原文地址:http://blog.csdn.net/qq_25646191/article/details/78863110 如何知道一个文件是否改变了呢?当然是用比较文件hash值的方法,文件hash又叫文件签名,文件中哪怕一个bit位被改变了,文件hash就会不同. 比较常用的文件hash算法有MD5和SHA-1.我用的是MD5算法,java中,计算MD5可以用MessageDigest这个类. 下面是代码: package com.test; import java.io.FileInpu

从Git Tip of the Week: Objects一文中得知,Git是这样计算提交内容的Hash值的: Hash算法用的是SHA1 计算前,会在内容前面添加"blob 内容长度\0",\0表示的是空字符(NUL). 计算出来的Hash值是40位16进制序列(40-character hexadecimal sequence). 比如提交一个空文件,Git计算出来的Hash值是e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391,实际计算的内容是&qu

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是利用i.MXRT1xxx系列内部DCP引擎计算Hash值时需特别处理L1 D-Cache. 关于i.MXRT1xxx系列内部通用数据协处理器DCP模块,痞子衡之前写过一篇文章 <SNVS Master Key仅在i.MXRT10xx Hab关闭时才能用于DCP加解密> 介绍了DCP基本功能和AES加解密使用注意事项,实际上DCP模块除了对AES加解密算法支持外,还支持经典的Hash算法(SHA-1/SHA-256/CRC32).

对于一些大文件,有时会需要计算部分内容的Hash,下面的函数计算了 文件头尾各1M,中间跳跃100M取10K 以及文件大小的Hash值 public static String CalHash(String path) throws IOException { File file = new File(path); if (!file.canRead()) return ""; if (file.length() < 150 * 1024 * 1024) { return &qu

bt种子的hansh值计算,近期忽然对bt种子感兴趣了(原因勿问) 1. bt种子(概念) bt 是一个分布式文件分发协议,每一个文件下载者在下载的同一时候向其他下载者不断的上传已经下载的数据,这样保证下载越快,上传越快,从而实现告诉下载 2. bt 怎样实现下载同一时候上传文件 这个须要从文件本身说起,bt文件包括了两部分信息,一部分是Tracker信息,一部分是文件信息,tracker信息主要是记录下载过程中须要的trackerserver地址和针对trackerserver的设置,文件信息

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; try { final MessageDigest mDigest = MessageDigest.g

hashlib & hmac *不是很清楚能不能把这种hash值取样算法称之为加密,但是似乎好像也是这么说的哈(非科班出身的野路子就是没这种基本知识的) ■ 基本用法 hashlib支持MD5,sha1等多种加密算法,详见hashlib.algorithms_available 用法十分简单: m = hashlib.md5() #或者是其他算法的名字,如hashlib.sha1() m.update("Some String") #加密用update方法,注意这个方法不会返回

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub

目前我们很多时候都是在做分布式系统,但是我们需把客户端的请求均匀的分布到N个服务器中,一般我们可以考虑通过Object的HashCodeHash%N,通过取余,将客户端的请求分布到不同的的服务端.但是在分布式集群中我们通常需要添加或删除服务器,所以通过取余是不行的.一致性Hash就是为了解决这个问题. Consistent Hashing 一致性Hash的原理 1.环型Hash空间 根据常用的Hash,是将key哈希到一个长为2^32的桶中,即0-2^32-1的数字空间,最后通过首尾相连,我们可

import org.apache.commons.lang3.RandomUtils; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import java.util.*; /** * 一致性hash */ public class ConsistentHashWithVirtualNode { /** * 待添加入Hash环的服务器列表 */ private static String[] SERVERS = {"192.168.1.2:6379&

1.什么是hash表? 答:简单回答散列表,在hash结构散列(分散)存放的一种数据集结构. 2.如何散列排布,如何均匀排布? 答:取余运算 3.Java中如何实现? 答:hash&(h-1) 4.为什么hash&(h-1)=等价于hash%h java的h(表长)一定是2的指数次幂,2的指数次幂2n 2n的结果:一定长这样10000...(n个0) 2n-1的结果:一定这样1111(n-1)个1 举个例子: 当h=16,对应的二进制:00010000 h-1=15,对应的二进制:0000

一.Hash 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,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度. 这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 实现Hash算法的关键:实现hash算法 .解决hash冲突 1.Hash函数 首先来说hash函数,java中对象都已一个hashCode()方法,那为什么还需要hash函数呢?hashCode是在jdk中是有符号int类型,

此小工具类主要用于数值四舍五入.数值格式化输出,很简单,若想深入研究,敬请自行查阅 BigDecimal 或 DecimalFormat 的 API,BigDecimal.setScale(位数,四舍五入法)中四舍五入法有如下 7 种: 1. ROUND_UP:远离零方向舍入.向绝对值最大的方向舍入,只要舍弃位非0即进位. 2. ROUND_DOWN:趋向零方向舍入.向绝对值最小的方向输入,所有的位都要舍弃,不存在进位情况. 3. ROUND_CEILING:向正无穷方向舍入.向正最大方向靠拢.

Java Byte 的取值范围大家都知道(-128 ~ 127),那么-128 和 127 这两个数是怎么计算的呢? #大学知识回顾: 概念:负数的补码是该 数 绝 对 值 的 原 码 按 位 取 反 ,然 后 对 整个数 加 1 在计算机内,定点数有3种表示法:原码.反码和补码 [原码]就是前面所介绍的二进制定点表示法,即最高位为符号位,"0"表示正,"1"表示负,其余位表示数值的大小. [反码]表示法规定:正数的反码与其原码相同:负数的反码是对其原码逐位取反,但

import hashlib import os,sys def CalcSha1(filepath): with open(filepath,'rb') as f: sha1obj = hashlib.sha1() sha1obj.update(f.read()) hash = sha1obj.hexdigest() print(hash) return hash def CalcMD5(filepath): with open(filepath,'rb') as f: md5obj = ha

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区 标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读 评论(10) 收藏 举报  分类: java 提高篇(24)  面试题收录(10)  版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想

Java计算n的二进制位上有几个1,分别在什么位置   public List<Integer> getBinOneCount(int n){     List<Integer> ar = new ArrayList<>();     int index=0;     while(n>0){         int x=n&1<<index;         if(x!=0){             ar.add(index+1);     

哈希hashhash的意思是散列,目的将一组输入的数据均匀的分开.打散,往往用来配合路由算法做负载均衡,多用在分布式系统中.比如memcached它只提供了K V的存储.读取,如果使用了多台memcache做一个“逻辑集群”,就需要客户端做“路由算法”,来保证数据均匀的进去,然后能“原路”拿出来. 常规哈希取模常规哈希,往往结合取模运算,以便将请求转发到后端的服务器上,如下图: 第一步使用hash算法,将请求“打散”得到一个整数(比如传递过来一个请求,使用jdk类库的hash对某个参数做计算),

class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> HashMap  put() HashMap  get() 1.put() HashMap put()方法源码如下: public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.l

事件起因 事情是这样的:产品上线发布,突然出现了问题.运营Gg过来反应,当场给露珠演示,运营同事的手机是iphone,bug确实是存在的.奇怪的是露珠用了其他iphone手机(借别人的,露珠的是吊死安卓机),却没有发现这个问题.仔细询问,同事说他最近刚刚升级的ios9,于是问题最初定位在操作系统上.接下来检查代码,发现运行正常,逻辑也没错.问题就卡到这里了.没办法,线上问题,fiddler替换本地脚本调试,一级一级alert,从项目文件到底层库,最后定位到了backbone.查看backbone