • 每个素数 略小于 前一个素数的 2倍
    • 每个素数尽可能接近2的幂( 2 n 2^n 2n
      在这里插入图片描述

    易错点总结

    • 哈希值相等,根据哈希函数求的索引必然相等

    • 哈希值不相等,根据哈希函数求的索引有可能相等
      原因是hash_code(key) & (table.length - 1)取模运算可能会遇到相等的情况
      可以理解为 2 % 3 = 2,5 % 3 = 2,2 和 3 不相等,%3 的结果却相等

    • HashMap 的 key 必须实现 hashCode、equals 方法,也允许 key 为null

    展开全文
  • 哈希值计算

    2015-12-18 21:02:15
    一个完全免费而且体积小巧的哈希值计算程序,支持字符串和文件的哈希值计算,使用的时候只需把你需要计算哈希值的文件拖放到程序窗口中即可。
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  • 易语言取QQ哈希值源码
  • 棉花团酷狗哈希值解析直链下载地址根据酷狗音乐哈希值来获取歌曲的各种信息,比如:直链地址、比特率、时间、歌曲名称、文件大小、文件类型,也就是说不管你用什么方法获取到哈希值即可解析这些信息了。 使用方法:...
  • 基于ECC和数字水印的感知哈希值安全传输研究
  • 哈希值详解

    千次阅读 2019-11-27 22:33:41
    哈希值 哈希值概述 是Jdk根据对象的地址/String/数字算出来一串数字(int) 如何获取对象的哈希值? hashCode()是Object类的方法,所以说Java的对象都可以调用这个hashCode方法返回哈希值. 哈希值特点 如果...
    哈希值
    • 哈希值概述
      • 是Jdk根据对象的地址/String/数字算出来一串数字(int)
    • 如何获取对象的哈希值?
      • hashCode()是Object类的方法,所以说Java的对象都可以调用这个hashCode方法返回哈希值.
    • 哈希值特点
      • 如果自定义类没有重写hashCode方法,那么自定义类的对象生成的哈希值是根据对象的内存地址值生成的,所以说即便两个对象的属性一样,哈希值也不一样.
      • 诉求:如果两个对象属性一样,那么两个对象哈希值也要一样,所以在自定义的类中重写了hashCode方法(不调用Object类hashCode),是根据对象的属性生成哈希值.
      • 两个对象哈希值一样,不代表两个对象的属性一样.两个对象的属性一样,则两个对象的哈希值肯定一样.
      • 数字的哈希值是它本身.

    HashSet集合保证元素唯一性六步分析

    在这里插入图片描述

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空空如也

空空如也

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哈希值