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

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

首先,我们知道 HashMap 的底层实现是开放地址法 + 链地址法的方式来实现. 即数组 + 链表的实现方式,通过计算哈希值,找到数组对应的位置,如果已存在元素,就加到这个位置的链表上.在 Java 8 之后,链表过长还会转化为红黑树. 这个数组并不是一开始就很大,而是随着 HashMap 里面的值变多,达到 LoadFactor 的界限之后,就会扩容.刚开始的数组很小,默认只有 16. 这个数组大小一定是 2 的 n 次方,因为找到数组对应的位置需要通过取余计算,取余计算是一个很耗费性能的计

目录 LRU缓存 LFU缓存 全O(1)的数据结构 lettcode 上的几道哈希表与链表组合的数据结构题 下面这几道题都要求在O(1)时间内完成每种操作. LRU缓存 LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰.该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值最大的,即最近最少使用的页面予以淘汰. 做法: 使用先进先出的队列,队尾的

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

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

HashMap中数据结构 在jdk1.7中,HashMap采用数组+链表(拉链法).因为数组是一组连续的内存空间,易查询,不易增删,而链表是不连续的内存空间,通过节点相互连接,易删除,不易查询.HashMap结合这两者的优秀之处来提高效率. 而在jdk1.8时,为了解决当hash碰撞过于频繁,而链表的查询效率(时间复杂度为O(n))过低时,当链表的长度达到一定值(默认是8)时,将链表转换成红黑树(时间复杂度为O(lg n)),极大的提高了查询效率. 如图所示: HashMap初始化 以下代码未经

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

不多说,直接上干货! 首先来说一个非常形象的例子,来说明下数组和链表. 上体育课的时候,老师说:你们站一队,每个人记住自己是第几个,我喊到几,那个人就举手,这就是数组. 老师说,你们每个人记住自己前面的人和后面的人,然后老师只知道第一人是谁. 然后你们各自由活动,老师要找某一个人,是不是每次都是从第一个开始往自己身后的人开始传达?这就是链表. 老师说: 大家1,2,3,4报数,凡是报1,为1队,凡是报2的为2队.......  这就是散列(哈希).而这个4就相当于预定义好的桶的个数. 程序中,存

传送门 此题让我们实现一个LRU的模板类.本题较简便且高效的写法是维护一个std::list和一个std::unordered_map. std::list 与 std::unordered_map 中存放的内容 std::list中存放各key,类型为K.链表中各键码存放的顺序是按照访问顺序存放的. std::unordered_map中以key为第一维,第二维为一个pair,其first和second分别为: first: 该key对应的value. second:该key在std::lis

能看懂题就能想到正解.维护所有长度不超过k的数字串的哈希值即可,用链表维护一下蚯蚓间连接情况.由于这样的数字串至多只有nk个,计算哈希值的总复杂度为O(nk),而分裂的复杂度为O(ck^2),询问复杂度为O(Σ|s|).于是总复杂度为O(nk+ck^2+Σ|s|). 手写哈希注意插入元素时考虑清楚,如果没有哈希冲突不需要更新哈希使用的链表,所以特判一下. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #inclu

  Redis 命令 Redis 命令用于在 redis 服务上执行操作. 要在 redis 服务上执行命令需要一个 redis 客户端.Redis 客户端在我们之前下载的的 redis 的安装包中. 语法 Redis 客户端的基本语法为: $ redis-cli 实例 以下实例讲解了如何启动 redis 客户端: 启动 redis 客户端,打开终端并输入命令 redis-cli.该命令会连接本地的 redis 服务. $redis-cli redis 127.0.0.1:6379> redis

原文链接:http://www.orlion.ga/241/ 一.哈希表(HashTable) 大部分动态语言的实现中都使用了哈希表,哈希表是一种通过哈希函数,将特定的键映射到特定值得一种数据 结构,它维护键和值之间一一对应关系. 键(key):用于操作数据的标示,例如PHP数组中的索引或者字符串键等等. 槽(slot/bucket):哈希表中用于保存数据的一个单元,也就是数组真正存放的容器. 哈希函数(hash function):将key映射(map)到数据应该存放的slot所在位置的函数.

简单的哈希表实现 简单的哈希表实现 原理 哈希表和节点数据结构的定义 初始化和释放哈希表 哈希散列算法 辅助函数strDup 哈希表的插入和修改 哈希表中查找 哈希表元素的移除 哈希表打印 测试一下 这是一个简单的哈希表的实现,用c语言做的. 原理 先说一下原理. 先是有一个bucket数组,也就是所谓的桶. 哈希表的特点就是数据与其在表中的位置存在相关性,也就是有关系的,通过数据应该可以计算出其位置. 这个哈希表是用于存储一些键值对(key -- value)关系的数据,其key也就是其在表中

  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 ‘

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

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 -----------------------------------------------------------------------------------------------