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...error) { temp := newNode(nodeData{}, key) temp.HashCompute(len(h.table)) //设计失误，仅有节点有计算散列值的方法
LM Hash 和 NTLM Hash Windows 操作系统通常使用两种方法对用户的明文密码进行加密处理。 在域环境中，用户信息存储在 ntds.dit 中，加密后为散列值。...Windows Hash 散列值抓取 要想在 Windows 操作系统中抓取散列值或明文密码，必须将权限提升为 System。本地用户名，散列值和其他安全验证信息都保存在 SAM 文件中。...lsass.exe 进程用于实现 Windows 的安全策略（本地安全策略和登录策略）。可以使用工具将散列值和明文密码从内存中的 lsass.exe 进程或 SAM 文件中导出。...2、使用mimikatz直接读取本地 SAM文件，导出Hash信息 该方法与1不同的是，需要在目标机器上运行mimikatz： #提升权限 privilege::debug #提升权限为system token...（2）使用mimikatz导出lsass.dmp文件中的密码散列值 首先将导出的lsass.dmp文件放到mimikatz的目录下，然后输入命令： 如果有 Switch to MINIDUMP 说明加载成功
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 散列的基本概念 什么是散列？为什么需要散列？ 散列是一种思想。...散列函数的设计 散列函数的设计方案？什么是好的散列函数？ 前面提到，从词条空间到地址空间的映射，即散列函数，绝对不可能是单射，冲突是一定不可能避免的，但是好的散列函数应该保证尽可能地少出现冲突。...是指散列地址的计算过程要尽可能快，要能在常数时间内完成。 满射。好的散列函数最好是一个满射，这样可以充分利用散列空间，尽可能地减少冲突的发生。 均匀性。...为了保证经过这些方法得到的值仍然落在散列空间以内，通常还都需要对散列表长度 M M M再取余。 随机数法 既然散列函数是随机性越强越好，那一个简明的思想是直接利用生成的伪随机数来构造散列地址。...这样的话，任意一个伪随机数发生器本身就是一个好的散列函数了。
请注意，hash(10)和hash(10.0)的结果一样。显然，10和10.0是两个不同的对象（一个是整数，另外一个是浮点数），而它们的散列值相同。...可散列类型 在Python内置的对象类型中，并非都是可散列的，只有那些不可变对象，比如整数、浮点数、字符串、元组等，才是可散列的。...如果，由于某种需要，必须让两个实例具有相同的散列值，怎么办？可以在类里面重写__hash__()方法。 >>> class Laoqi: ......并且，还说明，hash()函数其实是调用了对象中的__hash__()方法。如果检查一下，Python的内置对象类型中都有这个特殊方法。...前面提到，Python中的对象分为可散列和不可散列两种类型，而这里检测之后，所有内置对象类型都具有__hash__方法，是不是意味着都能用于hash()函数呢？前面说过可变对象是不可散列类型。
这种方法有一个通用的再散列函 数形式： ? 其中H0 为hash(key) ，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。...主要有以下四种： 线性探测再散列 二次探测再散列 伪随机探测再散列 双散列法 （一）、线性探测再散列 ?...采用的散列函数是：取其第一个字母在 字母表中的位置。 ...堆积现象 散列地址不同的结点争夺同一个后继散列地址的现象称为堆积(Clustering)，比如ALton 本来位置是0，直到探测了6次才找到合适位 置5。...这将造成不是同义词的结点也处在同一个探测序列中，从而增加了探测序列长度，即增加了查找时间。若散列函数不好、或装 填因子a 过大，都会使堆积现象加剧。
存储多个字段的数据可以使用HMSET命令一次性设置多个字段的值，在Jedis中，对应的方法是hmset：// 一次性存储多个字段的值Map fieldValues = new...获取所有字段和值可以使用HGETALL命令获取Hash类型数据的所有字段和值，在Jedis中，对应的方法是hgetAll：// 获取所有字段和值Map allFieldValues...删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据中的一个或多个字段，在Jedis中，对应的方法是hdel：// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...增量操作可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据中的字段进行增量操作，在Jedis中，对应的方法是hincrBy：// 初始值为0jedis.hset("counterHash", "counter...获取所有字段或所有值分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据的所有字段或所有值，在Jedis中，对应的方法是hkeys和hvals：// 获取所有字段Set allFields
PHP密码散列算法的学习 不知道大家有没有看过 Laravel 的源码。在 Laravel 源码中，对于用户密码的加密，使用的是 password_hash() 这个函数。...这个函数是属于 PHP 密码散列算法扩展中所包含的函数，它是集成在 PHP 源码中的扩展，并且还是 PHP 官方所推荐的一种密码加密方式。那么它有什么好处呢？...查看密码散列函数的加密算法 首先，我们还是看看当前环境中所支持的 password_hash() 算法。...我们简单的了解一下即可。 使用密码散列函数加密数据 重点还是在这个加密函数的应用上，我们就来看看 password_hash() 这个函数的使用。...请注意上面的测试代码，我们两段代码的明文是一样的，但是加密出来的密码散列可是完全不相同的哦。当然，更重要的是，这个加密后的密码也是不可反解码的，是一个正规的单向 Hash 散列。
这里的闭散列和开散列解决哈希冲突的方法都是除留余数法。...一些哈希函数：字符串哈希算法 一.闭散列 概念 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有 空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。..._table.swap(_table); } private: vector _table; size_t _n; //负载因子 }; } 二.开散列 概念 开散列就是我们平时说的哈希桶...开散列：又叫链地址法(开链法) 首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。...即开散列的每一个位置挂着一个单链表，这个单链表称为桶，每个桶里放的都是冲突的数据。
Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，当快要达到这个阀值的时候，会进行扩容，将原散列表复制到一个更大的散列表里。 如果要把一个对象放入到散列表里，就先要计算这个元素键的散列值。...这就要求键（key）必须是可散列的。 一个可散列的对象必须满足以下条件： 支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。...为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把得到的新数值作为偏移量在散列表中查找表元，若找到的表元是空的，则同样抛出 KeyError 异常；若非空，则比较键是否一致，一致则返回对应的值...添加新元素跟上面的过程几乎一样，只不过在发现空表元的时候会放入这个新元素，不为空则为散列重复，继续查找。 当往 dict 里添加新元素并且发生了散列冲突的时候，新元素可能会被安排存放到另一个位置。...，但如果 key1 和 key2 散列冲突，则这两个键在字典里的顺序是不一样的。
所以对于散列方法，需要讨论以下两个问题： 对于给定的一个关键码集合，选择一个计算简单且地址分布比较均匀的散列函数，避免或尽量减少冲突； 拟订解决冲突的方案。...二、散列函数构造方法 （一）、直接定址法 此类函数取关键码的某个线性函数值作为散列地址：hash ( key ) = a * key + b { a, b为常数 } 这类散列函数是一对一的映射...具体方法：先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间 几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。...有两种叠加方法： 移位法 — 把各部分的最后一位对齐相加； 分界法 — 各部分不折断，沿各部分的分界来回折叠，然后对齐相加，将相加的结果当做散列地址。...一般当关键码的位数很多，而且关键码每一位上数字的分布大致比较均匀时，可用这种方法得到散列地址。
HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing...经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。...- Stack Overflow我认为他的这个说法和做法是正确的。...有关另外一个 HashMap 扩容和装载因子有关的一篇解释得还不错的文章请参考链接：Load Factor and Rehashing - GeeksforGeeks我觉得他们这篇文章说得还不错，基本上解释了扩容...，重新散列和触发时间的问题。
hashTable.insert(random.nextInt(30)); } hashTable.printTable(); } } 把散列到相同值的数放入到双向链表中保存
HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing...经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。...- Stack Overflow 我认为他的这个说法和做法是正确的。...有关另外一个 HashMap 扩容和装载因子有关的一篇解释得还不错的文章请参考链接：Load Factor and Rehashing - GeeksforGeeks 我觉得他们这篇文章说得还不错，基本上解释了扩容...，重新散列和触发时间的问题。
前面的文章分析了开地址法的其中一种：线性探测再散列，这篇文章来讲开地址法的第二种：二次探测再散列 （二）、二次探测再散列 为改善“堆积”问题，减少为完成搜索所需的平均探查次数，可使用二次探测法。...通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算，得到桶号，它是一个非负整数。 ?...若设表的长度为TableSize = 23，则在线性探测再散列 举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现，跟前面讲过的线性探测再散列 差不多，只是探测的方法不同，但使用的数据结构也有点不一样，此外还实 现了开裂，如果装载因子 a > 1/2； 则建立新表，将旧表内容拷贝过去，所以hash_t...结构体需要再保存一个size 成员，同样的原因， 为了将旧表内容拷贝过去，hash_node_t 结构体需要再保存 *key 和 *value 的size。
python哈希散列的映射 1、散列的映射 Map()创建一个空映射，然后回到一个空映射集合。 在put(key,val)的映射中添加新的键值对。若键已存在，则用新值代替旧值。...get返回key对应的值。如果key不存在，返回none。 del通过del map[key]语句从映射中删除键-值对。 len()回到映射中存储的键-值对的数目。...return key % size def rehash(self, oldhash, size): return (oldhash + 1) % size 以上就是python哈希散列的映射
hash散列类型简介 image.png 命令 行为 HDEL key field [field ...]...删除key 中的一个或多个指定域 HEXISTS key field 查看key 中，给定域 field 是否存在 HGET key field 返回key 中给定域 field 的值 HGETALL...加上浮点数增量 HKEYS key 返回key 中的所有域 HLEN key 返回key 中域的数量 HMGET key field [field ...]...同时设置多个 field-value HSET key field value 将key 中的域 field 的值设为 value HSETNX key field value 当field不存在时，将...，当执行的是插入操作时，返回1，执行的是更新操作时，返回0，当键不存在时，会自动建立 实例 需求 用hash表的post:postid键记录文章的字段：title(标题), content(内容),
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。 ...方法 URL长度(20个字符) URL长度(128个字符) 直接哈希 6000多次 8万多次 MD5后再哈希 少于500次 少于500次 可见URL长度越长直接哈希其冲突率越高，因为其哈希值过于集中...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。
, 10] 进行插入，解决冲突时使用双散列。...再散列（Rehashing） 题目：给定哈希表大小 m = 5 ，插入关键字 [12, 26, 31, 17, 21, 8]，当表的装填因子大于0.7时，进行再散列。...）2111（新的哈希表，重新计算位置）0.48330.5 表格内容： 列1: 关键字 列2: 初始哈希值 列3: 实际插入位置 列4: 当前装填因子 如何解答这些常见问题 在处理涉及哈希查找冲突处理方法的题目时...写出处理冲突的方法名称 常见的方法名称： 开放地址法：线性探测（Linear Probing）、平方探测（Quadratic Probing）、双散列探测（Double Hashing）、再散列（Rehashing...双散列探测：使用两个不同的哈希函数，根据冲突次数使用第二个哈希值探测位置。 分离链接法：构造链表，存储发生冲突的元素。
我们可以通过对key值的处理快速找到目标。如果多个key出现相同的映射位置，此时就发生了哈希冲突，就要进行特殊处理：闭散列和开散列。...闭散列：也叫做开放定址法，其核心是出现哈希冲突，就从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止。...开散列：又叫链地址法(开链法)，其核心是每个位置是以链表结构储存，遇到哈希冲突就将数据进行头插。 我们已经实现了闭散列版本的哈希表，今天我们来实现开散列版本的哈希表（哈希桶）！...2 开散列版本的实现 我们先来分析一下，我们要实现哈希桶需要做些什么工作。开散列本质上是一个数组，每个位置对于了一个映射地址。开散列解决哈希冲突的本质是将多个元素以链表进行链接，方便我们进行寻找。...{ size_t key = 0; for (auto s : k) { key *= 131; key += s; } return key; } }; //开散列的哈希表
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
