精华内容
下载资源
问答
  • 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
  • 这个工具提供MD5,SHA1,CRC32三种hash值计算 Windows自带的查看文件MD5的命令:certutil -hashfile filename MD5 此外还支持的hash值计算有:MD2 MD4 SHA1 SHA256 SHA384 SHA512 但不支持CRC32

    下载地址:https://sifangyun.cn/download/MD5-Hash%E5%93%88%E5%B8%8C%E5%80%BC%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B7%A5%E5%85%B7.exe

    这个工具提供MD5,SHA1,CRC32三种hash值计算

    Windows自带的查看文件MD5的命令:certutil -hashfile filename MD5

    此外还支持的hash值计算有:MD2 MD4 SHA1 SHA256 SHA384 SHA512

    但不支持CRC32,以后我在此补充一下CRC16和CRC32的计算原理。

    展开全文
  • MD5 哈希值计算程序

    2021-05-08 15:25:28
    如下代码,本例中,计算字符串“www.fcode.cn”的MD5为 “807ED3F7ACD8AA755EE710BB641FA1B2”Module MD5_ModImplicit NonePrivate umdrehen , leftrotatecontainsSubroutine md5( cStr , h0 , h1 , h2 , h3 )...

    如下代码,本例中,计算字符串“www.fcode.cn”的MD5值为 “807ED3F7ACD8AA755EE710BB641FA1B2”

    Module MD5_Mod

    Implicit None

    Private umdrehen , leftrotate

    contains

    Subroutine md5( cStr , h0 , h1 , h2 , h3 )

    implicit none

    Character(Len=*) , Intent( IN ) :: cStr

    Integer , Intent( OUT) :: h0,h1,h2,h3

    character( Len=(int(len(cStr)/64)+1)*64 ) :: newString

    character( Len=8 ) :: wtmp

    integer(kind=4) j,n1,n2,n3,n4,pos

    integer(kind=4) r(64),k(64),a,b,c,d,f,g,temp,w(16),i,intLen

    integer(kind=8) hoch32

    real(kind=8) sinus,absolut,real8i

    r = (/7, 12, 17, 22, 7, 12, 17, 22, 7, 12, 17, 22, 7, 12, 17, 22, 5, 9, 14, &

    20 , 5, 9, 14, 20, 5, 9, 14, 20, 5, 9, 14, 20, 4, 11, 16, 23, 4, 11, 16, 23,&

    4 , 11, 16, 23, 4, 11, 16, 23, 6, 10, 15, 21, 6, 10, 15, 21, 6, 10, 15, 21, 6, 10, 15, 21/)

    do i=1,64

    real8i = 1.0_8 * int(i,Kind=8)

    sinus = dsin(real8i)

    absolut = dabs(sinus)

    hoch32 = 2.**32.

    k(i) = int( absolut * hoch32 , Kind = 8 )

    end do

    h0 = 1732584193 !#67452301

    h1 = -271733879 !#EFCDAB89

    h2 = -1732584194 !#98BADCFE

    h3 = 271733878 !#10325476

    j = len(cStr)+1

    newString(:j) = cStr // char(128)

    i = mod(j, 64)

    do while(i /= 56)

    j = j + 1

    newString(j:j) = char(0)

    i = mod(j, 64)

    end do

    intLen = len(cStr)*8

    do i = 0,3

    temp = iand(intLen, 255 )

    j = j + 1

    newString(j:j) = char(temp)

    intLen = ISHFT(intLen, -8)

    end do

    do i = 1,4

    j = j + 1

    newString(j:j) = char(0)

    end do

    do i = 1,int(len(newString)/64)

    do j = 1,16

    pos = (j-1)*4+(i-1)*64

    n1 = ichar(newString(4+pos:4+pos))

    n2 = ichar(newString(3+pos:3+pos))

    n3 = ichar(newString(2+pos:2+pos))

    n4 = ichar(newString(1+pos:1+pos))

    write(wtmp,'(4(z2.2))') n1,n2,n3,n4

    read(wtmp,'(z8)') w(j)

    end do

    a = h0

    b = h1

    c = h2

    d = h3

    do j = 1,64

    if (j >= 1 .and. j <= 16) then

    f = ior( iand(b,c) , iand(not(b), d) )

    g = j

    else if (j >= 17 .and. j <= 32) then

    f = ior( iand(d , b) , iand(not(d) , c) )

    g = mod(5*(j-1) + 1, 16) + 1

    else if (j >= 33 .and. j <= 48) then

    f = ieor(b, ieor(c, d))

    g = mod(3*(j-1) + 5, 16) + 1

    else if (j >= 49 .and. j <= 64) then

    f = ieor(c, ior(b , not(d)))

    g = mod(7*(j-1), 16) + 1

    end if

    temp = d

    d = c

    c = b

    b = b + leftrotate((a + f + k(j) + w(g)) , r(j))

    a = temp

    end do

    h0 = h0 + a

    h1 = h1 + b

    h2 = h2 + c

    h3 = h3 + d

    end do

    h0 = umdrehen(h0)

    h1 = umdrehen(h1)

    h2 = umdrehen(h2)

    h3 = umdrehen(h3)

    return

    End Subroutine md5

    Integer(kind=4) function leftrotate (x, c)

    integer(kind=4) x,c,result1,result2

    result1 = ishft(x,c)

    result2 = ishft(x, (c-32))

    leftrotate = ior( result1 , result2 )

    return

    End function leftrotate

    Integer(kind=4) function umdrehen(zahl)

    integer(kind=4) i,tmp,zahl

    umdrehen = 0

    do i = 1,4

    umdrehen = ishft(umdrehen, 8)

    tmp = iand( zahl , 255 )

    umdrehen = umdrehen + tmp;

    zahl = ishft(zahl, -8)

    end do

    return

    End function umdrehen

    End Module MD5_Mod

    Program www_fcode_cn

    use MD5_Mod

    Implicit None

    Integer :: i1,i2,i3,i4

    call MD5("www.fcode.cn",i1,i2,i3,i4)

    write(*,'(4z8)') i1,i2,i3,i4

    End Program www_fcode_cn

    展开全文
  • 01文件哈希值是什么?文件哈希值,即文件内容的HASH值。是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值,主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点,它常常用来判断两个文件是否相同。...

    01

    文件哈希值是什么?

    文件哈希值,即文件内容的HASH值。是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值,主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点,它常常用来判断两个文件是否相同。

    COS 文件上传下载场景下,数据传输过程可能会出现错误,哈希值可用于对比确认已上传到 COS 的文件与本地文件的一致性。

    02

    用户痛点

    • COS 对象只提供 CRC64 校验码:由于对象存储的特殊性,COS 存储的对象,目前只提供 CRC64 校验值。

    • 自定义计算哈希值有开发成本:有的开发者需要 MD5、SHA1、SHA256 等校验值,需要自行实现哈希计算过程。

    03

    解决方案

    COS工作流+云函数,自定义计算

    利用数据工作流+云函数新特性,COS 为开发者提供了文件哈希值计算模板。用户可轻松实现自定义计算 COS 文件哈希值函数。

    方案优势:

    • 可视化操作:一键配置,简化开发流程,无需编码工作,大幅提升研发效率;

    • 多样化选择:支持 MD5 、SHA1 、SHA256、CRC64,满足各场景用户需求;

    • 自动化执行:文件上传 COS 后,即刻触发工作流开始计算校验码;

    04

    配置步骤

    1.到 COS 控制台存储桶详情,创建工作流,可以自定义过滤后缀过滤规则,创建自定义函数节点。

    2.在函数节点弹窗里,点击新建函数,浏览器新标签会打开 SCF 的创建云函数的页面。

    3.创建云函数

    1. 选择“计算COS对象的哈希值”模板;

    2. 配置足够的内存、执行超时时间;

    3. 该函数模板支持两个环境变量;

    • hashTypeList 指定要计算的算法,可选,默认["crc64","md5", "sha1", "sha256"]

    • caseType 指定哈希值大小写,可选默认 lowercase,可以传入 uppercase

     D. 启用权限配置,绑定包含当前存储桶读写权限的角色,创建运行角色请看文档;

     E. 点击完成;

    如需新建运行角色,可以选择“云函数”作为角色载体,配置   QcloudCOSFullAccess

    权限,或新建角色自行绑定只包含所需存储桶度权限的桶写权限。


    4.回到刚才工作流的页面,选中刚创建的函数。并保存工作流。

    5.上传文件,查看工作流处理成功后,可以看到上传的文件已成功添加多个哈希头部。

    05

    结语

    更多自定义处理能力,等你来实现!

    如果您有使用 COS 工作流 + Serverless 云函数开发更多有趣功能的想法,请点击阅读全文领取更多福利!

     

    点击“阅读原文”,1元领取超值大礼包

    展开全文
  • 计算图像哈希值

    2021-06-24 22:10:27
    function h = hash(inp,meth) % HASH - Convert an input variable into a message digest using any of % several common hash algorithms % inp=inp(:); % convert strings and logicals into uint8 ...
  • 即数组 + 链表的实现方式,通过计算哈希值,找到数组对应的位置,如果已存在元素,就加到这个位置的链表上。在 Java 8 之后,链表过长还会转化为红黑树。这个数组并不是一开始就很大,而是随着 HashMap 里面的值变...
  • 即数组 + 链表的实现方式,通过计算哈希值,找到数组对应的位置,如果已存在元素,就加到这个位置的链表上。在 Java 8 之后,链表过长还会转化为红黑树。 这个数组并不是一开始就很大,而是随着 HashMap 里面的值变...
  • [C#] 纯文本查看 复制代码public delegate void ...public class MD5Checker{//支持所有哈希算法private static HashAlgorithm hashAlgorithm;//文件缓冲区private static byte[] buffer;//文件读取流pri...
  • 我们知道,Objects中定义了hashcode()函数,用于计算对象的哈希值。并且在很多类中都对hashcode()函数进行了覆盖。但是在HashMap中并没有直接使用各个类的hash值,而是使用hash()函数将它再次进行了计算。一、列举...
  • [php]header(‘Content-type...Charset=UTF-8’);define(‘blockSize’, 4*1024*1024);var_dump(fileHash(‘test.wmv’));var_dump(fileHash(‘asdf.wmv’));function fileHash($file){$f = fopen($file, "r");if (!...
  • 大写字母: A 对应的哈希值:65 B 对应的哈希值:66 C 对应的哈希值:67 D 对应的哈希值:68 E 对应的哈希值:69 F 对应的哈希值:70 G 对应的哈希值:71 ...S 对应的哈希值:83
  • 计算文件哈希值

    千次阅读 2021-05-09 09:42:14
    哈希值(hash values)是使用哈希函数(hash function)计算得到的值。哈希函数是是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。就是根据...
  • 导出文件,并计算哈希值(MD5, SHA1, SHA256),简单的封装了一下计算哈希值的 HashWriter。 如下: package hash import ( "crypto/md5" "crypto/sha1" "crypto/sha256" "fmt" "hash" "sync" ) //#region ...
  • 转载来自51cto:https://blog.51cto.com/11418075/2629049对于没有覆盖hashCode()方法的对象如果没有覆盖 hashCode() 方法,那么哈希值为底层 JDK C++ 源码实现,实例每次调用hashcode()方法,只有第一次计算哈希值,...
  • 最近被提及Java中HashMap的一些实现及哈希冲突等,借鉴了一位老哥的部分解析,比较明白的展示hash算法的应用吧 结论: 对于String、Integer等类复写了Object中的hashCode方法的类来说,有各自的实现方法 Object类...
  •  //用读到的字节进行MD5的计算,第二个参数是偏移量 } } while (numRead != -1); fis.close(); return complete.digest(); } public static String getMD5Checksum(String filename) throws Exception { ...
  • #include <iostream> #include <openssl/sha.h> #include <string> #include <string.h> #include <vector> #include <fstream> using namespace std;...char
  • 哈希值MAC值简介

    2021-03-16 10:46:10
    说到哈希值,都知道哈希值是通过哈希函数计算得出的,有时看了一堆介绍哈希值、哈希表、哈希函数的资料,却对哈希值还是一知半解。那么要理解哈希值,就要先明白哈希值的作用是什么,为什么需要哈希值哈希值...
  • 我编写了以下程序来计算Java中字符串的SHA-256哈希值:public class ToHash {public static void main(String[] args) {byte[] data = "test".getBytes("UTF8");MessageDigest digest = MessageDigest.getInstance(...
  • Little trick.html1 哈希函数理想的哈希函数保证每一个字符串对应惟一的哈希值。下面这个哈希函数是同窗在项目中遇到的。算法unsigned int hash(char* s){unsigned int h=0;for(;*s;s++)h = *s + h*31;return h%...
  • 对象的哈希值

    千次阅读 2021-02-27 21:33:13
    ## 概述任何对象,都有一个哈希值,这个哈希值是对象的一个整数数字表示. 对象的字符串表示是toString()方法.## 如何获取对象的哈希值每一个对象都有一个方法,hashCode(),这个方法定义在了Object类中,所以每个对象都...
  • 1、Windows certutil -hashfile 文件名 [哈希方法] 不加参数默认 sha1 。可以自己选择md5 2、Linux
  • 一种可能的方法是:sha1sum path/to/folder/* | sha1sum如果有一个整个目录树,你可能最好使用find和xargs。一个可能的命令是find path/to/folder -type f -print0 | xargs -0 sha1sum | sha1sum编辑:好点,它可能...
  • 前几天学习整理了Node.js的crypto模块,crypto模块实现了OpenSSL中相关加密码技术,可以用于文件啥希值计算、加密、解密、验证等。最近要做APP升级功能,为了验证APP文件的完整性,需要在服务端计算文件的MD5值,APP...
  • 哈希算法通过对消息进行计算,生成一定长度的数据,称作消息摘要。SHA256能生成64*8=512 bits的消息摘要,每一个数据都可以当做一条消息的索引,这样能代表的数据就有2^512=1340780792994259709957402499820584.
  • 我是搬运工 ...作者:doge ...hash是通过一个计算函数把难以比较的字符串或者其他类型的数据映射成一个整数,最常用的就是映射a~z的hash,变成hash[(str(i)-‘a’]这个数是一个十进制数,这个十进制数把它
  • 读取上传的文件,使用crypto-js进行SHA1、MD5、SHA256等算法的哈希计算。 1.创建通用工具类 handleFileUtils.js: import CryptoJS from "crypto-js"; /** * 进行文件操作的工具类 */ export default { /* ...
  • Currently I'm manually creating a string where I concatenate all the values in each row in my table. I'm hashing this string for each row to get a hash value for the current values (/status) of the ro...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 213,190
精华内容 85,276
关键字:

哈希值计算