作为数据库查询的结果返回的对象是一个数组还是散列？

作为数据库查询的结果返回的对象可以是数组或散列，具体取决于查询的需求和数据库系统的实现。在大多数情况下，数据库查询的结果会以数组的形式返回，每个数组元素代表一条记录。每个记录通常由散列（键值对）表示，其中键是列名，值是对应列的数据。

数组形式的查询结果适用于以下情况：

当查询结果可能包含多条记录时，使用数组可以方便地遍历和处理每条记录。
当查询结果需要按照特定的顺序进行排序时，数组可以保持查询结果的顺序。

然而，某些数据库系统也支持将查询结果以散列的形式返回。散列形式的查询结果将每个记录表示为一个散列，其中键是列名，值是对应列的数据。散列形式的查询结果适用于以下情况：

当查询结果需要通过列名来访问特定字段时，使用散列可以更直观地获取数据。
当查询结果需要进行快速查找和索引时，散列可以提供更高效的数据访问。

需要注意的是，具体的数据库系统和查询语言可能会对查询结果的返回形式有所不同。因此，在实际开发中，需要根据所使用的数据库系统和查询语言来确定查询结果的返回形式。

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Java漫谈-容器

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Java的Object类

所有的数组类型，不管是对象数组还是基本类型的数组都扩展了 Object 类。...() 方法用于检测一个对象是否等于另外一个对象。...一致性：如果 x 和 y 引用的对象没有发生变化，反复调用 x.equals(y) 应该返回同样的结果。对于任意非空引用 x，x.equals(null) 应该返回 false。...提示：如果存在数组类型的域，那么可以使用静态的 Arrays.hashCode() 方法计算一个散列码，这个散列码由数组元素的散列码组成。...Object 类定义了 toString() 方法，用来打印输出对象所属的类名和散列码。

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散列算法与散列码

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hashCode 为什么乘以 31？深入理解 hashCode 和 hash 算法

从某个角度说，这两个对象是一样的，因为名称一样，name 属性都是 hello，当我们使用这个 key 时，按照逻辑，应该返回 hello 给我们。...使用素数的好处并不很明显，但是习惯上使用素数来计算散列结果。...如果数组长度是16，也就是 15 & (与运算)这两个数，你会发现结果都是0。这样的散列结果太让人失望了。很明显不是一个好的散列算法。...试想一下，如果不使用 2 的幂次方作为数组的长度会怎么样？...所以说，我们一定要保证 & 中的二进制位全为 1，才能最大限度的利用 hash 值，并更好的散列，只有全是1 ，才能有更多的散列结果。

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3秒种搞定HashMap

扩容 resize()主要做两件事：2倍扩容与拷贝 1.7 头插法，多线程情况下会造成死循环 1.8 尾插法，无法保证上一次put的值,下一秒还是原值树化条件链表长度超过8 数组长度大于等于...16 理论上2的幂都行，但是如果是2，4或者8会不会有点小，添加不了多少数据就会扩容，也就是会频繁扩容，这样岂不是影响性能，如果是32或者更大，浪费空间了空间,所以16就作为一个非常合适的经验值保留了下来...2的幂 1.服务位运算如果length为2的次幂则length-1 转化为二进制必定是11111……的形式,位运算要比算数运算快 2.均匀散列奇数的最后一位为1...这样便可以保证散列的均匀性，而如果length为奇数的话，很明显length-1为偶数，它的最后一位是0，这样h&(length-1)的最后一位肯定为0，即只能为偶数，这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上...所以,length取2的整数次幂，是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小，这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。

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Java基础篇：什么是hashCode 以及 hashCode()与equals()的联系

不过这里有点要注意的就是java 7中对hashCode方法做了两个改进，首先java发布者希望我们使用更加安全的调用方式来返回散列码，也就是使用null安全的方法Objects.hashCode（注意不是...，还有一点要说的，如果我们提供的是一个数组类型的变量的话，那么我们可以调用Arrays.hashCode()来计算它的散列码，这个散列码是由数组元素的散列码组成的。...）两个对象的hashCode()结果相同，并不能代表两个对象的equals()一定为true，只能够说明这两个对象在一个散列存储结构中。...同样，在使用get()查询元素的时候，集合类也先调key.hashCode()算出数组下标，然后看equals()的结果，如果是true就是找到了，否则就是没找到。...这时候，即使我们重写了equals()方法，也不会有特定的效果的，因为不能确保两个equals()结果为true的两个对象会被散列在同一个存储区域，即 obj1.equals(obj2) 的结果为true

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数据结构-Hash常见操作实践

如果我们拿到一个MD5哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到这个MD5值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字了。即便哈希算法理论上存在冲突，但还是很难破解的。...06.散列函数的场景散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。...11.哈希算法的实践提供几个简单的概念供大家参考作为散列算法，首要的功能就是要使用一种算法把原有的体积很大的文件信息用若干个字符来记录，还要保证每一个字节都会对最终结果产生影响。...可以发现，失败的hashCode算法会导致HashMap的性能由数组下降为链表，所以想要避免发生碰撞，就要提高hashCode结果的均匀性。...4.建立一个公共溢出区这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。16.问题思考的答疑1.如何防止数据库中的用户信息被脱库？

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概率数据结构：布隆过滤器

在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。 ?...如果要将数据添加到bloom过滤器，需要将其提供给k个不同的哈希函数，并在位向量中将这些位设置为1。在哈希表中使用单个哈希函数，因此只有一个索引作为输出。...因此总结得到：如果我们搜索一个值并看到该值的散列值为零，那么该值肯定不在列表中。如果所有散列索引都是1，则搜索的值可能在列表中。布隆过滤器操作基本布隆过滤器支持两种操作：测试和添加。...可以先使用布隆过滤器进行预查找，而不是查询SQL数据库以检查是否存在具有特定电子邮件的用户。如果电子邮件不存在，则不需要继续查找；如果确实存在，则可能必须对数据库进行额外查询。...可以使用布隆过滤器根据网站访问者的IP地址来检查您网站的用户是返回用户还是新用户可以使用布隆过滤器来跟踪字典单词，从而制作拼写检查程序。

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Python 哈希（hash) 散列

默认情况下，作为用户定义类实例的对象是可以 hasable 的。它们都比较 unequal (除了它们自己) ，它们的 hash 值是从它们的 id ()派生出来的。...dict 和 set 可以快速检索得益于散列的应用，理论上在散列中查找数据的时间复杂度为 O(1) 散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。...在一般的数据结构教材中，散列表里的单元通常叫作表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。...dict的实现及其导致的结果键必须是可散列的一个可散列的对象必须满足以下要求。：支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。...这意味着在一个有 1000 万个元素的字典里，每秒能进行 200 万个键查询。键的次序取决于添加顺序当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。

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