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  • I am using pip to install all my python packages but get error as shown in the trace below. What is the problem and how can I solve it?usr@comp:~$ pip install flaskCollecting flaskUsing cached Flask-0...

    I am using pip to install all my python packages but get error as shown in the trace below. What is the problem and how can I solve it?

    usr@comp:~$ pip install flask

    Collecting flask

    Using cached Flask-0.11.1-py2.py3-none-any.whl

    Collecting itsdangerous>=0.21 (from flask)

    Using cached itsdangerous-0.24.tar.gz

    Collecting click>=2.0 (from flask)

    Using cached click-6.6.tar.gz

    Collecting Werkzeug>=0.7 (from flask)

    Using cached Werkzeug-0.11.11-py2.py3-none-any.whl

    Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): Jinja2>=2.4 in /usr/lib/python2.7/dist-packages (from flask)

    Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): MarkupSafe in /usr/lib/python2.7/dist-packages (from Jinja2>=2.4->flask)

    THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE. If you have updated the package versions, please update the hashes. Otherwise, examine the package contents carefully; someone may have tampered with them.

    Werkzeug>=0.7 from https://pypi.python.org/packages/a9/5e/41f791a3f380ec50f2c4c3ef1399d9ffce6b4fe9a7f305222f014cf4fe83/Werkzeug-0.11.11-py2.py3-none-any.whl#md5=c63a21eedce9504d223ed89358c4bdc9 (from flask):

    Expected md5 c63a21eedce9504d223ed89358c4bdc9

    Got 13a168aafcc43354b6c79ef44bb0dc71

    解决方案

    There is a similar problem (Why does pip fail with bad md5 hash for package?) from 2013 the solution that I tried that worked for me is this:

    sudo pip install --no-cache-dir flask

    given by attolee

    展开全文
  • 哈希表性能测试,为什么要用哈希表简介哈希表性能测试代码测试结果为什么要用哈希表提高查询速度减少CPU资源的损耗用什么做哈希的key值写在最后 简介 我就默认大家都清楚哈希表的原理、用途了。今天这篇文章侧重于...

    简介

    我就默认大家都清楚哈希表的原理、用途了。今天这篇文章侧重于讲解使用哈希表的必要性,并且用实验数据和自己的推理作为佐证。

    哈希表性能测试

    代码

    最简单的一个哈希例子,记录了学生id和成绩的映射。没考虑异常处理,没考虑数据合理性。

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    
    #define HASH_TABLE_SIZE 520000000
    
    typedef struct
    {
        int id;
        int score;
    } id_and_score;
    
    typedef struct
    {
        id_and_score *val;
        int count;
    } HASH_TABLE;
    int m = 0;
    
    //初始化散列表
    int init_hash_table(HASH_TABLE *H)
    {
        int i;
        m = HASH_TABLE_SIZE;
        H->count = m;
        H->val = (id_and_score *)malloc(m * sizeof(id_and_score));
        for (i = 0; i < m; i++)
        {
            H->val[i].id = i;
            H->val[i].score = i+2;
        }
        return 1;
    }
    
    //散列函数
    int hash_func(int key)
    {
        return key % m;
    }
    
    //散列表查找关键字
    int search_by_hash(HASH_TABLE H, int key)
    {
        int addr = hash_func(key);
        while (H.val[addr].id != key)
        {
            addr = (addr + 1) % m;
        }
        return H.val[addr].score;
    }
    
    //遍历查找
    int search_by_ergodic(HASH_TABLE H, int key)
    {
        int i = 0;
        while (i < HASH_TABLE_SIZE)
        {
            if (H.val[i].id == key)
                return H.val[i].score;
            i++;
        }
        return -1;
    }
    
    int main()
    {
        int time1, time2;
    
        HASH_TABLE H;
        int i;
    
        time1 = clock();
        init_hash_table(&H);
        time2 = clock();
        printf("建立哈希表耗费的时间是:%fs\n", (double)(time2 - time1)/CLOCKS_PER_SEC);
    
        time1 = clock();
        int score = search_by_hash(H, 500000025);
        time2 = clock();
        printf("搜索到500000025号学生的分数是:%d\n", score);
        printf("哈希法搜索耗费的时间是:%fs\n", (double)(time2 - time1)/CLOCKS_PER_SEC);
    
        time1 = clock();
        score = search_by_ergodic(H, 500000025);
        time2 = clock();
        printf("搜索到500000025号学生的分数是:%d\n", score);
        printf("遍历法搜索耗费的时间是:%fs\n", (double)(time2 - time1)/CLOCKS_PER_SEC);
    }
    

    测试结果

    响应时间:
    响应时间
    CPU占用:
    CPU占用

    为什么要用哈希表

    提高查询速度

    在上边已经看到了,在5亿数据量下,使用哈希进行搜索耗时级别为零(耗时很小以至于clock函数都识别不出来),而遍历搜索需要1.5s左右。用哈希进行查找可以明显提高查询速度。

    但当时有人可能问了:建立哈希需要将近九秒,这样算下来,总时间应该变多了啊,为什么哈希表建立这么耗时,我们还是要使用它呢?

    这样想其实也没有问题,但是我们不能忽略使用场景而空谈。什么时候用哈希呢?答案是查询量非常大的时候。在这种情况下,我们当然不能查一次数据就建一次哈希表;而是一开始,当进程或系统启动的时候,就把数据都加载到内存里边,建立哈希表。这样的话,我们只是在系统启动的时候耗费了9s中建立哈希表。而其他任何时候查询都几乎不耗时间。

    在查询量很大的情况下,比如说一天查几百万次(例如某度),这样子用哈希查询相比遍历法节约了几百万秒。查询频率越高,哈希的优势越大。

    减少CPU资源的损耗

    其实更重要的一点就是节约CPU资源了。

    CPU资源是非常宝贵的。如果我们用遍历法,遍历这五亿多条数据,CPU瞬间就拉满了。在上图中,我仅仅一个用户进行查询就耗费了30%的CPU。如果是比较大的应用,同一时间可能有成千上万个用户查询。这么搞CPU,就是再高端的服务器也扛不住啊。

    用什么做哈希的key值

    大家都知道哈希表是key-value的组合。那么我们应该如何选取key值呢?

    最重要的一点:key值不能经常变化。大家在上边也看到了,建立哈希表需要的时间非常长。如果我们频繁改动key值,就要频繁的重建哈希,即浪费时间,也浪费资源。

    所以我们一般将较为固定的值作为key,比如url,用户的id等。

    写在最后

    大家有什么疑问请尽管提,有指导意见也请指出来。我会尽力回答和改正。

    展开全文
  • Python3计算获取文件、字符MD5、sha256、sha512、sha384、sha224、sha1,不多说,直接上代码。 方便调用 import os import hashlib # 使用python3.8及以上可以用此方法,写法更简洁。 def file_hash(file_path: str...

    Python3计算获取文件、字符MD5、sha256、sha512、sha384、sha224、sha1,不多说,直接上代码。

    方便调用

    import os
    import hashlib
    
    # 使用python3.8及以上可以用此方法,写法更简洁。
    def file_hash(file_path: str, hash_method) -> str:
        if not os.path.isfile(file_path):
            print('文件不存在。')
            return ''
        h = hash_method()
        with open(file_path, 'rb') as f:
            while b := f.read(8192):
                h.update(b)
        return h.hexdigest()
    
    # 其它python3版本使用此方法
    '''
    def file_hash(file_path: str, hash_method) -> str:
        if not os.path.isfile(file_path):
            print('文件不存在。')
            return ''
        h = hash_method()
        with open(file_path, 'rb') as f:
            while True:
                b = f.read(8192)
                if not b:
                    break	
                h.update(b)
        return h.hexdigest()
    '''
    
    def str_hash(content: str, hash_method, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return hash_method(content.encode(encoding)).hexdigest()
    
    
    def file_md5(file_path: str) -> str:
        return file_hash(file_path, hashlib.md5)
    
    
    def file_sha256(file_path: str) -> str:
        return file_hash(file_path, hashlib.sha256)
    
    
    def file_sha512(file_path: str) -> str:
        return file_hash(file_path, hashlib.sha512)
    
    
    def file_sha384(file_path: str) -> str:
        return file_hash(file_path, hashlib.sha384)
    
    
    def file_sha1(file_path: str) -> str:
        return file_hash(file_path, hashlib.sha1)
    
    
    def file_sha224(file_path: str) -> str:
        return file_hash(file_path, hashlib.sha224)
    
    
    def str_md5(content: str, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return str_hash(content, hashlib.md5, encoding)
    
    
    def str_sha256(content: str, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return str_hash(content, hashlib.sha256, encoding)
    
    
    def str_sha512(content: str, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return str_hash(content, hashlib.sha512, encoding)
    
    
    def str_sha384(content: str, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return str_hash(content, hashlib.sha384, encoding)
    
    
    def str_sha1(content: str, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return str_hash(content, hashlib.sha1, encoding)
    
    
    def str_sha224(content: str, encoding: str = 'UTF-8') -> str:
        return str_hash(content, hashlib.sha224, encoding)
     
    

    使用方法:

    获取文件md5

    file_md5(r'D:\xxx\xxx')
    

    计算字符md5(默认编码为utf-8)

    str_md5('666')
    

    使用其它编码计算字符md5

    str_md5('666', encoding='gbk')
    
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  • 所有的类型都可以被比较、检测逻辑值、转换字符串,所有的数据类型都可进行数学运算。...任何数值类型的零:0,0.0,0j,Decimal(0),Fraction(0,1) .空的序列和多项集:'',(),{},set(),range(0) .

    所有的类型都可以被比较、检测逻辑值、转换字符串,所有的数据类型都可进行数学运算。

    逻辑值检测

    任何数据类型或对象皆可进行逻辑值检测,默认情况下均被视为真值,除非对象或所属类重定义了bool()方法且返回False 或者是对象定义了len()方法且返回零。

    以下是在逻辑检测时被视为假值的对象:

    .被定义为假值的常量:None 和 False

    .任何数值类型的零:0,0.0,0j,Decimal(0),Fraction(0,1)

    .空的序列和多项集:'',(),{},set(),range(0)

    Bool运算

    Bool运算包括 and、or、not,按照优先级排列not > and > or

    运算结果注释
    x or y如果x为false,那么返回y,否则返回xor为短路运算符,只有在第一个参数为假值时才会对第二个参数求值
    x and y如果x为false,那么返回x,否则返回yand同样是短路运算符,只有在第一个参数为真值时才会对第二个参数求值
    not x如果x为false,那么返回True,否则返回False优先级比非布尔运算符低,因此 not a == b会被解读为not (a==b),而a == not b会造成语法错误

    比较运算

    Python中有八种比较运算符,优先级相同,但都比布尔运算优先级高,并且比较运算符可以任意串联。例如,x<y<=z等价于 x< y and y <=z,不同之处是前者y只被求值一次,后者会被求值两次,相同点是在x<y结果为假时z都不会被求值。

    八种比较运算符如下:

    运算符含义
    <小于
    <=小于或等于
    >大于
    >=大于等于
    ==等于
    !=不等于
    is对象标识
    is not否定的对象标识

    比较运算注意点

    . 不同数字、不同类型对象比较时绝不会相等

    . 函数类型仅支持简化形式比较

    . <,<=,>,>= 运算符在比较复数和其它数字类型时,或在两个对象具有无法被比较的不同类型时,或在未定义次序的其他情况时,以上皆会产生TypeErroe异常

    . 不同标识类的实例比较,除非定义了eq()方法,否则不相等

    . 类实例不能与相同类或其他实例或其它类型对象进行排序,除非定义了 it(),le(),gt(),ge()这些函数

    is 和 is not无法自定义,可以被应用于任意两个对象不引发异常。

    .in 和 not in ,与上面八种比较运算符具有相同优先级,但只能支持iterable(可迭代对象)或实现了contains()方法的类型

    数字运算

    所有的数字类型,除了复数类型,都支持下面的运算操作,所有数字运算的优先级都高于比较运算,以下按照优先级升序排列

    运算含义
    +两数之和
    -两数之差
    $ \times $两数乘积
    /两数相除,结果返回商
    //两数整除,结果返回商数
    %两数相除结果取余数
    -xx取反
    +xx取正
    abs(x)x的绝对值
    int(x)将x转换为整数
    float(x)将x转换为浮点数
    complex(re,im)一个带有实部re和虚部im的复数,im默认为0
    c.conjugate()复数c的共轭
    divmod(x,y)执行x//y x%y ,得到x被y除之后的商和余数
    pow(x,y)x的y次幂
    x **y同样表示x的y次幂
    invmod(x,y)对x模y取反

    数字运算注意点:

    . / 除法运算返回的永远是一个浮点数

    .// 整除结果值是一个整数,但结果的类型不一定是int。 运算结果永远向负无穷方向舍入, 1//2 为0, (-1)//2 为-1,1//(-2)为-1,(-1)//(-2)为0。

    . % 不能用于复数

    . int() 若从浮点数转换为整数会被舍入或被截断,原因在前面文章数字类型中提到过,因为二进制浮点数问题

    数字类型还能进行数学函数运算,具体会在后面math和cmath模块讲到。

    整数类型按位运算

    按位运算只对整数有意义,按位运算优先级低于数字运算,高于比较运算,但一元运算~与其它一元算术运算符优先级相同。

    运算含义说明
    x\yx和y按位或 
    x^yx和y按位异或 
    x&yx和y按位与 
    x<<nx左移n位负的移位会引发ValueError,左移n位等价于不带溢出检测的乘以pow(2,n)
    x>>nx右移n位负的移位同样会引发ValueErroe,右移n位等价于不带溢出检测的除以pow(2,n)
    ~xx按位取反

    数字类型的哈希运算

    不同数字类型的两个数,要做== 比较运算时,必须转成哈希值,即hash(x)==hash(y)。为便于在各种数字类型上实现并保证效率,Python对数字类型的哈希运算是基于任意有理数定义统一的数学函数,本质上hash()是通过以一个固定质数P进行P降模。P的值在 Python 中可以 sys.hash_info 的 modulus 属性的形式被访问。

    CPython implementation detail: 所用质数设定,在 C long 为 32 位的机器上 P = 2**31 - 1 而在 C long 为 64 位的机器上 P = 2**61 - 1

    运算规则如下:

    • 如果 x = m / n 是一个非负比例数,且 n 不能被 P 整除,则定义 hash(x) 为 m * invmod(n, P) % P
    • 如果 x = m / n 是一个非负比例数,且 n 能被 P 整除(但 m 不能)则 n 不能对 P降模,以上规则不适用;在此情况下则定义 hash(x) 为常数值 sys.hash_info.inf
    • 如果 x = m / n 是一个负比例数,则定义 hash(x) 为 -hash(-x)。 如果结果哈希值为 -1 则将其替换为 -2
    • 特定值 sys.hash_info.inf-sys.hash_info.inf 和 sys.hash_info.nan 被用作正无穷、负无穷和空值(所分别对应的)哈希值。 (所有可哈希的空值都具有相同的哈希值)
    • 对于一个 complex 值 z,会通过计算 hash(z.real) + sys.hash_info.imag * hash(z.imag) 将实部和虚部的哈希值结合起来,并进行降模 2**sys.hash_info.width 以使其处于 range(-2**(sys.hash_info.width - 1), 2**(sys.hash_info.width - 1)) 范围之内。 同样地,如果结果为 -1 则将其替换为 -2

    为了更好的理解运算规则,用代码实现如下:

    对分数求哈希值:

    >>> import sys,math
    >>> def hash_fraction(m,n):
        '''计算比例数m/n的哈希值,m和n为整数,n为正数'''
        P = sys.hash_info.modulus
        #去掉P的公因数,除非m和n互质
        while m%P == n%P ==0:
            m,n = m//P, n//P
        #如果n能被P整除,hash值为固定值
        if n % P == 0:
            hash_value = sys.hash_info.inf
        else:
            #如果n不能被P整除,则对P进行降模处理
            hash_value = (abs(m)%P)*pow(n,P-2,P)%P
        #判断m是否是负数,对负数求hash
        if m < 0:
            hash_value = -hash_value
        if hash_value == -1:
            hash_value = -2
        return hash_value
    

    对float浮点数类型求哈希值:

    >>> def hash_float(x):
        #计算浮点数x的哈希值
        if math.isnan(x):
            return sys.hash_info.nan
        elif math.isinf(x):
            return sys.hash_info.inf if x > 0 else -sys.hash_info.inf
        else:
            return hash_fraction(*x.as_integer_ratio())
    

    对复数类型求哈希值:

    #计算复数z的哈希值
        hash_value = hash_float(z.real) + sys.hash_info.imag * hash_float(z.imag)
        M = 2 **(sys.hash_info.width - 1)
        hash_value = (hash_value & (M-1)) - (hash_value&M)
        if hash_value == -1:
            hash_value = -2
        return hash_value
    

    Decimal运算实例

    Decimal 进行 $+ 、- 、\times 、/$ 运算

    >>> data = list(map(Decimal, '1.34 1.87 3.45 2.35 1.00 0.03 9.25'.split()))
    >>> sum (data)
    Decimal('19.29')
    >>> min(data)
    Decimal('0.03')
    >>> max(data)
    Decimal('9.25')
    >>> min(data)
    Decimal('0.03')
    >>> a,b,c = data[:3]
    >>> a * 5
    Decimal('6.70')
    >>> a * b
    Decimal('2.5058')
    >>> c % a
    Decimal('0.77')
    >>> a + b + c
    Decimal('6.66')
    >>> a - b
    Decimal('-0.53')
    >>> 
    

    当余数运算%应用于Decimal对象时,结果的符号是被除数的符号,而不是除数的符号

    >>> -5 % 8
    3
    >>> Decimal(-5) % Decimal(8)
    Decimal('-5')
    >>> Decimal(8) % Decimal(-5)
    Decimal('3')
    

    同样Decimal也可以进行一些数学函数运算

    >>> Decimal(2).sqrt()
    Decimal('1.41421')
    >>> Decimal(1).exp()
    Decimal('2.71828')
    >>> Decimal(10).ln
    <built-in method ln of decimal.Decimal object at 0x1073b04a8>
    >>> Decimal(10).ln()
    Decimal('2.30259')
    >>> Decimal('10').log10()
    Decimal('1')
    

    关于四舍五入,Decimal的quantize()方法可以将数字四舍五入为固定函数

    >>> Decimal('7.325').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_DOWN)
    Decimal('7.32')
    >>> Decimal('7.325').quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_UP)
    Decimal('8')
    

    Fraction运算实例

    Fraction同样可以进行$+、-、\times /$ 四则运算和%运算等

    >>> from fractions import Fraction
    >>> import math
    >>> Fraction(2,3) + Fraction(3,5)
    Fraction(19, 15)
    >>> Fraction(2,3) - Fraction(3,5)
    Fraction(1, 15)
    >>> Fraction(2,3) * Fraction(3,5)
    Fraction(2, 5)
    >>> Fraction(2,3) / Fraction(3,5)
    Fraction(10, 9)
    >>> Fraction(2,3) % Fraction(-3, 5)
    Fraction(-8, 15)
    >>> Fraction(2,3) % Fraction(3,5)
    Fraction(1, 15)
    

    Fraction没有sqrt()、exp()等函数方法。

    参考文献:

    1.https://docs.python.org/zh-cn/3.6/contents.html

    展开全文
  • Java 获取字符串Hash值

    千次阅读 2021-02-26 09:28:13
    Java 生成字符串的Hash值:/*** A hashing method that changes a string (like a URL) into a hash suitable for using as a* disk filename.*/public static String hashKeyForDisk(String key) {String cacheKey;...
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  • 哈希表与哈希查找

    2021-08-28 14:07:36
    哈希表(哈希查找) ​ 前面对于顺序表进行查找时,在判断当前数据是否是要查找的数据时,需要去通过“=”来进行判断,直到有了相等的关键字才返回地址。在这种查找方式中,“比较”是必不可免的,那么是否有一种...
  • 什么是哈希? 比方我有个原始值,“老铁双击666”, 通过某种算法(比如java的hasecode(获得变量的物理信息))得到的“哈希码”是“254874125”(将字符串转换成尽可能不重复的int类型数字), 然后通过哈希算法(如...
  • 哈希哈希

    2021-10-31 23:54:34
    随机数法,取关键字的随机函数值作为哈希地址,Hash = random(Key),适合用于关键字长度不等的情况。 数学分析法,有n个位数相同的数字,每个位上都有r种不同的符号,出现概率不一定相同,可能在某几位上分布比较...
  • 全面理解哈希函数及其应用

    千次阅读 2021-06-09 20:41:08
    哈希函数是指一种能够讲任意数据转换为固定长度编码的一种函数,因为不同数据得到的哈希值可能相同,因此哈希过程一般是不可逆的,哈希函数可以应用的密码加密,哈希存储等方面。 好的哈西函数应该具备以下特点: ...
  • 哈希表介绍

    2021-05-25 21:00:02
    随机数法:选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的哈希地址,即 H(key) = random(key),其中 random 为随机数函数,通常关键字长度不等时采用此法; 数学分析法:设有 n 个 d 位数,每一位可能有 r 种不同的...
  • 文章目录哈希哈希(散列)函数 哈希 哈希(散列)是一种数据结构,通过散列算法将元素值转换为散列值进行存储。使得元素存储的位置与元素本身建立起了映射关系,如果要查、改数据,就可以直接到对应的位置去,使得...
  • 算法-哈希

    2021-11-01 21:38:12
    哈希哈希表基础有效的字母异位词 哈希表基础 哈希表其实就是一个数组。 哈希表的关键码就是数组的索引下标,通过数组下标直接访问数组元素。 哈希表可以解决的问题: 一般哈希表用于快速判断一个元素是否出现在...
  • 哈希(Hash)和哈希树(Merkle tree) 哈希函数(英语:Hash function)又称散列函数,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...
  • 哈希算法介绍

    2021-12-12 16:13:52
    在密码学中,哈希函数H是一个公开函数,用于将任意长的消息M映射为较短的、固定长度一个值H(M),作为认证符,称函数值H(M)为哈希值或哈希码或消息摘要。哈希函数的安全性要求给定数据容易计算出哈希值,但给定哈希值...
  • 哈希表以及哈希冲突的解决 1.哈希表 1.1概念 顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应关系,因此在查找一个元素的时候,必须要经过关键码的多次比较,这样查找的效率就比较低下,搜索的效率取决...
  • 哈希算法(哈希函数)基本

    千次阅读 2021-09-19 16:33:42
    单向性:从哈希值不能反向推导原始数据(计算不可行),即从哈希输出无法倒推输入的原始数值。这是哈希函数安全性的基础。 灵敏性:对输入数据敏感,哪怕只改了一个Bit,得到的哈希值也大不相同
  • 哈希专项练习

    2021-10-02 15:00:47
    哈希法存储中,冲突指的是 ( ) 正确答案: A 你的答案: A (正确) 不同关键字值对应到相同的存储地址 两个数据元素具有相同序号 两个数据元素的关键字值不同,而非关键字值相同 数据元素过多 解析: 1.哈希函数:...
  • 1. 哈希表基本思路 建立一个数组,存放若干链表 添加节点时,通过哈希函数,确定应当放入的链表,并将节点插入该链表 2. 基本结构 2.1 SingleNode int id int/String data SingleNode nextSingleNode 2.2 ...
  • C++ 哈希

    千次阅读 2021-11-22 21:07:08
    什么是哈希表 map、hash_map、unordered_map的引入 unordered_map的用法 1. 什么是哈希表 1.1 哈希表的定义 “散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,...
  • 哈希

    2021-03-30 22:49:45
    哈希表的概念1.1哈希表的基本概念 1.哈希表的概念 1.1哈希表的基本概念 哈希表基于数组衍生出来的,哈希表高效的核心奥秘是数组的随机访问能力。 顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,...
  • 哈希函数和数字签名

    2021-09-13 18:54:27
    目录1 哈希函数 Hash1.1 构造方法1.2 哈希函数在密码学的应用2 数字签名2.1 签名--认证流程2.2 一个生动形象的例子 在讲数字前面以前,我们先要了解一下哈希函数 1 哈希函数 Hash Hash,一般翻译做散列、杂凑,或...
  • 已知某个哈希表的n个关键字具有相同的哈希值,如果使用二次探测再散列法将这n个关键字存入哈希表,至少要进行____次探测。 解析:假设在上一次探测的基础上,每进行一次二次探测都能直接找到对应的位置。 第一个:...
  • 哈希链表的实现C++

    2021-12-03 13:25:05
    哈希链表的实现
  • 哈希表的表示

    2021-08-15 14:48:04
    哈希表几个概念哈希函数的构造方法处理冲突的方法 几个概念 哈希函数:一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数,记为H...取关键字或关键字的线性函数值哈希地址,即H(key)=key或H(key)=a*key+b。 这
  • 哈希表总结点睛

    2021-04-23 20:55:16
    哈希表 又称 散列表、 Hash table。哈希表就是根据关键吗的值而直接进校访问的数据结构 其实数组就是一张哈希表,数组的索引为key,数组的元素为value。 数据规模是dataSize, 哈希表的大小为tableSize 哈希表能...
  • 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组...
  • C语言 哈希表设计

    2021-06-04 18:33:32
    理解哈希表实现机制,掌握哈希函数的构造方法和冲突处理方法,实现哈希表 上的查找、插入和删除操作。 二、实验内容 (1)、对于给定20个人的姓名,用除留余数法构造哈希函数,用线性探测再散列 法处理冲突,构造哈希...
  • 哈希表基本使用总结

    2021-02-09 14:21:45
    两个不同的关键字,由于哈希数值相同,因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突。发生冲突的两个关键字称为该哈希函数的同义词。 如何设计哈希函数以及如何避免冲突就是哈希表的常见问题。 好的哈希函数的选择...

空空如也

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