任意长度的输入, 固定长度的输出 ,该输出就是hash值,这种转换就是一种压缩映射,也就是hash值的空间远远小于输入的空间, 不同的输入可能散列成相同的输出,而不能从hash值来唯一的确定输入值. <?phpfunction hashmd5($key) {    $md5 = substr(md5($key), 0, 8);    $seed = 31;    $hash = 0;    for($i=0; $i<8; $i++) {        $hash = $hash*$seed +

题目就不贴了 点我看题 题意:这题题意很简明,就是给一个序列,把序列里相同的删掉,然后输出,按原数列顺序. 思路:这题之前QZZ和ZN大神犇叫我去做,辣时还不会hash,就留着了.最近某夏令营学会了hash就回来写. 就是很简单的hash裸题. 我的hash就是把数字的每一位加起来然后累乘再膜. 从夏令营中涨了姿势,hash可以选择不判重,然后直接通过多hash的方法减少碰撞概率. QAQ...刚开始以为3hash就够了,最后5hash才水过去.QAQ注意输出格式,行末没空格. const ba

题解:直接使用STL中的hash去重即可 #include <cstdio> #include <map> using namespace std; int ans[50010]; int main(){ int T,n,tmp; scanf("%d",&T); while(T--){ int cnt=0; map<int,int>m; scanf("%d",&n); for(int i=0;i<n;i++)

链接:Snowflake Snow Snowflakes 判断所有的雪花里面有没有相同的 每次把雪花每个角的值进行相加和相乘 之后hash #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<stdio.h> using namespace std; typedef long long LL; ; ,p=; ],head[maxn],nex[maxn]; int he(int *

题目大意:给出N个数,要求把其中重复的去掉,只保留第一次出现的数.例如,给出的数为1 2 18 3 3 19 2 3 6 5 4,其中2和3有重复,去除后的结果为1 2 18 3 19 6 5 4. 随意哈希一下...[我不会什么set啊treap啊之类的QAQ 代码如下: var t,n,i,x:longint; v:..]of boolean; vv,b,a,ans:..]of int64; function hash(x:int64):longint; var xx:longint; be

题意:美丽数定义:一个正数能被所有位数整除.求给出一个范围,回答这个范围内的美丽数. 思路:一个数能被所有位数整除,换句话说就是一个数能整除所有位数的LCM,所以问题就转化为一个数能否被所有位数的LCM整除.按照一般的思想,直接开三维dp[pos][num][lcm].但是num范围很大,直接开就爆了,怎么办呢?我们可以把num%2520(即1~9的LCM)储存为mod,因为所有位数最大的LCM就是2520,所以可以mod 2520.然后你很开心的开了dp[pos][2520][2520],然后

题目描述 标点符号的出现晚于文字的出现,所以以前的语言都是没有标点的.现在你要处理的就是一段没有标点的文章. 一段文章T是由若干小写字母构成.一个单词W也是由若干小写字母构成.一个字典D是若干个单词的集合.我们称一段文章T在某个字典D下是可以被理解的,是指如果文章T可以被分成若干部分,且每一个部分都是字典D中的单词. 例如字典D中包括单词{'is', 'name', 'what', 'your'},则文章'whatisyourname'是在字典D下可以被理解的,因为它可以分成4个单词:'what

题目链接:N - 方程的解 给定一个四元二次方程: Ax1^2+Bx2^2+Cx3^2+Dx4^2=0 试求−1000≤x1,x2,x3,x4≤1000非零整数解的个数. −10000≤A,B,C,D≤10000 输出解的个数. 解法: 首先这道题直接用网上HDU1496的板子过不去,原因是1e10的数组开不了那么大的.所以这里只能换思路.新思路如下(很典型的折半枚举,也就是meet-in-middle): 把X1,X2的答案存下来(存在一个2000*2000的数组里面),然后排序 二分查找这个

题目大意: 给定一个n个数的序列和m个询问(n,m<=100000)和k,每个询问包含k+2个数字:l,r,b[1],b[2]...b[k],要求输出b[1]~b[k]在[l,r]中是否出现. 思路:把所有连续的k个数字hash一下,然后扔进主席树,询问时在主席树中查询就可以了. 注意(坑)点:1.hash值要用unsigned long long存 2.如果直接求l+r>>1会爆,所以要改成(l>>1)+(r>>1)+(l&r&1) 3.Yes和

HASH算法介绍 Hash,一般翻译做"散列",也有直接音译为"哈希"的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一地确定输入值. 数学表述为:h = H(M) ,其中H( )--单向散列函数,M--任意长度明文,h--固定长度散列值. HASH算法的实际应用-加密 常见的哈

1. lst = ["白蛇传","骷髅叹","庄周闲游"] it = lst.__iter__() print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__()) it = iter(lst) # 内部封装的就是__iter__() print(it.__next__()) print(next(it)) # 内部封装的是__next__() 2.#hash的目的是为了存储. 计算之后

来详细的看看 mycat的配置文件,更多信息请查看:mycat权威指南. schema.xml: Schema.xml 作为 MyCat 中重要的配置文件之一,管理着 MyCat 的逻辑库.表.分片规则.DataNode 以 及 DataSource. <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat=&

项目升级为react-router4后,就尝试着根据官方文档进行代码分割.https://reacttraining.com/react-router/web/guides/code-splitting 在实际项目中,js,css文件默认通过webpack打包的话会很大,动不动就好几兆. 在实际场景中,我们需要缩短首屏的时间展现时间,需要将 首屏没有 涉及到 其他页面的 业务和组件 进行代码分离,按需加载. 通过按需加载,如果只是修改了某个页面的逻辑,也不用整个项目文件加载,增加了浏览器缓存的利

项目升级为react-router4后,就尝试着根据官方文档进行代码分割.https://reacttraining.com/react-router/web/guides/code-splitting 在实际项目中,js,css文件默认通过webpack打包的话会很大,动不动就好几兆. 在实际场景中,我们需要缩短首屏的时间展现时间,需要将 首屏没有 涉及到 其他页面的 业务和组件 进行代码分离,按需加载. 通过按需加载,如果只是修改了某个页面的逻辑,也不用整个项目文件加载,增加了浏览器缓存的利

一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器

一.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc

1.分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule&g

取证简介: CSI:物理取证 指纹.DNA.弹道.血迹 无力取证的理论基础是物质交换原则 数字取证/计算机取证 智能设备.计算机.手机平板.loT.有线及无线信道.数据存储 事件响应调查------黑客攻击,渗透测试留痕 通用原则----(取证分析全部过程记录文档) 维护证据完整性       数字取证比物理取证幸运的多,可以有无限数量的拷贝进行分析       数字HASH值验证数据完整性 维护监管链       物理证物保存在证物袋中,每次取出使用严格记录,避免破坏污染       数字证物

  本文我们来介绍下MyCat的分库分表操作 分库分表 一.分片规则介绍   在rule.xml中定义了各种myCat支持的分片规则. 取模mod-long 自然月分片 sharding-by-month 按日期(天)分片sharding-by-date 按单月小时拆分sharding-by-hour 范围约定,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,auto-sharding-long 范围求模分片 取模范围约束sharding-by-pattern 分片枚举sharding-by-intfi

公司最近有分表分库的需求,所以整理一下分表分库的解决方案以及相关问题. 1.sharding-jdbc(sharding-sphere) 优点: 1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA.Hibernate.Mybatis.Spring JDBC Template,或直接使用JDBC 2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Durid等 3.分片策略灵活,可支持等号.between.in等多维度分片,也可支持多分片键. 4.SQL解析功能完善,支持聚合.分组.排序

1. 概述: 我们在前面用了很多的装饰器这个工具的方法.这个位置要系统的讲一下装饰器. 1.2 为什么需要装饰器. 装饰器本质是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重要. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的函数或端详添加额外的功能. 2