计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

1.RSHash unsigned int RSHash(const std::string& str) {    unsigned int b    = 378551;    unsigned int a    = 63689;    unsigned int hash = 0;      for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)    {       hash = hash * a + str[i];       a    = a * b

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义

问题导读1.哈希算法在区块链的作用是什么?2.什么是哈希算法?3.哈希算法是否可逆?4.比特币采用的是什么哈希算法? 作用在学习哈希算法前,我们需要知道哈希在区块链的作用哈希算法的作用如下:区块链通过哈希算法对一个交易区块中的交易信息进行加密,并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串. 区块链的哈希值能够唯一而精准地标识一个区块,区块链中任意节点通过简单的哈希计算都接获得这个区块的哈希值,计算出的哈希值没有变化也就意味着区块链中的信息没有被篡改. 定义 hash (哈希或散列)算法是信息技

一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法.或者数据库分库分表算法.现在的互联网服务架构中,为避免单点故障.提升处理效率.横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法: 1.取模,2.划段,3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多. 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢? 一致性hash:对节点和数据,都做一次has

本文章比较好的说明了一致性Hash算法的概念 Hash算法一般分为除模求余和一致性Hash1.除模求余:当新增.删除机器时会导致大量key的移动2.一致性Hash:当新增.删除机器时只会影响到附近的key,因为是环状结构 转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CA

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

一.简述 HASH算法的本质是特征提取——将某种不太好表示的特征,通过某种压缩的方式映射成一个值.这样,就可以优雅解决一部分难以解决的特征统计问题. 同时考虑到hash算法的本质是个概率算法,因此并不能保证所有的数据都不发生冲突<冲突是指两个不同的特征计算出了同一个HASH值>,因此可以考虑使用双hash的形式,使用两个不同的HASH算法,算出来的HASH值来表示一个特征量——pair<ull,ull>就是一种实现方式. 一种常用的hash算法来自一一个递推式:hash[i] =

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义

图片摘自: 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing) 一:背景 - 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的. - 设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题. - 一致性哈希修正了使用的简单哈希算法带来的问题. 二:简单哈希算法带来的问题? - 在简单哈希算法中 - 我们会根据hash算法得出的数值和机器数取模计算,计算发到哪台机器上. - Hash(资源)% 机器数 = 落到哪台机器上 -

一致性Hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布在所有的缓冲(Cache)中去,这样可以使得所有的缓冲空间得到利用.很多哈希算法都能够满足这一条件. 2.单调性(Monotonicity):单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中,又有新的缓冲加入到系统中.哈希的结果应该能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去,而不会映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区. 3.分散性

基本知识 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),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,而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. 常用hash算法的介绍: (1)MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的Ronald L. Rivest在

RS hash 算法 unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len) {     unsigned int b    = 378551;     unsigned int a    = 63689;     unsigned int hash = 0;     unsigned int i    = 0;     for(i = 0; i < len; str++, i++)     {         hash = hash * a + (*s

hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.     在网上看了不少HASH资料,所以对HASH的相关资料进行总结和收集.   //HashTable.h template class HashTable{ public : HashTable( int count ) ; void put( T* t ,int key ) ; T* get

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

散列表,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=0.7,这个

数据结构与算法,这个部分的内容其实是十分的庞大,要想都覆盖到不太容易.在校学习阶段我们可能需要对每种结构,每种算法都学习,但是找工作笔试或者面试的时候,要在很短的时间内考察一个人这方面的能力,把每种结构和算法都问一遍不太现实.所以,实际的情况是,企业一般考察一些看起来很基本的概念和算法,或者是一些变形,然后让你去实现.也许看起来简单,但是如果真让你在纸上或者是计算机上快速地完成一个算法,并且设计测试案例,最后跑起来,你就会发现会很难了.这就要求我们要熟悉,并牢固掌握常用的算法,特别是那些看起来貌

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

hash算法 (hashmap 实现原理)   Hash ,一般翻译做“ 散列” ,也有直接音译为“ 哈希” 的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image ),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,而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. HASH 主要用于信息安全领域中加密算法,它把一些不同长度的信

简介 Hash,一般翻译做"散列",也有直接音译为"哈希"的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.        散列表,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,