第十章 2-3-4树和外部存储 在二叉树当中,每个节点都有一个数据项,最多有两个子节点.如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点,那么就是多叉树 1．2-3-4树的介绍 2,3,4名字的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,对于非叶子结点有三种可能的情况 1.1 有一个数据项的节点总是有两个子节点 1.2 有两个数据项的节点总是有三个子节点 1.3 有三个数据项的节点重视有四个子节点 1.4 搜索2-3-4树:本质和二叉树的搜索流程是一样的 2.2-3-4树转变为红-黑树 2.1 把
散列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构，可是类似于findMax，findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成
在文档列表的 加号 展开菜单中即可看到 新建API接口 按钮，创建后将以大家熟悉的API编写界面来编辑API文档，具有统一的编辑和查看风格，不必再花费许久时间来调整API文档的展示格式。
主动信息收集：需要与目标信息进行直接交互，缺点：容易被目标记录操作信息或者屏蔽，比如：nmap、Scapy
http://blog.csdn.net/yyxaf/article/details/7527878 搜索关键词：散列函数、散列表、哈希函数、哈希表、Hash函数、Hash表 散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作，采用直接寻址技术。在理想情况下，无须任何比较就可以找到待查关键字，查找的期望时间为O(1)。 散列表的概念 1、散列表 设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K（|K|比|U|小得多）。 散列方
哈希表(Hash table) 又称为散列表,是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做哈希表。
第八章 查找 定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论 查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字（key）：是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一的标识一个记录，则称此关键字为主关键字（Primary key）。 对于那些可以识别多个数据元素的关键字，我们称为次关键字（Secondary key）。 查找表按照操作方式来分有两大种：静态查找表和动态查找表 静态查找表（Static
哈哈，一看这标题，觉点这小伙又开始装B。之前有说过，搜索引擎是一种艺术。不仅可以寻找学习资料，也可以作为社会工程学中的一门小技能，有的时候真的会省很多事儿，当然可能也省生活费。有的时候可能觉得哎呀我去
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成，例如学号为01100168表示是1系，10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息，可以建立一张表，但是不能用学号作为下标，学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。
哈希表：也叫做散列表。是根据关键字和值（Key-Value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。可以将算法思想分为两个部分：
淘宝官方为应用开发者提供了一套很好的API，开发是只要调用它的API接口就可以获取相应的数据。笔者现正从事Java Web开发，因而就淘宝API调用方法做出一点总结，主要还是对于官方API文档的一些解释与样例的实现。可能会存在较为片面的地方，看客若觉得有什么意见还望提出。
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
前端爱好者的聚集地 javascript的对象就是一个哈希表，为了学习真正的数据结构，我们还是有必要自己重新实现一下。 基本概念 哈希表（hash table ）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数。 哈希表的构造方法 假设要存储的数据元素个数是n，设置一个长度为m(m > n)的连续存储单元，分别以每个数据元素的关键字Ki(0<=i<=n-1)为自变量，通过哈希函数hash(Ki)，把
以上是我们java常用的全文搜索引擎框架，很多项目的搜索功能都是基于以上4个框架完成的。
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法，它是一种映射关系，即给定一个元素，关键字是key，按照一个确定的散列函数计算出hash（key），把hash（key）作为关键字key对应的元素的存储地址，再进行数据元素的插入和检索操作。 散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储
进行渗透测试之前，最重要的一步就是信息收集，在这个阶段，我们需要尽可能的收集目标组织的信息。所谓“知彼知己，百战不殆”，我们越是了解测试目标，测试的工作越容易。在信息收集中，最重要的就是收集服务器的配置信息和网站的敏感信息，包括域名及子域名信息、目标网站系统、CMS指纹、目标网站真实IP、开放的端口等。当然，只要是与目标网站相关的信息，我们都应该去尽量搜集。
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式：
WordPress经常被用来搭建外贸英文网站，因为他的拓展性能非常强，通过各种插件来拓展各种功能，非常强大，而且WordPress非常适合做seo推广，seo插件也非常丰富。今天小编来给大家推荐5个比较流行的seo插件，帮助大家更好的实现WordPress seo优化。
这些网络安全搜索引擎提供有关每个设备或服务的信息，如操作系统、开放端口和IP地址。以下是安全研究人员用来查找有关暴露的物联网设备、安全漏洞、泄露的个人数据等特定信息的11款搜索引擎。
FindIcons 是一个世界上最大的免费图标搜索引擎。 它号称有一个全世界最大的可搜索的图标库（现在有2000多个图标集和近30万个图标，并且数字还在不断增加），Findicons 通过先进的搜索过滤技术和匹配算法让用户轻松找到设计任务中所需的图标。 Findicons 是一个完整的图标社区，在 Findicons，你可以搜索和浏览网站上现用的图标，并且还可以收藏自己喜欢的图标，给它们打上标签，甚至可以分享自己制作的或者看到的各种各样免费图标。
我们知道，通过对数组进行直接寻址（Direct Addressing），可以在 O(1) 时间内访问数组中的任意元素。所以，如果存储空间允许，可以提供一个数组，为每个可能的关键字保留一个位置，就可以应用直接寻址技术。 哈希表（Hash Table）是普通数组概念的推广。当实际存储的的关键字数比可能的关键字总数较小时，这时采用哈希表就会比使用直接数组寻址更为有效。因为哈希表通常采用的数组尺寸与所要存储的关键字数是成比例的。 哈希表是一种动态集合数据结构，在一些合理的假设下，在哈希表中查找一个元素的期望时间是 O(1) 。
在github上下载和es版本匹配的ik中文分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.10.0
制约社区发展的最大问题，就是不看文档乱问问题的伸手党，其实我们每个人或多或少或早或晚都是伸手党！
我们将降低冲突率的方式大概分为两大类，一类是通过前期合理的设计，尽可能的避免哈希冲突的发生，一类是在哈希冲突发生后想办法去存储原来的数值减少哈希冲突带来的危害。
微信发布一款桌面工作效率的 AI 工具：小微助手，小微助手提供了灵活的搜索输入方式和广泛的搜索对象支持，使用户能够高效地找到所需信息或功能。
每个 blogger 都会经常想知道自己的博客是否受欢迎，每天有多少 IP 和 PV，自己的订阅数有多少（用 Feedsky 的同学路过吧，整天跳！），所以不自觉的经常去看些自己的流量统计。虽然 blogger 经常看流量统计，但是实际上并不需要特别复杂的统计功能，其实我们只要知道 IP 和 PV，来源网站，和搜索引擎的一些基本东东就可以。
内容概要：全球最大的照片网站 Unsplash 宣布平台已经开放了超过 20 万名摄影师的近 200 万张免费图片的，并开放了两个图片检索结果的数据集。
SEO营销是一种数字营销技术，利用SEO（搜索引擎优化）作为寻找新客户的关键策略。通过创建满足搜索条件并回答您的潜在客户提出的问题的内容，您就有机会赢得网站访问者并赢得他们的信任，这是有用且可靠的信息来源。获得潜在客户的信任是进行销售（尤其是在线销售）的第一步。
Shodan (撒旦搜索引擎) 是由web工程师 John Mather (马瑟利) 编写的，被称为“最可怕的搜索引擎”，可扫描一切联网的设备。除了常见的web服务器，还能扫描防火墙、交换机、摄像头、打印机等一切联网设备。
有个GNU的关键字，出现在了几天前的文章《算法（BMP图像格式处理）》中，当时提了一下，蛋感觉没有敲黑板划重点，很多小朋友估计没咋注意，这就好比衣角的两块钱，平时不起眼，不在意，不爱她，万一外出没车没人没带包，只能坐公交，两块零钱可是回家的救命稻草。
那么概率统计学的知识与Java 8的HashMap有着怎样的关系呢？本文将从以下几点开始逐步深入分析HashMap背后的设计思路。
本文主要记录一下对身份证加密芯片和SAM密码模块的相关资料搜索过程，并(尽量)总结归纳一下搜索中的一些经验和心得。
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钟馗之眼是一个强大的搜索引擎，不同于百度谷歌，它主要收集网络中的主机，服务等信息，国内互联网安全厂商知道创宇开放了他们的海量数据库，对之前沉淀的数据进行了整合、整理，打造了一个名符其实的网络空间搜索引擎ZoomEye，运用Python接口可以灵活的实现数据采集。
最基本的搜索引擎优化（SEO）是很简单的，而 WordPress 程序本身的一些优势使得 SEO 变得更加容易，比如我爱水煮鱼有超过 70% 的流量来自搜索引擎：
在平时工作和源码学习的过程中经常遇到哈希相关的问题，每次都会上网找资料回忆哈希相关的知识点。趁这机会记录下来，防止以后又忘记了！！
散列同顺序、链接和索引一样，是又一种数据存储方法。散列存储的方法是：以数据集合中的每个元素的关键字k为自变量，通过一种函数h(k)计算出函数值，把这个值用做一块连续存储空间（即数组或文件空间）中的元素存储位置（即下标），将该元素存储到这个下标位置上。散列存储中使用的函数h(k)被称为散列函数或哈希函数，它实现关键字到存储位置（地址）的映射（或称转换），h(k)被称为散列地址或哈希地址；使用的数组或文件空间是对数据集合进行散列存储的地址空间，所以被称为散列表或哈希表。在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。
参考链接：数据结构（严蔚敏） 文章发布很久了，具体细节已经不清晰了，不再回复各种问题 文章整理自严蔚敏公开课视频 可以参考 https://www.bilibili.com/video/av22258871/ 如果链接失效 可以自行搜索 数据结构严蔚敏视频 @2021/07/12
自定义菜单是微信公众号最好的功能之一了，很多公众号就是自定义菜单做得好，加强和用户之间的互动，增强了用户的粘性，提高用户的活跃度，微信机器人不仅可以让你设置自定义菜单，而且还可以对自定义菜单的点击做非常详细的分析。
平均查找长度（ASL）：在查找的过程中，一次查找的长度是指需要比较的关键字次数，而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的平均值。
据说垂直搜索现在很热，那么什么是垂直搜索呢，下面是我的几点认识，欢迎大家讨论。
或许你会认为这篇文章的内容极为基础。事实上，我也是这么觉得的。但从很多同学的留言以及QQ群中的讨论来看，还是有必要简单地科普一下，分享我的一点“搜索”经验。 如果你在学习编程的过程中，以及平常的生活中，可以很自然地利用搜索引擎解决问题，那么你已经达到本文所期望的目标。否则，你应当认识到： 正确地使用搜索引擎是学习编程的必备技能 现在是互联网的时代，学习的方式已经同过去完全不同。二十年前你想去学习一门新技能，只能通过问人、图书馆查资料、买书、上学习班等现在被称之为“线下”的方式。后来，搜索引擎在一定程度上改变
随着电子商务的飞速发展，对电商平台的数据需求越来越高。对于商家而言，实时获取商品数据是关键。淘宝和天猫作为中国最大的电商平台，提供了丰富的API接口，其中包括按关键字搜索商品API。本文将详细介绍如何使用淘宝/天猫提供的API接口实现按关键字搜索商品数据的实时获取，并给出具体的代码示例。
了解lucene的基本概念 这一部分可以参考我以前写的博客： http://www.cnblogs.com/skyme/tag/lucene/ lucene是什么 下图是一个很好的说明： 1、luce
如果你非常确定自己想要找什么，比如知道论文的名字（算法的名字）或者作者的名字，直接去Google Scholar上搜索是最快的。然而如果你并不是很确定自己想要什么，只是想要看看某个领域的最新发展，知道
查找表(Search Table): 是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字(Key): 是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一地标识某一记录，则称此关键字为主关键字(Primary Key)。
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