没有测试过使用取余运算符和位运算符都做同一件事时的时间效率! 取余运算符% 如3除以2取余数 a = a%; 结果为1 上面是传统的方式进行求余运算. 需要先将10进制转成2进制到内存中进行计算,然后再把结果转换成10进制 而位运算是直接在内存中进行,不需要经过这些转换 但是位运算只能用于除数是2的n次方的数的求余 也就是说,B%C,要满足C=2n 比如: 14%4 等价于 14&(22-1) 结果都是等于2 计算过程 14 1110 3 11 1110 & 11=10 = 2 但是14%

很久以前看到一篇文章,讲某个大网站储存用户口令时,会经过十分复杂的处理.怎么个复杂记不得了,大概就是先 Hash,结果加上一些特殊字符再 Hash,结果再加上些字符.再倒序.再怎么怎么的.再 Hash...看的眼花缭乱. 当时心想这么复杂应该很安全了吧.事实上即使现在,仍有不少人是这么认为的.所以在储存账号口令时,经常会弄些千奇百怪的组合. 奇怪的算法有意义吗,在什么情况下能派上用场?是否有更简单合理的替代方案? 这问题先从拖库说起. 知道算法才能破解 数据库中的口令,都是以 Hash 形式储存

(更新:https://www.cnblogs.com/index-html/p/frontend_kdf.html ) 0x00 前言 天下武功,唯快不破.但在密码学中则不同.算法越快,越容易破. 0x01 暴力破解 密码破解(严格地说应该是账号口令的破解),就是把散列值还原成明文口令.这貌似有不少方法,但事实上都得走一条路:暴力穷举.(也许你会说还可以查表,瞬间就出结果.虽然查表不用穷举,但表的制造过程仍然需要.查表只是将穷举提前了而已) 因为散列计算是单向的,是不可逆的,所以只能穷举.穷举

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

hash表冲突的解决方法一般有两个方向: 一个是倾向于空间换时间,使用向量加链表可以最大程度的在节省空间的前提下解决冲突. 另外一个倾向于时间换空间,下面是关于这种思路的一种合适表长度的证明过程: 这种思路的主要做法是当位置冲突时使用随后的位置保存数据,但是毫无策略的直接使用随后的位置会造成大量的冲突,于是产生了平方位递增的方法,同时使用双方向交替的递增冲突位. 大家都知道表长度一般选取素数会比较好,那什么样的素数会比较好呢 素数除了2之外,都可以表示为4k+1和4k+3,就是对素数取模,模余要

前言 之前系列中在查询计划中一直出现Stream Aggregate,当时也只是做了基本了解,对于查询计划中出现的操作,我们都需要去详细研究下,只有这样才能对查询计划执行的每一步操作都了如指掌,所以才有了本文的出现,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. Stream Aggregate Stream Aggregate通过单列或者多列来对行进行分组并且对指定的查询来计算聚合表达式.最常见的聚合类型如SUM.COUNT.SUM.AVG.MIN.MAX,当

一.先明确几个基本概念 1.伪随机数:pseudo-random number generators ,简称为:PRNGs,是计算机利用一定的算法来产生的.伪随机数并不是假随机 数,这里的"伪"是有规律的意思,就  是计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的.怎样理解呢?产生的伪随机数有时遵守一定的规律,有 时不遵守任何规律:伪随机数有一部分遵守一定的规律:另一部分不遵守任何规律.比如"世上没有两片形状完全相同的树叶",这正是点到了事 物的特性,即随机性,但是每种

查询提示一直是个很有争议的东西,因为他影响了sql server 自己选择执行计划.很多人在问是否应该使用查询提示的时候一般会被告知慎用或不要使用...但是个人认为善用提示在不修改语句的条件下,是常用手段.另外如果你是一个公司的dba 并且你对你所维护的数据库了如指掌,对业务也有相当深刻的了解那么查询提示也是你的一把利器. 但是,你所应用的提示是在现在的场景中基于现有的环境下,相对是一个好的方式,不能确保你所给予的提示永久有效,并且随着时间推移,数据量的变更,你所加的提示可能成为噩梦.所以没有充

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

在我们的项目中,有大量ajax查询表单+结果列表的页面,由于查询结果是ajax返回的,当用户点击列表的某一项进入详情页之后,再点击浏览器回退按钮返回ajax查询页面,这时大家都知道查询页面的表单和结果都回到了默认状态. 如果每次返回页面都要重新输入查询条件,或有甚者还得转到列表的第几页,那这种体验用户真的要抓狂了. 在我们的项目中,写了一个很简单的JavaScript基类来处理location.hash从而保存页面状态,今天在此就分享给大家. (本文的内容可能对于JavaScript初学者来讲有

序言 Hash数据结构累似c#中的dictionary,大家对数组应该比较了解,数组是通过索引快速定位到指定元素的,无论是访问数组的第一个元素还是最后一个元素,所耗费的时间都是一样的,但是数组中的索引却没有实际意义,他只是一个位置而已.而我们在查找某个元素时,一般都会使用有意义的字段来做索引,这就产生啦dictionary.其实dictionary的实现,就是让key跟下标索引有一定的关系,所实现的,让他的查找算法复杂度变为常数O(1). 扯完上面的蛋,我来说下今天要说redis中的Hash命令

nginx实现了自己的hash数据结构,正如数据结构中讲述的那样,nginx用开放链表法解决冲突,不过不同的是一旦一个hash表被初始化后就不会被修改,即插入和删除,只进行查询操作,所以nginx通过计算初始化时key的个数来确定hash表中桶的个数和每个桶的容量,这样能最大限度的利用内存资源.虽然用开放链表法,实际上每个桶都是一块连续的内存空间.nginx实现了两类hash结构,一类是key中包含通配符的ngx_hash_wildcard_t,另一类则是key中不包含通配符的ngx_hash_

nested loops join(嵌套循环)   驱动表返回几条结果集,被驱动表访问多少次,有驱动顺序,无须排序,无任何限制. 驱动表限制条件有索引,被驱动表连接条件有索引. hints:use_nl() merge sort join(排序合并)   驱动表和被驱动表都是最多访问1次,无驱动顺序,需要排序(SORT_AREA_SIZE),连接条件是<>或like导致无法使用. 在连接条件上建立索引可以消除一张表的排序. hints:use_merge() hash join(哈希连接)  

When you first saw the name of Hash,what do you think?HashSet,HashTable or other data structs of C#?As for me, the first time I saw the Hash,I considered is as the HashTable.Actually,Hash can identify with HashTable,the same as DataRow.A row data of

本文版权归博客园和作者本人共同所有,转载和爬虫请注明本系列分享地址:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5815735.html 上一篇文章的不合理之处,已经有所修改. 今天分享的是Hash散列数据类型操作,不过我也觉得有了前两篇的基础搭建后,你就能自己按照StackExchange中所封装的方法,进行调用并再次封装.在实际项目中,有些方法可能并不需要,比如获取所有Field以及其Value.当真正封装成dll的时候,有些方法,我们可以在接口中禁用,在非用不可时,我们可以

1.使用MySQLdb读取出来的数据是unicode字符串,如果要写入redis的hash中会变成 "{u'eth0_outFlow': 2.5, u'eth1_inFlow': 3.44}" 无法使用json.loads,需要提前将unicode转成str: str(eth0_outFlow) 2.单引号包围的key不是规范的json格式 "{'eth0_outFlow': 2.5, 'eth1_inFlow': 3.44}" 需要转成规范的格式才能使用json.

不时会爆出网站的服务器和数据库被盗取,考虑到这点,就要确保用户一些敏感数据(例如密码)的安全性.今天,我们要学的是 hash 背后的基础知识,以及如何用它来保护你的 web 应用的密码. 申明 密码学是非常复杂的一门学科,我不是这方面的专家,在很多大学和安全机构,在这个领域都有长期的研究. 本文我试图使事情简单化,呈现给大家的是一个 web 应用中安全存储密码的合理方法. “Hashing” 做的是什么? Hashing 将一段数据(无论长还是短)转成相对较短的一段数据,例如一个字符串或者一个整

考虑每个回文串,它一定是它中心字母的最长回文串两侧去掉同样数量的字符后的一个子串. 所以我们可以用manachar求出每一位的回文半径,放到哈希表里并标记出它的下一个子串. 最后拓扑排序递推就行了... 这道题丧心病狂卡哈希....wa了一屏... #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #include&l

MySQL创建用户(包括密码)时,会提示ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number: 问题原因:你输入的密码是明文.不允许这么输入. 解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串, 然后用这个字符串在创建用户命令中替换你的密码.

1.通过在"运行"中输入'regedit',打开注册表. 2.找到[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background]. 3.在[Background]下如果没有[shell],则右键-新建项[shell]. 4.在[shell]下右键-新建项[open in git],其值为"Git Bash Here",此为右键菜单显示名称.(可以直接新建项Git Bash Here) 5.在[shell]下右键-新建-字符串值[Icon],双击编辑

文件的hash指纹通常作为前端静态资源实现增量更新的方案之一,Webpack是目前最流行的开源编译工具之一,其强大的功能也带来很多坑(当然,大部分麻烦其实都可以在官方文档中找到答案). 比如,在Webpack编译输出文件的配置过程中,如果需要为文件加入hash指纹,Webpack提供了两个配置项可供使用:hash和chunkhash.那么两者有何区别呢?其各自典型的应用场景又是什么?本文结合笔者工作中遇到的问题,简单记录一下以上问题的解决方案. 1. hash与chunkhash 首先我们先看一