1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.   Jaccard index是用来计算相似性,也就是距离的一种度量标准.假如有集合A.B,那么,     也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同

文本去重之SimHash算法 - pathenon的个人页面 - 开源中国社区 文本去重之SimHash算法

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

原文:https://blog.csdn.net/Tencent_TEG/article/details/103021226 提到hash,相信大多数同学都不会陌生,之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash,下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度,对hash算法进行一个讲解. 1.什么是Hash Hash也称散列.哈希,对应的英文都是Hash.基本原理就是把任意长度的输入,通过Hash算法变成固定长度的输出.这个映射的规则就是对应的Hash算法,而原始数据映射后的

一.简介: 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) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

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

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

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

账户密码存储的安全性是一个很老的话题,但还是会频频发生,一般的做法是 SHA256(userInputpwd+globalsalt+usersalt) 并设置密码时时要求长度与大小写组合,一般这样设计可以满足绝大部分的安全性需求.更复杂一些的方案有组合算法签名(比如:SHA256 + BCRYPT 组合 ) , 两步认证,Password Hash 等. 在之前集成  spring-security-oauth2 搭建 OAuth2.0 服务,依赖项 Spring Security 5 默认引入

什么是Hash Hash算法,简称散列算法,也成哈希算法(英译),是将一个大文件映射成一个小串字符.与指纹一样,就是以较短的信息来保证文件的唯一性的标志,这种标志与文件的每一个字节都相关,而且难以找到逆向规律. 举个列子: 服务器存了10个文本文件,你现在想判断一个新的文本文件和那10个文件有没有一个是一样的.你不可能去比对每个文本里面的每个字节,很有可能,两个文本文件都是5000个字节,但是只有最后一位有所不同,但这样的,你前面4999位的比较就是毫无意义.那一个解决办法,就是在存储那10个文

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

Java代码实现了一致性Hash算法,并加入虚拟节点.,具体代码为: package com.baijob.commonTools;   import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap;   /** * 一致性Hash算法 * 算法详解:http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 * 算法实现:https://we

原文来自:http://sfsrealm.hopto.org/inside_mopaq/chapter2.htm#hashes 促进历史进步的大多数契机都是在解决特定问题的过程中产生的,本文讨论一下MPQ格式的合适解决方案. ----MPQ是暴雪的一种文本压缩格式,可以压缩包括坐标.算法.声音.动画.字符串等. HASHS 问题:你可能有一个非常长的字符串数组,现在有一个新字符串,想要判断该字符串是否在数组中,简单粗暴的方法是挨个比较,但最大的弊端就是大部分场合下速度慢到不能忍. 解决方案:ha

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100065668 前面给大家讲了哈希表(散列)这种数据结构,那么使用哈希表来解决实际问题,那就是Hash算法了,我们一起来看看. 一.Hash算法的概念 Hash算法(Hash Algorithm),简称散列算法,也成哈希算法(英译),是将一个大文件映射成一个小串字符.与指纹一样,就是

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

目录 前言 简单介绍 简述 Hash 冲突 离散化 基本结构 普通 Hash 简述 例题 字符串 Hash 简单介绍 核心思想 基本运算 二维字符串 Hash 例题 兔子与兔子 回文子串的最大长度 后缀数组 Manacher 算法 背景 算法过程分析 代码实现 算法复杂度分析 例题 例题一 例题二 结语 前言 虽然标题是 Hash ,但本篇文章不会仅仅注重于 Hash 算法. 要求读者的是掌握 Hash 的思想以及简单应用,同时牢固掌握字符串 Hash . 同时本篇文章也简单讲述了离散化和Man

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

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