Json Web Tokens 在线工具网站:https://jwt.io/ python 用到的库 jwt  // pip install pyjwt JWTCrack key   // git clone https://github.com/Ch1ngg/JWTPyCrack.git JWT 数据结构 JWT头 JWT头部分是一个描述JWT元数据的JSON对象,通常如下所示. { "alg": "HS256", "typ": "J

最近哈希表碰撞攻击(Hashtable collisions as DOS attack)的话题不断被提起,各种语言纷纷中招.本文结合PHP内核源码,聊一聊这种攻击的原理及实现. 哈希表碰撞攻击的基本原理 哈希表是一种查找效率极高的数据结构,很多语言都在内部实现了哈希表.PHP中的哈希表是一种极为重要的数据结构,不但用于表示Array数据类型,还在Zend虚拟机内部用于存储上下文环境信息(执行上下文的变量及函数均使用哈希表结构存储). 理想情况下哈希表插入和查找操作的时间复杂度均为O(1),任何

2004年的国际密码讨论年会(CRYPTO)尾声,我国密码学家王小云及其研究同事展示了MD5.SHA-0及其他相关杂凑函数的杂凑碰撞并给出了实例.时隔13年之后,来自Google的研究人员宣布完成第一例SHA-1哈希碰撞. 什么是SHA-1算法,什么是碰撞? SHA-1(Secure Hash Algorithm 1,中文名:安全散列算法)是一种密码散列函数,美国国家安全局设计,并由美国国家标准技术研究所(NIST)发布为联邦数据处理标准(FIPS).SHA-1可以生成一个被称为消息摘要的160

相关介绍:  哈希表是一种查找效率极高的数据结构,很多语言都在内部实现了哈希表.理想情况下哈希表插入和查找操作的时间复杂度均为O(1),任何一个数据项可以在一个与哈希表长度无关的时间内计算出一个哈希值(key),然后在常量时间内定位到一个桶(术语bucket,表示哈希表中的一个位置).当然这是理想情况下,因为任何哈希表的长度都是有限的,所以一定存在不同的数据项具有相同哈希值的情况.此时,不同数据项被定为到同一个桶,称为碰撞(collision).哈希表的实现需要解决碰撞问题,碰撞解决大体有两种思

哈希表是一种查找效率极高的数据结构,PHP中的哈希表是一种极为重要的数据结构,不但用于表示数组,关联数组,对象属性,函数表,符号表,还在Zend虚拟机内部用于存储上下文环境信息(执行上下文的变量及函数均使用哈希表结构存储). PHP是使用单链表存储碰撞的数据,因此实际上PHP哈希表的平均查找复杂度为O(L),其中L为桶链表的平均长度:而最坏复杂度为O(N),此时所有数据全部碰撞,哈希表退化成单链表 哈希表碰撞攻击就是通过精心构造数据,使得所有数据全部碰撞,人为将哈希表变成一个退化的单链表,此时哈

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树

一开始我用的Trie+计数,但是不是计多了就是计少了,后来暴力暴过去的…… 看了别人的代码知道是字符串哈希,但是仍有几个地方不理解: 1.26^500溢出问题 2.没考虑哈希碰撞? 跪求指点! #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #define LL unsigned long long int ; ; int N; char str[MAXN][MAXLEN]; int len[MAXN];

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

少年,不知道你好记不记得第三篇文章讲python内建数据结构的方法及其时间复杂度时里面关于dict与set的时间复杂度[为何访问元素为O(1)]原理我说后面讲吗?其实就是这篇文章讲啦. 目录: 一:Hash的定义 二:dict与set的实现原理 三:常用构造hash函数的方法 四:hash碰撞及其解决方法 五:dict的实现 一:Hash的定义 Hash,一般翻译做“散列”,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.[不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能

说明:参考网上的两篇文章做了简单的总结,以备后查(http://blogread.cn/it/article/7191?f=wb  ,http://it.deepinmind.com/%E6%80%A7%E8%83%BD/2014/04/24/hashmap-performance-in-java-8.html) 1.HashMap位置决定与存储 通过前面的源码分析可知,HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置.当程序执行put(String,Obect)方法 时

值得注意的点 哈希函数的选择 murmur哈希函数 该函数是非加密型哈希,性能高,且发生哈希碰撞的概率据说很低 md5 SHA 可以选择guava包,提供了丰富的哈希函数的API 支持虚拟节点+加权,因为不同的节点可能资源配置不同,加权可以使负载均衡最大化,虚拟节点,可以降低某个节点出现问题后对整个哈希环的冲击 考虑到不同场景用来作哈希的key可能不一样,所以提供一个包装类Node,可以自定义key,且可以自定义权重 安全问题,添加节点和删除节点是需要重建哈希环,此处要考虑并发情况的发生(此处暂

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 存储键值对我们首先想到HashMap,它的底层基于哈希表,采用数组存储数据,使用链表来解决哈希碰撞,它是线程不安全的,并且存储的key只能有一个为null,在安卓中如果数据量比较小(小于一千),建议使用SparseArray和ArrayMap,内存,查找性能方面会有提升,如果数据量比较大,几万,甚至几十万以上还是使用HashMap吧.本篇只详细分析HashMap的源码,SparseArray和ArrayMap不在本篇讨论范围内,后续会单独分析

目录 概述 哈希函数 冲突解决 初始化 结构体 字面量 运行时 操作 访问 写入 扩容 删除 总结 在上一节中我们介绍了 数组和切片的实现原理,这一节会介绍 Golang 中的另一个集合元素 - 哈希,也就是 Map 的实现原理:哈希表是除了数组之外,最常见的数据结构,几乎所有的语言都会有数组和哈希表这两种集合元素,有的语言将数组实现成列表,有的语言将哈希表称作结构体或者字典,但是它们其实就是两种设计集合元素的思路,数组用于表示一个元素的序列,而哈希表示的是键值对之间映射关系,只是不同语言的叫法

最近看PHP数组底层结构,用到了哈希表,所以还是老老实实回去看结构,在这里去总结一下. 1.哈希表的定义 这里先说一下哈希(hash)表的定义:哈希表是一种根据关键码去寻找值的数据映射结构,该结构通过把关键码映射的位置去寻找存放值的地方,说起来可能感觉有点复杂,我想我举个例子你就会明白了,最典型的的例子就是字典,大家估计小学的时候也用过不少新华字典吧,如果我想要获取“按”字详细信息,我肯定会去根据拼音an去查找 拼音索引(当然也可以是偏旁索引),我们首先去查an在字典的位置,查了一下得到“安”,

今天第一次做Leetcode用到了散列表,之前学的数据结构的内容都忘了,正好趁热打铁补一补. 摘自其他博客的一个整合. 一.哈希表简介 数据结构的物理存储结构只有两种:顺序存储结构和链式存储结构(像栈,队列,树,图等是从逻辑结构去抽象的,映射到内存中,也这两种物理组织形式),在数组中根据下标查找某个元素,一次定位就可以达到,哈希表利用了这种特性,哈希表的主干就是数组. 比如我们要新增或查找某个元素,我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置,通过数组下标一次定位就可完成操作.

面试涉及问题含有: Java JDK8新特性 集合(哈希冲突.HashMap的原理.自动排序的集合TreeSet) 多线程安全问题 String和StringBuffer JVM 原理.运行流程.内部结构 Linux 查询含有某字符串内容的命令grep 查询进程.GC状态.杀死进程 Hadoop五种节点介绍 -----------------------------------------------------------------------------------------------

要想知道一个元素是否在数组或链表中,只能从前向后挨个对比,无论是数组还是链表,其对数据的查询表现都比较无力.在的二叉排序树中,还会将数据排序以进行二分查找,将时间复杂度从O(n)降低到O(lg n). 出现这个问题的根源在于,我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置. 那有没有办法消除这个对比的过程呢?哈希表就是解决查询问题的一种方案. 什么是哈希表与Hash函数 通俗来讲,哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构,它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素,这种映射主要是使用Hash函数

知识点总结 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  hash的定义:Hash一般翻译为散列,哈希是指一个过程,这个过程就是把任意长度的输入,通过哈希算法,变换成固定长度的输出,所输出的称为哈希值.这种变换是一种压缩映射,也即哈希值所占的空间一般来说远小于输入值的空间,不同的输入可能会哈希出相同的输出(概率

今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀分布,哈希函数的离散性,打乱输入规律 public class Code_01_HashMap { public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.p

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

OpenCASCADE内用到了很多由诸如NCollection_Map, NCollection_DataMap, NCollection_DoubleMap, NCollection_IndexedMap, NCollection_IndexedDataMap之类模板衍生出来的类,比如TopTools_IndexedMapOfShape,BOPCol_MapOfShape等等,不多举例了. 另外在源码里经常typedef重定义出一个数据类型,想想也是醉了,可能以前旧版里的数据类型太多了,现在虽