精华内容
下载资源
问答
  • Iconfinder 工程师 Silviu Tantos 在本文提出一个新颖巧妙图像查重技术,以杜绝盗版。 我们将在未来几周之内推出一个检测上传图标是否重复功能。例如,如果用户下载了一个图标然后又试图通过上传它来获利(曾...
  • python hashlib 哈希算法

    千次阅读 2019-09-28 23:03:22
    在密码学,好的哈希算法应该满足以下两个条件:一是无法从哈希值解密原始消息;二是,更改原始消息的一个字节,哈希消息会发生非常大的变化。本篇博客主要探讨一下python标准库hashlib的使用,最后介绍一下另外两...

    写在篇前

    ​ 哈希加密算法应用非常广泛,包括数字签名,身份验证,操作检测,指纹,校验和(消息完整性检查),哈希表,密码存储等。在密码学中,好的哈希算法应该满足以下两个条件:一是无法从哈希值解密原始消息;二是,更改原始消息的一个字节,哈希消息会发生非常大的变化。
    ​ 哈希函数以可变长度的字节序列的作为输入,并将其转换为固定长度的序列。这个过程是单向的,即意味着,如果f是哈希函数,则f(x)的计算相当简单快捷,但是如果尝试从f(x)获得x则可能需要数年时间。哈希函数返回的值通常称为secure hash(安全哈希),message digest(消息摘要)或 checksum(校验和)。大多数情况下,哈希函数会为给定的输入产生唯一的输出。但是有的哈希算法有可能会发生哈希碰撞。
    在这里插入图片描述

    基本使用

    hashlib标准库提供了两个常量属性algorithms_availablealgorithms_guaranteed,前者表示当前python解释器支持的hash算法名称(包括openssl提供的hash算法);后者表示该标准库稳定支持的hash算法,如下所示:

    >>> print(hashlib.algorithms_available)
    {'sha224', 'sha512-224', 'md4', 'sha3_224', 'sha512-256', 'whirlpool', 'blake2b', 'sha3_512', 'sha3_384', 'md5-sha1', 'sha1', 'sha384', 'sha3_256', 'sha3-384', 'sha256', 'shake_256', 'shake_128', 'sha3-224', 'sm3', 'blake2s256', 'sha3-256', 'ripemd160', 'shake256', 'shake128', 'sha512', 'blake2s', 'mdc2', 'md5', 'blake2b512', 'sha3-512'}
    >>> print(hashlib.algorithms_guaranteed)
    {'sha3_512', 'blake2s', 'shake_256', 'sha224', 'sha3_384', 'shake_128', 'sha1', 'sha3_224', 'sha384', 'sha3_256', 'md5', 'sha256', 'sha512', 'blake2b'}
    

    hashlib模块的基本使用非常简单,只需通过hashlib.encryption_algorithm_name(b“ message")即可对原始消息进行哈希操作。另外,可以使用update()函数将字节消息附加到hash值中。最后,通过使用digest()orhexdigest()函数获得hash值。需要注意的是,b被写在消息的左边表示该字符串是字节字符串:

    >>> import hashlib
    >>> hash_object = hashlib.md5(b'Hello World')
    >>> print(hash_object.hexdigest())
    b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5  # 32位
    >>> hash_object.digest_size
    16
    >>> hash_object.block_size
    64
    >>> hash_object.name
    'md5'
    
    # 快捷方式
    >>> hashlib.md5(b'Hello World').hexdigest()
    b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5
    
    >>> hash_object_b = hash_object.copy()
    >>> hash_object_b.update(b' jeffery!').hexdigest()
    df52e7ea0abbe37b8b799e7091522dff
    >>> hashlib.md5(b'Hello World jeffery!').hexdigest()
    df52e7ea0abbe37b8b799e7091522dff
    

    ​ 构造hash对象还可以通过通用的new('encryption_algorithm_name')来实现,但是这种构造方法相比hashlib.encryption_algorithm_name()这类方法速度更慢,所以了解即可:

    >>> h = hashlib.new('ripemd160')
    >>> h.update(b"Nobody inspects the spammish repetition")
    >>> h.hexdigest()
    'cc4a5ce1b3df48aec5d22d1f16b894a0b894eccc'
    

    应用示例

    md5文件校验

    ​ 上面例子中多次用到MD5算法,MD5,即Message-Digest Algorithm 5,是一种历经MD2、MD3和MD4发展而来的单向散列算法。其特点是,MD5接受任意长度的信息作为输入,输出为128位的数字指纹,且该数据指纹具有唯一性、不可逆性。MD5算法其中一个重要用途就是文件校验,比如大家上传资源到CSDN资源下载平台,发现平台已有的资源会被禁止上传,其中也许也用到了这种类似的算法,下面给出一个例子供参考:

    import os
    import hashlib
    
    
    def get_file_md5_value(path, mode='rb', buffer=1024*1024, salt=None, encoding='utf-8'):
        """
    
        :param path: 文件路径
        :param mode: 文件读取模式
        :param buffer: buffer大小,单位为B, 默认为1024*1024B,即1M
        :param salt: 盐,一般文件重复校验不加盐
        :param encoding: 编码方式
        :return:
        """
    
        md5_obj = hashlib.md5()
        if salt is not None:
            if isinstance(salt, bytes):
                md5_obj.update(salt)
            else:
                md5_obj.update(str(salt).encode(encoding))
    
        file_size = os.path.getsize(path)  # 单位是字节,B
        with open(path, mode) as f:
            while file_size:
                if mode == 'rb':
                    content = f.read(buffer)
                else:
                    content = f.read(buffer).encode(encoding)
                file_size -= len(content)
                md5_obj.update(content)
        return md5_obj.hexdigest()
    
    
    print(get_file_md5_value('result/AE_NET01.h5', salt='gc'))
    

    hmac密码加密

    ​ 我们知道数据库用户密码肯定不能明码存储,需要加密存储,但是直接加密md5(password)也同样不安全,因为根据彩虹表还是有很大几率可以破解密码,因此我们可以通过加盐的方式,让密码破解的难度更上一层楼。所谓加盐,即每位用户分配一段随机序列,作为salt(盐)和用户一起加密,即md5(password + salt)。python标准库hmac(Keyed-Hashing for Message Authentication)是一个对所有哈希算法都通用的标准算法。在计算哈希值的过程中,把salt混入。

    >>> import hmac
    >>> message = b'Hello, world!'
    >>> key = b'secret'
    >>> h = hmac.new(key, message, digestmod='MD5')
    >>> h.hexdigest()
    'fa4ee7d173f2d97ee79022d1a7355bcf'
    

    ​ 在hash标准库中也有一个类似的函数hashlib.pbkdf2_hmac(hash_name, password, salt, iterations, dklen=None),其中参数 name 是 HMAC 要用到的哈希摘要算法如sha256;passwordsalt 为字节串,应该大约 16 或更多个 bytes,可用os.urandom();参数 iterations 应基于算法和计算能力设置,比如 100,000 轮 SHA-256 是推荐的次数;参数 dklen 是导出的密钥的长度。如果 dklenNone 那么就用参数 name 指定的哈希算法的摘要长度,比如SHA-512为64。

    >>> import hashlib, binascii
    >>> dk = hashlib.pbkdf2_hmac('sha256', b'password', b'salt', 100000)
    >>> binascii.hexlify(dk)  # 返回二进制的十六进制
    b'0394a2ede332c9a13eb82e9b24631604c31df978b4e2f0fbd2c549944f9d79a5'
    

    hashlib标准库中还提供了一个类似的加密函数hashlib.scrypt(password, *, salt, n, r, p, maxmem=0, dklen=64,该库中还有很多有趣的hash算法,比如SHAKEBLAKE2,请参考官方文档。

    展开全文
  • 哈希算法又称散列函数算法,是一种查找算法,应该说哈希算法是最快查找算法,没有之一。对于查找问题,哈希算法一直是首选算法。那么,为什么名字起这么“嘻哈”算法会如此强大,本 Chat 将为你揭开谜底。 ...

    哈希算法又称散列函数算法,是一种查找算法,应该说哈希算法是最快的查找算法,没有之一。对于查找问题,哈希算法一直是首选算法。那么,为什么名字起的这么“嘻哈”的算法会如此强大,本 Chat 将为你揭开谜底。

    艺术来源于生活,编程也一样来源于生活。在生活中,要想时刻能够找到自己的东西,最好的办法就是把东西放到固定的地方,每次需要它的时候就去相应的地方找,用完以后再放回原处。哈希算法也是一样的原理。

    目录如下:

    • 哈希算法的原理
    • 哈希函数
      • 除法哈希算法
      • 乘法哈希算法
      • 平方取中法
      • 随机数哈希
    • 解决冲突
      • 开放定址法
      • 拉链法
    • Python 字典
      • 字典的基本操作
      • 字典的简单应用
    • 哈希算法的应用
      • 模式匹配问题
      • 词根问题

    阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5d302dcedbe28e6ce81c3264

    您还可以下载 CSDN 旗下精品原创内容社区 GitChat App ,阅读更多 GitChat 专享技术内容哦。

    FtooAtPSkEJwnW-9xkCLqSTRpBKX

    展开全文
  • 在文章《【数据结构与算法python】顺序查找算法的python实现(无序表)》与《【数据结构与算法python】顺序查找算法的python实现(有序表),我们利用数据集中关于数据项之间排列关系知识, 来将查找算法进行了...

    1、Hashing

    在文章《【数据结构与算法python】顺序查找算法的python实现(无序表)》与《【数据结构与算法python】顺序查找算法的python实现(有序表)中,我们利用数据集中关于数据项之间排列关系的知识, 来将查找算法进行了提升,如果数据项之间是按照大小排好序的话,就可以利用二分查找来降低算法复杂度。
    为了进一步降低算法的复杂度,构造一个新的数据结构, 能使得查找算法的复杂度降到O(1), 这种概念称为“哈希Hashing”
    能够使得查找的次数降低到常数级别, 我们对数据项所处的位置就必须有更多的先验知识。 如果我们事先能知道要找的数据项应该出现在数据集中的什么位置, 就可以直接到那个位置看看数据项是否存在即可。
    哈希表(hash table, 又称散列表) 是一种数据集, 其中数据项的存储方式尤其有利于将来快速的查找定位。
    哈希表中的每一个存储位置, 称为槽(slot) , 可以用来保存数据项, 每个槽有一个唯一的名称。
    例如:一个包含11个槽的哈希表, 槽的名称分别为0~ 10
    在插入数据项之前, 每个槽的值都是None, 表示空槽
    在这里插入图片描述

    2、 哈希函数设计

    (1)概念

    我们引入“ 哈希函数”,用以根据数据项的值来确定其存放位置, 实现从数据项到存储槽名称的转换的, 称为 哈希函数(hash function)。

    (2)设计原则

    哈希函数不能成为存储过程和查找过程的计算负担,如果哈希函数设计太过复杂, 去花费大量的计算资源计算槽号,可能还不如简单地进行顺序查找或者二分查找,就失去了哈希本身的意义

    (3)常用方法

    ①取余法

    有一种常用的散列方法是“求余数”, 将数据项除以散列表的大小, 得到的余数作为槽号。实际上“求余数”方法会以不同形式出现在所有散列函数里,因为散列函数返回的槽号必须在散列表大小范围之内,所以一般会对散列表大小求余。
    例子: 数据项: 54, 26, 93, 17, 77, 31;槽大小:11
    本例中我们的散列函数是最简单的求余:h(item)= item % 11
    按照散列函数h(item),为每个数据项计算出存放的位置之后, 就可以将数
    据项存入相应的槽中 ,对应关系如下所示
    在这里插入图片描述

    ②折叠法

    折叠法设计散列函数的基本步骤是将数据项按照位数分为若干段,
    再将几段数字相加,最后对散列表大小求余,得到散列值
    例如, 对电话号码62767255,可以两位两位分为4段(62、 76、 72、 55),相加(62+76+72+55=265),散列表包括11个槽,那么就是265%11=1,所以h(62767255)=1

    ③折叠法(隔数反转 )

    有时候折叠法还会包括一个隔数反转的步骤,比如(62、 76、 72、 55)隔数反转为(62、 67、 72、 55),再累加(62+67+72+55=256),对11求余(256%11=3),所以h’(62767255)=3
    虽然隔数反转从理论上看来毫无必要, 但这个步骤确实为折叠法得到散列函数提供了一种微调手段, 以便更好符合散列特性。

    ④平方取中法

    平方取中法, 首先将数据项做平方运算,然后取平方数的中间两位, 再对散列表的大小求余,例如, 对44进行散列,首先44*44=1936,然后取中间的93,对散列表大小11求余, 93%11=5

    ⑤非数项

    我们也可以对非数字的数据项进行散列,把字符串中的每个字符看作ASCII码即可,如cat, ord(‘c’)==99, ord(‘a’)==97,ord(‘t’)==116,再将这些整数累加(99+96+116=212),然后 对散列表大小求余(312%11=4)
    当然, 这样的散列函数对所有的变位词(如car和rac,都将返回相同的散列值,为了防止这一点,可以将字符串所在的位置作为权重因子,乘以ord值再相加((991+962+116*3=641), 然后对散列表大小求余(641%11=3)

    (4)负载因子

    槽被数据项占据的比例称为散列表的“负载因子”
    例子中的6个数据项插入后, 占据了散列表11个槽中的6个。
    这里负载因子为6/11

    (5)完美哈希函数

    ①概念

    给定一组数据项, 如果一个哈希函数能把每个数据项映射到不同的槽中, 那么这个哈希函数就可以称为“完美哈希函数”,对于固定的一组数据,总是能想办法设计出完美哈希函数,但如果数据项经常性的变动, 很难有一个
    系统性的方法来设计对应的完美散列函数。当然,冲突也不是致命性的错误,我们会有办法处理的。

    ②设计

    获得完美哈希函数的一种方法是扩大哈希表的容量, 大到所有可能出现的数据项都能够占据不同的槽。 但这种方法对于可能数据项范围过大的情
    况并不实用假如我们要保存手机号(11位数字),完美哈希函数得要求哈希表具有百亿个槽,会浪费太多存储空间。
    好的哈希函数需要具备特性

    • 冲突最少(近似完美)
    • 计算难度低(额外开销小)
    • 充分分散数据项(节约空间)

    ③用途(数据一致性校验 )

    最著名的近似完美哈希函数是MD5和SHA系列函数。
    MD5(Message Digest) 将任何长度的数据变换为固定长为128位(16字节)的“摘要” 。
    SHA(Secure Hash Algorithm) 是另一组哈希函数。

    • SHA-0/SHA-1输出哈希值160位(20字节)
    • SHA-256/SHA-224分别输出256位、 224位
    • SHA-512/SHA-384分别输出512位和384位

    为每个文件计算其哈希值, 仅对比其哈希值即可得知是否文件内容相同,有以下几种用途

    • 网络文件下载完整性校验
    • 文件分享系统:网盘中相同的文件(尤其是电影) 可以无需存储多次
    • 防文件篡改:原理同数据文件一致性判断
    • 彩票投注应用:彩民下注前,机构将中奖的结果哈希值公布,然后彩民投注,开奖后,彩民可以通过公布的结果和哈希值对比,验证机构是否作弊。

    3、冲突解决方案

    (1)概念

    如果两个数据项被哈希映射到同一个槽,需要一个系统化的方法在散列表中保存第二个数据项, 这个过程称为“解决冲突” 。
    如果说散列函数是完美的, 那就不会有散列冲突, 但完美散列函数常常是不现实的。
    解决散列冲突成为散列方法中很重要的一部分。

    (2)方法

    ①开放寻址法(线性探测法)

    解决哈希冲突的一种方法就是为冲突的数据项,再找一个开放的空槽来保存。最简单的就是从冲突的槽开始往后扫描,直到碰到一个空槽,如果到散列表尾部还未找到,则从首部接着扫描。这种寻找空槽的技术称为“开放定址法“。向后逐个槽寻找的方法则是开放定址技术中的“线性探测”。
    例子:
    我们把44、 55、 20逐个插入到散列表中
    h(44)=0,但发现0#槽已被77占据,向后找到第一个空槽1#,保存
    h(55)=0,同样0#槽已经被占据,向后找到第一个空槽2#,保存
    h(20)== 9,发现9#槽已经被31占据了,向后,再从头开始找到3#槽保存
    在这里插入图片描述
    采用线性探测方法来解决散列冲突的话,则散列表的查找也遵循同样的规则
    如果在散列位置没有找到查找项的话,就必须向后做顺序查找,直到找到查找项,或者碰到空槽(查找失败)。
    在这里插入图片描述

    ②开放寻址法(跳跃式探测)

    线性探测法的一个缺点是有聚集 ,即如果同一个槽冲突的数据项较多的话,这些数据项就会在槽附近聚集起来,从而连锁式影响其它数据项的插入。 避免聚集的一种方法就是将线性探测扩展, 从逐个探测改为跳跃式探测。下图是“+3”探测插入44、 55、 20
    在这里插入图片描述

    ③数据项链

    除了寻找空槽的开放定址技术之外, 另一种解决散列冲突的方案是将容纳单个数据项的槽扩展为容纳数据项集合(或者对数据项链表的引用)
    这样, 散列表中的每个槽就可以容纳多个数据项, 如果有散列冲突发生, 只需要简单地将数据项添加到数据项集合中。
    这样, 散列表中的每个槽就可以容纳多个数据项, 如果有散列冲突发生, 只需要简单地将数据项添加到数据项集合中。
    在这里插入图片描述

    4、代码实现

    哈希函数实现方式:取余法
    冲突解决方案:开放寻址法

    class HashTable:
        def __init__(self):
            self.size = 11
            self.slots = [None] * self.size
            self.data = [None] * self.size
            
        def put(self,key,data):
          hashvalue = self.hashfunction(key,len(self.slots))
    
          if self.slots[hashvalue] == None:
            self.slots[hashvalue] = key
            self.data[hashvalue] = data
          else:
            if self.slots[hashvalue] == key:
              self.data[hashvalue] = data  #replace
            else:
              nextslot = self.rehash(hashvalue,len(self.slots))
              while self.slots[nextslot] != None and \
                              self.slots[nextslot] != key:
                nextslot = self.rehash(nextslot,len(self.slots))
    
              if self.slots[nextslot] == None:
                self.slots[nextslot]=key
                self.data[nextslot]=data
              else:
                self.data[nextslot] = data #replace
    
        def hashfunction(self,key,size):
             return key%size
    
        def rehash(self,oldhash,size):
            return (oldhash+1)%size
            
        def get(self,key):
          startslot = self.hashfunction(key,len(self.slots))
    
          data = None
          stop = False
          found = False
          position = startslot
          while self.slots[position] != None and  \
                               not found and not stop:
             if self.slots[position] == key:
               found = True
               data = self.data[position]
             else:
               position=self.rehash(position,len(self.slots))
               if position == startslot:
                   stop = True
          return data
    
        def __getitem__(self,key):
            return self.get(key)
    
        def __setitem__(self,key,data):
            self.put(key,data)
            
    H=HashTable()
    H[54]="cat"
    H[26]="dog"
    H[93]="lion"
    H[17]="tiger"
    H[77]="bird"
    H[31]="cow"
    H[44]="goat"
    H[55]="pig"
    H[20]="chicken"
    print(H.slots)
    print(H.data)
    
    print(H[20])
    
    print(H[17])
    H[20]='duck'
    print(H[20])
    print(H[99])
    
    

    5、算法分析

    由于数据项都保存到散列表后, 查找就无比简单,要查找某个数据项是否存在于表中, 我们只需要使用同一个散列函数, 对查找项进行计算, 测试下返回的槽号所对应的槽中是否有数据项即可, 实现了O(1)时间复杂度的查找算法。
    同时由于散列冲突的存在,查找比较次数就没有这么简单,评估散列冲突的最重要信息就是负载因子λ,
    一般来说:
    如果λ较小,散列冲突的几率就小,数据项通常会保存在其所属的散列槽中
    如果λ较大,意味着散列表填充较满,冲突会越来越多,冲突解决也越复杂,也就需要更多的比较来找到空槽;如果采用数据链的话,意味着每条链上的数据项增多

    展开全文
  • Python中的哈希常识小结

    千次阅读 2017-08-16 20:52:27
     Python中也有基础模块库可以支持部分哈希的算法。  不同平台、不同系统哈希计算可能会不同,这里简单对我自己电脑做一个试探。写如下测试代码: x = object() print(hash(x))

           Python中,哈希是一种将相对复杂的值简化成小整数的计算方式。哈希值可以表示出原值所有的位,有些哈希值会得出非常大的数值,这样的算法通常用于密码学。

           Python中也有基础的模块库可以支持部分哈希的算法。

           不同的平台、不同的系统哈希值的计算可能会不同,这里简单对我自己的电脑做一个试探。写如下测试代码:

    x = object()

    print(hash(x))

    print(id(x))

    print(id(x)/hash(x))

     

    x = 123

     

    print(hash(x))

    print(id(x))

    print(id(x)/hash(x))

           在Win10的Ubuntu系统中运行如下:

    grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python hash.py

    8776798099977

    140428769599632

    16

    123

    13196608

    107289

    grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python -V

    Python 2.7.6

           在Win10下的执行结果如下;

    E:\01_workspace\02_programme_language\03_python\03_OOP\2017\08\16>pythonhash.py

    138802563341

    2220841013456

    16.0

    123

    1407562656

    11443598.829268293

     

    E:\01_workspace\02_programme_language\03_python\03_OOP\2017\08\16>python-V

    Python 3.6.0

           两个平台同时又是两个不同的软件版本,执行的结果确实是有一点差异。但是,试探的对象创建的例子却跟我在其他地方看见的方式差不多,相应的哈希是通过id除以16实现的。只不过,在py2中的计算是整型,而py3中的计算则是浮点数。

    展开全文
  • 哈希算法python

    2019-08-08 15:22:15
    文章目录一、两个数和1、双指针算法2、哈希算法二、单词模式匹配三、猜词游戏四、神奇词根1、暴力解法2、哈希查找 哈希算法又称散列表函数算法,是一种查找算法,简单来说,就是把一些复杂数据,通过某种函数...
  • python 算法——哈希

    2019-06-11 09:47:22
    一、定义 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key和...给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)...
  • 在区块链使用了很多加密学算法,包括哈希算法、默克树、数字签名等。(一) 哈希算法哈希算法是一种常见单向加密算法,它将一串数据加密生成一串二进制,但不能由二进制还原为原来数据。该算法有一下特点:·...
  • Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师、开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球...Iconfinder 工程师 Silviu Tantos 在本文提出一个新颖巧妙图像查重技术,以杜绝盗版。我们...
  • 注意:哈希算法又称为摘要算法,它生成是固定长度不可逆混杂字符串。不要与加密算法混为一谈,因为加密对应着解密。而哈希算法很难很难解密。 SHA256和SHA512,不过越安全算法越慢,而且摘要长度更长 通常...
  •  哈希存储基本思想是以关键字Key为自变量,通过一定函数关系(散列函数或哈希函数),计算出对应函数值(哈希地址),以这个值作为数据元素地址,并将数据元素存入到相应地址存储单元。  查找时再...
  • 感知哈希算法——Python实现

    千次阅读 2017-12-24 20:54:30
    1. 前言现在手只有一张图像需要在一个集合去找到与之最相近那一张,这个过程实际是一个匹配过程,特别是在多模态医学图像解决这样问题是比较迫切,今年试验了一种广泛使用算法——感知哈希算法!...
  • Python MD5哈希示例

    2020-06-04 07:42:19
    RFC 1321中定义MD5是一种哈希算法,可将输入转换为哈希值固定128位(16... 在Python中,我们可以使用hashlib.md5()从字符串生成MD5哈希值。 1. Python MD5哈希 import hashlib result = hashlib.md5(b...
  • 哈希表(hash table)作为数据结构非常重要一环,在算法解法也频频需要用到。而Python的内置数据结构 - 字典,就是用哈希原理实现Python实现哈希表 class hashTable: def __init__(self): self...
  • 取模(k%b)运算可以将由KEY得到k个哈希值分配到0~b-1个桶
  • python中的算法

    2020-11-29 11:19:23
    用ppt观看1---算法初步2---排序算法3---查找算法4---指针问题5---哈希6---深度优先搜索7---广度优先搜索
  • 它是一个将大体量数据转化为很小数据过程,甚至可以仅仅是一个数字,以便我们可以用在固定时间复杂度下查询它,所以,哈希对高效的算法和数据结构很重要。 什么是不可哈希(unhashable)? 同理...
  • 散列表(Hash table,也叫哈希表),通过哈希函数(Hash Function)来计算对应键值,再根据键值将所需查询的数据影射到表中的一个位置而实现数据访问的一种数据结构。类比下Python字典里通过 key值来查找 对应 value...
  • 1. 这篇博客介绍了图像哈希/感知哈希,以及如何...3. 实现了差异哈希,这是一种常见感知哈希算法,该算法(1)速度极快,(2)相当准确。 4. 在Python中实现差异哈希之后,将其应用于实际数据集解决实实在在问题;
  • 摘要算法又称为哈希算法、散列算法。把任意长度数据转换为一个长度固定数据串(通常用16进制字符串表示) 这些算法都是单向,因此能够知道数据是都是被篡改过。任意长度数据经过算法处理后得到一个...
  • 前面章节,我们利用数据集中元素相对位置信息来提高查找算法的性能。比方知道列表是有序,能够使用二分查找。本节我们走得更远一些,创建一个数据结构,使得查找性能提高到O(1)。称为哈希查找。 要做到这种...
  • LSHBOX 实现了以下 LSH 算法,它们是:基于随机位采样 LSH随机超平面哈希基于阈值 LSH基于 P 稳定分布 LSH光谱哈希 (SH)迭代量化 (ITQ)双位量化哈希 (DBQ)基于 K 均值双位量化哈希 (KDBQ) ...
  • 感知哈希算法的算法特点便是忽略图像中的细节,比如:地点、光照影响、内容等因素,而仅仅对图片中的特征进行比较,从而判断出两图片是否相似。 例如,我们有一张图片。此时,我们需要判断我们的图形库中是否具有...
  • 存放数据时建立槽号和数据的映射关系,然后查找时,用同样的哈希函数去计算出槽号,看槽号里有没有就可以了。如,求余就是一个好的散列函数。 关键问题一:散列函数碰到冲突怎么办? 所以我们希望有一种完美的哈希...
  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 543
精华内容 217
关键字:

python中的哈希算法

python 订阅