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散列文件时考虑的参数

包括以下几个方面：

散列算法：散列算法是将文件内容转化为固定长度的散列值的算法。常见的散列算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。散列算法需要具备不可逆性、唯一性和高效性等特点。
文件大小：文件大小是散列文件时需要考虑的一个重要参数。较大的文件可能需要更长的散列计算时间，而较小的文件则可能更容易发生散列冲突。
散列冲突：散列冲突是指不同的文件内容经过散列算法计算后得到相同的散列值。散列冲突可能导致数据的不一致性和安全性问题。为了减少散列冲突，可以选择更强大的散列算法或者采用散列算法的组合。
数据完整性：散列文件可以用于验证文件的完整性。通过比较文件的散列值，可以判断文件是否被篡改或损坏。因此，在散列文件时需要考虑数据的完整性需求。
存储空间：散列文件会占用一定的存储空间。较长的散列值会占用更多的存储空间，而较短的散列值可能会增加散列冲突的概率。因此，在选择散列算法时需要综合考虑存储空间的利用率和散列冲突的概率。
散列性能：散列文件的性能包括计算散列值的速度和验证散列值的速度。较快的散列算法可以提高散列文件的性能，减少计算和验证的时间开销。

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散列散列为一种用于以常数平均时间执行插入，删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置，类似于Python中的字典。...关于散列需要解决以下问题：散列的关键字如何映射为一个数（索引）——散列函数当两个关键字的散列函数结果相同时，如何解决——冲突散列函数散列函数为关键字->索引的函数，常用的关键字为字符串，则需要一个字符串...->整数的映射关系，常见的三种散列函数为： ASCII码累加（简单）计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ （不太好，3个字母的常用组合远远小于可能组合）计算所有字符加权和并对散列长度取余...，发生冲突，本次使用分离链接法解决：每个散列中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据，因此散列表可以看成链表头的集合当插入时，将数据插入在对应散列值的链表中访问时，遍历对应散列值的链表，直到找到关键字...，因此需要定义一个散列节点用于计算散列值 point := h.table[temp.hash].next for point !

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搜索引擎中的URL散列

散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...一般情况下所有哈希函数，如果其原始字符串很相似则哈希地址冲突的几率就加大，所以同一个网站下的网页URL冲突的几率也就很大，特别是那些带参数的动态网页URL。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。

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散列表（三）：冲突处理的方法之开地址法（线性探测再散列的实现）

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