[20181130]如何猜测那些值存在hash冲突.txt --//今年6月份开始kerrycode的1个帖子提到子查询结果缓存在哈希表中情况:--//链接:http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/9099507.html,摘要:通俗来将,当使用标量子查询的时候,ORACLE会将子查询结果缓存在哈希表中, 如果后续的记录出现同样的值,优化器通过缓存在哈希表中的值,判断重复值不用重复调用函数,直接使用上次计算结果即可.从而减少调用函数次数,从而达到优化性能的效果.另外…

[20181130]hash冲突导致查询缓慢.txt --//昨天看了链接https://jonathanlewis.wordpress.com/2018/11/26/shrink-space-2/,演示了Shrink Space导致--//执行语句缓慢的情况,我自己重复测试,实际上这样发生的概率还是很低的,我个人认为,至于Shrink Space是否好坏,--//我个人还是根据实际的情况来确定. 1.环境:SCOTT@book> @ ver1 PORT_STRING              …

背景 其实这个问题我之前也看到过,刚好在前几天,洪教授在某个群里分享的一个<一些有意思的攻击手段.pdf>,我觉得这个话题还是有不少人不清楚的,今天我就准备来“实战”一把,还请各位看官轻拍. 洪强宁(洪教授),爱因互动创始人兼 CTO,曾任豆瓣首席架构师,为中国 Python 用户组(CPUG)的创立者之一. 这才是真大佬,原来洪教授在宜信的时候,就有分享过这个内容,可惜当初不知道没参加.看了之后才知道原来我上一篇的文章中讲的 计时攻击(Timing Attack) 也是其中的内容之一.哈哈,…

一:hash表 也叫散列表,以key-value的形式存储数据,就是将需要存储的关键码值通过hash函数映射到表中的位置,可加快访问速度. 二:hash冲突 如果两个相同的关键码值通过hash函数映射到了表中的相同位置,则产生了"碰撞"及hash冲突.解决冲突的方式有多种,可根据实际情况选择. 三:解决方法 1.外部链址法 为hash冲突的关键码值建立单链表,将单链表的头指针保存在hash表的存储单元中.以HashMap为例,可以实例化一个初始容量为16和加载因子为0.75f的对象.首…

解决hash冲突之分离链接法 分离链接法:其做法就是将散列到同一个值的所有元素保存到一个表中. 这样讲可能比较抽象,下面看一个图就会很清楚,图如下 相应的实现可以用分离链接散列表来实现(其实就是一个linkedList数组) 至于基本的增加.删除和查询的思路都是先根据散列函数来确定遍历哪个链表.然后再到被确定的链表中执行一次查找,然后再进行相应的操作. 接下来就讲几个注意点吧 (一)什么时候需要rehash来扩大散列表的大小 讲这个的时候,先介绍一下什么是装填因子. 装填因子 = 关键字个数 /…

Hash函数 非哈希表的特点:关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系,查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较,查找的效率取决于和给定值进行比较的次数. 哈希表的特点:关键字在表中位置和它之间存在一种确定的关系. 哈希函数:一般情况下,需要在关键字与它在表中的存储位置之间建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的记录在表中的位置,通常称这个函数f(key)为哈希函数. hash : 翻译为“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变成固定长度的输出,该输出就是散列值. 这…

hash 冲突及解决办法. 关键字值不同的元素可能会映象到哈希表的同一地址上就会发生哈希冲突.解决办法: 1)开放定址法:当冲突发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查(测)序列.沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定 的关键字,或者碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到开放的地址,则可将待插入的新结点存人该地址单元).查找时探查到开放的 地址则表明表中无待查的关键字,即查找失败. 2) 再哈希法:同时构造多个不同的哈希函数. 3)链地址法:将所有哈希地址…

其实就是四种方法的演变 1.开放定址法 具体就是把数据的标志等的对长度取模 有三种不同的取模 线性探测再散列 给数据的标志加增量,取模 平方探测再散列 给数据的标志平方,取模 随机探测再散列 把数据的标志随机化,取模 线性,平方显然很容被人猜出规律,所以最终是随机,那么是不是存在随机会出现取模的值相等的情况? 2.链地址法 而解决值不同,hash相同的方法有链地址法. //先从数组上取下原来的值,给塞到新的节点去,然后把新的节点再放到数组上. void createEntry(int hash,…

原文地址:http://blog.csdn.net/qq_27093465/article/details/52269862 一)哈希表简介 非哈希表的特点:关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系,查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较,查找的效率取决于和给定值进行比较的次数. 哈希表的特点:关键字在表中位置和它之间存在一种确定的关系. 哈希函数:一般情况下,需要在关键字与它在表中的存储位置之间建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的记录在表中的位置,通常称这个函数f(k…

1. 开放定值法: 也叫再散列法,当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中. 通常都是用以下公式计算:Hi=(H(key)+di)% m   i=1,2,…,n 其中H(key)为哈希函数,m 为表长,di称为增量序列.增量序列的取值方式不同,相应的再散列方式也不同.主要有三种:线性探测再散列(冲突发生时,顺序查看表中下一单元,直到找出…