Hash算法有三种,分别为平均哈希算法(aHash).感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash). 针对以上三种的Hash算法详解见博客园文章 https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html 本文实现针对平均哈希算法: 1 平均哈希算法(aHash) 1.1 算法步骤 平均哈希算法是三种Hash算法中最简单的一种,它通过下面几个步骤来获得图片的Hash值,这几个步骤分别是(1) 缩放图片:(2)转灰度图; (3) 算像素均值

       度量两张图片的相似度有许多算法,本文讲介绍工程领域中最常用的图片相似度算法之一--Hash算法.Hash算法准确的说有三种,分别为平均哈希算法(aHash).感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash).        三种Hash算法都是通过获取图片的hash值,再比较两张图片hash值的汉明距离(韩明距离的概念可见本公众号<>一文)来度量两张图片是否相似.两张图片越相似,那么两张图片的hash数的汉明距离越小.下面本文将分别介绍这三种Hash算法. 1 平均哈希

前言 算法一直是我的弱项,然而面试中基本是必考的项目,刚好上次看到一个HashMap的面试题,今天也来学习下 HashMap中的hash算法是如何实现的. 数学知识回顾 << : 左移运算符,num << 1,相当于num乘以2 低位补0 举例:3 << 2 将数字3左移2位,将3转换为二进制数字0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011,然后把该数字高位(左侧)的两个零移出,其他的数字都朝左平移2位,最后在低位(右侧)的两个空位补零

一.简介 大家都知道,HashMap中定位到桶的位置 是根据Key的hash值与数组的长度取模来计算的. JDK8中的hash 算法: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 取模算法: hash(key)&(length-1) 二.深入分析 1.取模算法为什么用的是位与运算? 由于位运算直接对内存数据进行操

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HashMap中哈希算法的关键代码 //重新计算哈希值 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//key如果是null 新hashcode是0 否则 计算新的hashcode } //计算数组槽位 (n - 1) & hash HashMap的细节我们不谈,只看这个哈希算法的细节(h = key.hashCode

更多内容推荐微信公众号,欢迎关注: PHP中的Hash函数很多,像MD4.MD5.SHA-1.SHA-256.SHA-384.SHA-512等我们比较常见,那么各个哈希的执行速度呢? $algos = hash_algos(); foreach ($algos as $algo){ $start = microtime(true); for($i=0; $i<50000; $i++){ hash($algo, microtime().$i); } $end = microtime(true);

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

在介绍Hash算法之前,先给大家来个数据结构中对hash表(散列表)的简单解释,然后我再逐步深入,讲解一下hash算法. 一.Hash原理——基础篇 1.1 概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 使

作者:July.wuliming.pkuoliver 说明:本文分为三部分内容, 第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. 第一部分:Top K 算法详解 问题描述(百度面试题): 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询

参考博客: http://zha-zi.iteye.com/blog/1124484 http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3681042.html(参考了hashCode与equals) http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html(转载了hashMap源码分析) http://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/4034950.html http://blog.csdn.net/tan

散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),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,存放记录的数组叫做散列表.比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间.70/100=0

1. Hash是什么,它的作用先举个例子.我们每个活在世上的人,为了能够参与各种社会活动,都需要一个用于识别自己的标志.也许你觉得名字或是身份证就足以代表你这个人,但是这种代表性非常脆弱,因为重名的人很多,身份证也可以伪造.最可靠的办法是把一个人的所有基因序列记录下来用来代表这个人,但显然,这样做并不实际.而指纹看上去是一种不错的选择,虽然一些专业组织仍然可以模拟某个人的指纹,但这种代价实在太高了. 而对于在互联网世界里传送的文件来说,如何标志一个文件的身份同样重要.比如说我们下载一个文件,文件

1. Hash是什么,它的作用 先举个例子.我们每个活在世上的人,为了能够参与各种社会活动,都需要一个用于识别自己的标志.也许你觉得名字或是身份证就足以代表你这个人,但是这种代表性非常脆弱,因为重名的人很多,身份证也可以伪造.最可靠的办法是把一个人的所有基因序列记录下来用来代表这个人,但显然,这样做并不实际.而指纹看上去是一种不错的选择,虽然一些专业组织仍然可以模拟某个人的指纹,但这种代价实在太高了. 而对于在互联网世界里传送的文件来说,如何标志一个文件的身份同样重要.比如说我们下载一个文件,文

暴雪公司有个经典的字符串的hash公式 先提一个简单的问题,假如有一个庞大的字符串数组,然后给你一个单独的字符串,让你从这个数组中查找是否有这个字符串并找到它,你会怎么做? 有一个方法最简单,老老实实从头查到尾,一个一个比较,直到找到为止,我想只要学过程序设计的人都能把这样一个程序作出来,但要是有程序员把这样的程序交给用户,我只能用无语来评价,或许它真的能工作,但也只能如此了. 最合适的算法自然是使用HashTable(哈希表),先介绍介绍其中的基本知识,所谓Hash,一般是一个整数,通过某种算

最近在公司内部的分享交流会上,有幸听到了鸟哥的关于php底层的一些算法的分享,虽然当时有些问题没有特别的明白,但是会后,查阅了各种各样的相关资料,对php的一些核心的hash算法有了进一步的理解和认识,下面就是总结下自己梳理的一些hash算法的点. 首先,大致的了解下php中的hash算法的应用,引用一些鸟哥博客中的话: HashTable是php的核心,这话一点也不假. PHP的Hash采用的是目前最为普遍的DJBX33A (Daniel J. Bernstein, Times 33 with

1 概述 链表查找的时间效率为O(N),二分法为log2N,B+ Tree为log2N,但Hash链表查找的时间效率为O(1). 设计高效算法往往需要使用Hash链表,常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的,Hash链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响,然而Hash函数是Hash链表最核心的部分,本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串Hash函数在执行效率.离散性.空间利用率等方面的性能问题. 打造最快的Hash表(和Blizzard的对话) 先提一个简单的问题,如果有一个庞

1.Ring的基本概念 Ring是swfit中最重要的组件.用于记录存储对象与物理位置之间的映射关系,当用户须要对Account.Container.Object操作时,就须要查询相应的Ring文件(Account.Container.Object都有自己相应的Ring),Ring 使用Region(近期几个版本号中新增加的).Zone.Device.Partition和Replica来维护这些信息,对于每个对象,依据你在部署swift设置的Replica数量,集群中会存有Replica个对象.

为了为保证存储于区块链中的信息的安全与完整,区块链中使用了包含密码哈希函数和椭圆曲线公钥密码技术在内的大量的现代密码学技术,同时,这些密码学技术也被用于设计基于工作量证明的共识算法并识别用户. 在前边的文章中已经系统的讲述了密码学中的哈希算法,在本节,将会给大家介绍Hash算法在区块链中的应用! 概念回顾: 哈希函数:是一类数学函数,可以在有限合理的时间内,将任意长度的消息压缩为固定长度的二进制串,其输出值称为哈希值,也称为散列值. 以哈希函数为基础构造的哈希算法,在现代密码学中扮演着重要的角色

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600