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  • 如何解决哈希值问题
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    2021-04-10 19:55:41

    我是搬运工
    原文链接:https://www.zhihu.com/question/21801702
    作者:doge
    链接:https://www.zhihu.com/question/21801702/answer/679363833
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    hash值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值,变成hash[(str(i)-‘a’]这个数是一个十进制数,这个十进制数把它映射到0-25,也就是数组下标,但通常来说是映射成1-26,因为方便计算,这是最简单的hash值,然后这个hash值映射成下标,这在算法题里面经常会出现,或者说可以将一个数据看成一个P进制数,
    还是说上一个例子,如果是字符串对比的话,我们可以把这26个字母看成一个26进制的数,一般的话任意子串的hash我们一般使用前缀和的方式,这里暂时不展开了。那么这个数怎么映射呢?就是把字符串出现的字母都取一遍然后去当成一个26进制算,这样得到的hash值发生冲突的概率就比较低,因为转换为的数一定是一个唯一值,比如要计算abc的值,那就是(123)26=1*262+2*261+3这个计算出来的数就是hash值
    现在下结论:hash值是通过一个f(hash)计算出一个整数,然后当查找一个数据或者字符串的时候就将计算出来的整数进行对比,只用看整数相不相等就可以,而不用去暴力O(n)(如果是要对比n个数那就是O(n^2)了,所以,hash值就是为查找算法,提供一个优秀的O(1)复杂度的解决方案(hash的开销主要是对函数进行计算)另外hash值在加密问题里也很重要,通过一种不可知的hash算法将hash值计算出来然后校验也是一种应用方式同时,hash在缓存机制的处理上也很优秀
    hash把任意长度的输入(又叫做预映射),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

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    ​作者:良知犹存

    转载授权以及围观:欢迎添加微信:Allen-Iverson-me-LYN

     

    在安装驱动程序时,可能会遇到与下图类似的问题:例如韦东山的Jz2440的eop的驱动程序

     

     

    这个原因就是在于,一些老旧的设备驱动程序没有及时更新,遭到了新系统的嫌弃,导致数字签名验证失败,所以出现这样的提示。

    解决办法就是“关闭驱动程序强制签名”。我的电脑是win10.

     

    实现方案:设置下次启动是“禁用驱动程序强制签名”启动的

    第一步、高级重启

     

    Win+A 出现设置界面

     

     

     

    进入更新和安全选项

     

     

    选择恢复

    子菜单 :高级启动->立即启动

     

     

    重启界面之后会有如下界面:

    选择一个选项疑难解答-

     

     

    疑难解答里再选择高级选项

     

     

    再在高级选项选择启动设置

     

     

    启动设置【重启】

     

     

    选择7) 禁用驱动程序强制签名

    输入 数字 7或者 输入 F7 都可以实现

     

     

    重启之后重新按照安装驱动的步骤进行安装,驱动安装成功。

     

     

     

    备选方案:使用组织策略,因为我是家庭版的Windows,没有组织策略,所以没有办法去测试。验证电脑是否有组织策略如下。

    在开始位置输入“gpedit.msc”,我的电脑如下:

     

     

     

    所以有想用第二种方案的朋友,推荐看这篇文章:https://blog.csdn.net/chenlu5201314/article/details/53520881

     

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  • 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

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  • CAN总线驱动安装步骤以及哈希值错误解决方法

    Win10系统下CAN总线GY8508驱动安装步骤与哈希值错误问题解决方法

    CAN总线GY8508驱动安装步骤

    右键我的电脑,点击管理
    在这里插入图片描述
    在管理界面选择设备管理器
    在这里插入图片描述

    在设备管理器界面会看到其他设备上带有一个问号,点开则是GY8508的驱动名
    在这里插入图片描述

    右键GY8508,点击更新驱动程序
    在这里插入图片描述

    在更新界面选择“浏览我的计算机以查找驱动程序软件(R)”
    在这里插入图片描述

    弹出的界面中不要直接点击浏览,选择“让我从计算机上的可用驱动程序列表中选取(L)”
    在这里插入图片描述

    在下面界面中点击下一步
    在这里插入图片描述

    点击“从磁盘安装(H)”
    在这里插入图片描述

    点击浏览,在本地磁盘上找到驱动文件并选中
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    找到文件后点击“确定”
    在这里插入图片描述

    点击下一步
    在这里插入图片描述

    如果出现如下信息,则说明哈希值出错,关于哈希值的理论可以自行百度,接下来将介绍如何解决这一问题。
    在这里插入图片描述

    Win10系统下哈希值错误问题解决方法

    首先,点击开始,找到设置并打开
    在这里插入图片描述

    在设置中选择更新和安全
    在这里插入图片描述

    选择恢复,并在恢复界面中点击立即重新启动
    在这里插入图片描述

    选择疑难解答
    在这里插入图片描述

    点击高级选项
    在这里插入图片描述

    在高级选项中点击启动设置
    在这里插入图片描述

    在启动设置中点击重启
    在这里插入图片描述

    电脑重启,重启时会进入如下界面,按F7,选择“禁用驱动程序强制签名”
    在这里插入图片描述

    驱动安装成功

    以上是解决哈希值报错的解决方法,在禁用驱动程序强制签名后,按照开始的安装步骤对驱动进行安装。安装时出现如下界面后点击始终安装此驱动程序软件。
    在这里插入图片描述

    成功安装后弹出下图,点击关闭
    在这里插入图片描述

    在设备管理器中将看到CAN驱动正确安装
    在这里插入图片描述

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  • 获取文件哈希值_哈希(hash)是个啥?

    千次阅读 2020-10-20 19:41:03
    编程语言里的数据类型:java里的hashmap, python里的哈希表 - dict负载均衡:一致性哈希算法文件和程序的版本管理:通过哈希值来判断用户的密码:我的密码,网站有,会不会被偷?以上的场景,覆盖了:开发的编码,...
  • 如何保证哈希值的唯一性

    千次阅读 2020-05-17 17:20:31
    如何保证哈希值的唯一性 一、数据结构: 哈希表(散列表):数组和链表的组合 1.哈希表概述 hashCode()最终返回的是一个int 值 哈希表结构: 对象数组+链表 存储原理: 哈希表在存储的时候会调用对象的hashCode值...
  • 哈希值 哈希码 哈希简介 (Introduction to hashing) Hashing is designed to solve the problem of needing to efficiently find or store an item in a collection. 哈希设计用于解决需要在集合中有效查找或存储...
  • HashMap解决哈希冲突

    千次阅读 2022-03-20 11:45:23
    ​ 使用链地址法来解决哈希冲突,这样我们可以将具有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下,但是相比hashCode返回的int类型,HashMap初始的容量大小为DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 <...
  • 我认为哈希表其实就是一个存放哈希值的一个数组,哈希值是通过哈希函数计算出来的,那么哈希冲突就是两个不同值的东西,通过哈希函数计算出来的哈希值相同,这样他们存在数组中的时候就会发生冲突,这就是哈希冲突。...
  • 简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的: 使用拉链法(使用链表)来链接拥有相同hash的数据; 使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更平均; 引入红黑树进一步降低...
  • 解决哈希冲突的几种方式

    千次阅读 2022-07-26 13:47:01
    哈希函数是一个映像,把任意长度的输入,通过Hash算法变换成固定长度的输出,这个输出就是Hash;当两个不同的输入,产生了同一个输出即为哈希冲突。
  • 电脑哈希尝试使用 RNG 解决哈希冲突。 特别是建立在之上。 这个想法是使用待哈希值来播种 RNG。 一个初始随机数被绘制为候选槽并在没有冲突时使用。 在散列冲突时,抽取下一个随机数并用作时隙候选者,依此类推,...
  • 解决哈希冲突(四种方法)

    万次阅读 多人点赞 2021-07-09 19:21:49
    一、了解哈希表及哈希冲突 哈希表:是一种实现关联数组抽象数据类型的数据结构,这种...二、解决哈希冲突办法 1、开放定址法:我们在遇到哈希冲突时,去寻找一个新的空闲的哈希地址。 举例:就是当我们去教室上课..
  • 把任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串,这个映射的规则就是哈希算法,而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 在这个转换过程中,总会出现两个不同的数据在经过哈希算法的计算后生成了...
  • 当两个不同的输入,根据同一散列函数计算出相同的散列的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞/冲突)。

空空如也

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