今天看文献看到一个有趣的算法—Rolling Hash，这个算法可以更新在不同的machine上的两个“similar”的文件，也叫做rsync algorithm，rsync顾名思义：remote...sync，远程镜像同步备份，现在在类Unix的系统已经有该种工具，在此我们只说它涉及的核心算法—Rolling Hash。...两个machine之间有一个low-bandwidth high-latency bi-directional 通信链路，现在要实时更新这两个文件，使之相同，就像云端备份一样，本机的数据改变，也要相应地快速地在云端同步...它只更新文件改变的部分（diffs）,通过将文件划分成等大小的bytes，再通过校验和的方式压缩（有weak和strong两种方式）发送，接受一方再通过循环hash的方式找到不匹配的部分，从而完成整个更新
Hash表作为最重要的数据结构之一，也叫做散列表。使用PHP实现Hash表的功能。PHP可以模拟实现Hash表的增删改查。通过对key的映射到数组中的一个位置来访问。...映射函数叫做Hash函数，存放记录的数组称为Hash表。 Hash函数把任意长度的和类型的key转换成固定长度输出。不同的key可能拥有相同的hash。 Hash表的时间复杂度为O(1) hash值，那么赋值的时候后操作会覆盖前操作的问题。这种冲突的问题我们来用拉链法解决。 拉链法解决冲突。...拉链法解决冲突的做法是将所有的相同Hash值的key放在一个链表中，比如key3和key14在hash之后都是0，那么在数组的键为0的地方存储这两个值，形式是链表。...($key){ $hash = $this->simpleHash($key); $current = $this->arr[$hash]; while(
通常商业数据库系统一般有三种主流的连接实现：Nested Loop Join、Hash Join和Sort Merge Join。...本文概述目前主流的Hash Join实现方式，以及分析MySQL中Hash Join的实现方式。...我们结合MySQL的实现，具体介绍这几种哈希连接的实现方式。...接下来，我们介绍MySQL中Hash Join的使用场景及具体实现方法。...对于Full Outer Join/ Full Join，MySQL不支持，所以Hash Join也并未实现。
当遇到某个Hash值时，我们当然可以根据每种Hash值的不同特征来识别其可能的Hash类型，但是这一过程是十分耗时和繁琐的，而我们每个人都希望生活向更简单的方向前进。所以也就有了这篇文章。...Hash Algorithm Identifier 使用过Kali Linux或者Backtrack Linux的人，应该都知道一款名为Hash identifier的工具，这是一款十分优秀的工具，没有它...但是Hash identifier的代码并不是很有效率，有大量的if-else-if，并且有许多方法构造是重复的，这一切使得它的代码十分冗余。...所以我对其代码进行了重写(165行代码)，并扩充了其Hash识别库，目前支持160多种Hash加密方式的识别，以后会更多。 我将这款工具命名为Hash-Algorithm-Identifier。 ?...输入以下指令运行start.sh： sh start.sh 代码介绍 我使用正则表达式来判断Hash值类型，阅读代码你会很容易发现这一点。使用正则表达式识别Hash类型可以让代码简单并且易于理解。
前言 前阵子逛 github 的时候，看见一篇文章 《原生JS实现hash路由》, 想着照着 vue-router 的 api，参考这篇文章实现一个可直接用于 html, 支持 hash 路由和 history...本文是 hash 路由的具体实现。...创建 hash 路由与 history 路由的共同父类 RouterParent 因为目前我们尚未实现 history 路由，不知道那些属性或方法是共同拥有的，所以暂时将 hash 路由的属性全部写于父类当中...实现 hash 路由 vue-router 默认使用 Hash 模式。 使用 url 的 hash 来模拟一个完整的 url。此时 url 变化时，浏览器是不会重新加载的。...以上便是hash路由的实现，关于history路由的实现，我会在下篇文章中详细介绍，敬请期待 ?
--show 显示已经破解出来的hash及所对应的明文密码 5.--users 只破解指定用户的hash,可以是用户名或者对应的uid 6....--groups 只破解指定用户组的hash,可以是组名或者对应的gid 7....--shells 只破解指定shell的hash,可以用逗号分隔多个shell程序 0x03 准备工作 以下是以破解linux用户密码为例，在此之前我们需要将用户/组及密码配置文件合并成一个另一个文件，...我是保存在了桌面下 *1.unshadow /etc/passwd /etc/shadow > hash.txt *2.unshadow /etc/group /etc/gshadow >> gshash.txt
常用Hash算法哈希（Hash）算法是一种将任意长度的数据映射为固定长度的数据的算法。常用的哈希算法有以下几种：MD5：MD5 是一种常用的哈希算法，可以将任意长度的数据转换为 128 位的哈希值。...FNV（Fowler-Noll-Vo）哈希算法FNV（Fowler-Noll-Vo）哈希算法是一种快速、简单的哈希算法，常用于哈希表、数据校验等场景。...在 Golang 中，可以使用 hash/fnv 包来实现 FNV 哈希算法。...Adler-32Adler-32 是一种快速的校验和算法，常用于数据传输和数据校验等场景。在 Golang 中，可以使用 hash/adler32 包来实现 Adler-32 算法。...在 Golang 中，可以使用 hash/crc32 包来实现 CRC-32 算法。
在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。...Hash(“192.168.1.100#1”); // NODE1-1 Hash(“192.168.1.100#2”); // NODE1-2 二、一致性hash算法的Java实现。...(i)) * p; hash += hash << 13; hash ^= hash >> 7; hash += hash << 3; hash ^= hash >> 17; hash...[192.168.0.4:111] [星星]的hash值为880019273, 被路由到结点[192.168.0.3:111] 原文： 一致性hash算法与java实现 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法...(consistent hashing) 对一致性Hash算法，Java代码实现的深入研究 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
一、科普时间 hash hash 属性是一个可读可写的字符串，该字符串是 URL 的锚部分（从 # 号开始的部分）。 location.hash=anchorname。...三、改进过渡效果 前期理论准备 既然hash值是对应锚点的id值，那如果改为js动态获取hash值，然后再根据hash值获得dom对象。最后，用js进行平缓过渡。 ...确定特殊hash命名 hash命名直接取特殊的前缀：w_，比如锚点1对应的hash值为w_anchor1 hash值 anchor = getAnchor(hash), // 获取伪锚点的id anchorDom, // 伪锚点dom对象...true : false; } // 获取hash值 function getHash(){ return window.location.hash.substring(1);
redis的hash的基本命令暂时先不多说，我们直接步入正文 在redis的hash结构中，存在这样一种现象 127.0.0.1:6379> hset user:001 name john age 25...其实主要原因是：hash数据结构底层实现为一个字典(dict),也是redisDb用来存储k-v的数据结构，当数据量比较小，或者单个元素比较小的时候，底层用ziplist存储，数据大小和元素数量阈值可以通过如下参数设置...hash-max-ziplist-entries 512 //ziplist元素个数超过512，将改为hashtable编码 hash-max-ziplist-value 64 //单个元素大小超过64byte...其实很多同学也有一个疑问，hash和string类型到底有啥本质的区别？...而对于hash类型的来说，hash不存在dictht不断rehash的问题 ?
缘起 一致性hash也算是接触到过很多回了，不过一直没有自己真正去实现过，今天在一致性hash在分布式系统中的应用 看到了一个简单的Python版本实现，正好这两天在学习scala，尝试着用scala...实现了一版。...一致性hash 分布式系统 一致性hash一般都是在分布式系统中应用，分布式系统的目的之二就是提高系统可用性和容量，可用性要求我们在机器挂掉之后能快速恢复，容量要求我们要用多台机器来存储数据，一致性hash...原文是使用Python实现的，在这我使用scala实现一下，也算是动手实践一下scala编程。...= null && servers.nonEmpty) val hash = getKeyHash(key) val avail = hashRing.filter(_ > hash)
PHP中使用最多的非Array莫属了，那Array是如何实现的？...在PHP内部Array通过一个hashtable来实现，其中使用链接法解决hash冲突的问题，这样最坏情况下，查找Array元素的复杂度为O(N)，最好则为1....hash = ((hash hash) + *arKey++; hash = ((hash hash) + *arKey++; hash...//比直接*33要快 hash = ((hash hash) + *arKey++; hash = ((hash hash) + *...arKey++; hash = ((hash hash) + *arKey++; hash = ((hash hash) + *arKey
zhuanlan.zhihu.com/p/273536550zhuanlan.zhihu.com https://zhuanlan.zhihu.com/p/337133528zhuanlan.zhihu.com 写完设计和实现原理...，现在写代码分析，为什么非得分析代码，一是因为不明白好搞明白，二是因为碰到了问题，只怪自己当时头脑一热给leader说自己有更好的方案，自己提的方案含着泪也得实现完，有克服不了的困难也得workaround...只拿ovs实现的group hash和dp_hash举例分析代码，通过一个点一个功能切入代码，漫无目的看代码是很难看懂的，必须带着一个疑问看代码，点多了全面开花，从点到面，慢慢就搞定代码了。...几个回合之后没包需要再传输了，刚才安装的datapath flow需要老化，老化又就是怎么实现的。...计算的，但OVS_ACTION_ATTR_HASH没有用到SLOW_ACTION，是在内核态执行的，ovs用户态代码实现太多了，难道我漏看了什么，怀疑大概率还是一个hash值是用户态计算的，另一个在内核态计算的
[Python]代码 #!/usr/bin/env python #-*-encoding = utf-8-*- # hasher.py #@By:de...
今天在研究QQ登陆的时候又发现一个值是和上次bkn加密方式有点像的，然后这次似乎看到了名字Hash33 然后这里就做一个笔记吧，说不定下次还有用。...def hash33(t): e = 0 for i in range(len(t)): e += (e << 5) + ord(t[i]) return 2147483647
表的时候难免脑子里会想起其他 Hash 表的实现，然后进行一番对比。...但是大多数的编程语言都用拉链法实现哈希表，它的实现复杂度也不高，并且平均查找的长度也比较短，各个用于存储节点的内存都是动态申请的，可以节省比较多的存储空间。...对于查找来说，在 rehash 的过程中，因为没有并发问题，所以查找 dict 也会依次先查找 ht[0] 然后再查找 ht[1] 设计与实现 Redis 的 hash 实现主要在 dict.h 和 dict.c...总结 之所有要讲 hash 表的实现是因为 Redis 中凡是需要 O(1) 时间获取 kv 数据的场景，都使用了 dict 这个数据结构，而 Redis 用的最多的也就是这种 kv 获取的场景，所以通过这篇文章我们可以清楚的了解到...看这篇文章的时候不妨对比一下自己所使用的语言中 hash 表是如何实现的。
即通过一个 hash 函数，将 key 转换成换成数组的索引值，然后将 value 存储在该数组的索引位置。如下图： 在 hash 表的结构设计中一般有 3 个关键问题需要解决： hash 冲突。...即当有两个不同的 key，经过 hash 函数，被 hash 到同一个位置的时候，不直接存储在该索引下，而是将该值加到链表中，以免覆盖第一个具有相同 hash 的 key 值。...本文主要介绍在 go 中实现 hash 表的底层数据结构以及 hash 冲突的解决。 map在Go中的数据结构 首先，整体来看下 go 中整体 map 的数据结构。...在 go 中代码实现如下： index := hash & (1 << B - 1) buckets buckets 是 map 结构中的底层存储结构，buckets 本质上一个 bmap 类型的数组...小结 1、Go中map的底层实现是hash表，主要由两个数据结构实现：hmap和bmap。 2、hmap中B的作用主要用来计算buckets数组的个数的。
那就是“快速排序”啦！光听这个名字是不是就觉得很高端呢。 假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。...细心的同学可能已经发现，快速排序的每一轮处理其实就是将这一轮的基准数归位，直到所有的数都归位为止，排序就结束了。下面上个霸气的图来描述下整个算法的处理过程。 这是为什么呢？...快速排序之所比较快，因为相比冒泡排序，每次交换是跳跃式的。每次排序的时候设置一个基准点，将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边，将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边。...因此快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2)，它的平均时间复杂度为O(NlogN)。其实快速排序是基于一种叫做“二分”的思想。我们后面还会遇到“二分”思想，到时候再聊。...先上代码，如下 代码实现： public class QuickSort { public static void quickSort(int[] arr,int low,int high){
原理是利用location.hash来进行传值。...在url： http://a.com#helloword中的‘#helloworld’就是location.hash，改变hash并不会导致页面刷新，所以可以利用hash值来进行数据传递，当然数据容量是有限的...cs2.html响应请求后再将通过修改cs1.html的hash值来传递数据（由于两个页面不在同一个域下IE、Chrome不允许修改parent.location.hash的值，所以要借助于a.com域名下的一个代理...同时在cs1.html上加一个定时器，隔一段时间来判断location.hash的值有没有变化，一点有变化则获取获取hash值。...的值 parent.parent.location.hash = self.location.hash.substring(1); 当然这样做也存在很多缺点，诸如数据直接暴露在了url中，数据容量和类型都有限等
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