写点什么

hash

0 人感兴趣 · 16 次引用

  • 最新
  • 推荐
https://static001.geekbang.org/infoq/4e/4e7753f9cc6c8a603df51363589c5161.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

深入浅出负载均衡

本文先介绍负载均衡的作用以及技术分类,接下来详细介绍负载均衡的常见算法特性及具体实现。通过这些内容,能够帮助读者对负载均衡的特性及原理有一个较为全面的认知。

https://static001.geekbang.org/infoq/83/83f90db6e75f01ff55175e5793d0b39a.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

Redis-- 哈希冲突

用户头像
是老郭啊6 月 3 日

redis采用 哈希表的数据结构实现了 key-value 的存储,

三次给你讲清楚 Redis 之 Redis 是个啥

摘要:Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库,它的值支持多种数据结构:字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。

实践解析丨 Rust 内置 trait:PartialEq 和 Eq

​​​​​​​​​​​​摘要:Rust 在很多地方使用了 traits, 从非常浅显的操作符重载, 到 Send, Sync 这种非常微妙的特性。

https://static001.geekbang.org/infoq/58/5826f92239e34dcbc2f63c9108619b7c.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

趣谈哈希表优化:从规避 Hash 冲突到利⽤ Hash 冲突

用户头像
程序员小毕2 月 23 日

导读: 本文从哈希表传统设计与解决思路入手,深入浅出地引出新的设计思路:从尽量规避哈希冲突,转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒,进⽽

基于 simhash 的文本去重原理

用户头像
行者AI2 月 23 日

互联网网页存在大量的内容重复的网页,文本,无论对于搜索引擎,爬虫的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪,还是社交媒体等文本去重和聚类,都需要对网页或者文本进行去重和过滤。

https://static001.geekbang.org/infoq/b9/b98b9ae64dc8b1d27a11a07567404093.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

趣谈哈希表优化:从规避 Hash 冲突到利⽤ Hash 冲突

用户头像
百度Geek说2 月 23 日

本文从哈希表传统设计与解决思路入手,深入浅出地引出新的设计思路:从尽量规避哈希冲突,转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。

HASH 碰撞问题一直没真正搞懂?这下不用慌了

用户头像
架构精进之路1 月 24 日

散列函数(英语:Hash function)又称散列算法、哈希函数,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。

https://static001.geekbang.org/infoq/1a/1afbf8b4920039eea8474589d8a1f7b3.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

分布式集群如何实现高效的数据分布

用户头像
vivo互联网技术2020 年 11 月 16 日

本文介绍了一种高效的解决方案——DHT,通过一个简单的DHT实例,由浅入深解析其中的优缺点,并一步步进行改进,加强对DHT的理解。

https://static001.geekbang.org/infoq/c6/c67711b84b24094c3c2f743c5c67f1a3.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

安全系列之——主流 Hash 散列算法介绍和使用

用户头像
诸葛小猿2020 年 8 月 25 日

概括来说,哈希(Hash)是将目标文本转换成具有相同长度的、不可逆的杂凑字符串(或叫做消息摘要)。 而加密(Encrypt)是将目标文本转换成具有不同长度的、可逆的密文。Hash算法严格上来说并不属于加密算法,而是与加密算法属于并列关系的一种算法。

https://static001.geekbang.org/infoq/2d/2dc3a405b61da17fa6f7711e3e3c22db.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

哈希算法的设计要点、应用场景

用户头像
多选参数2020 年 8 月 13 日

本篇主要介绍了哈希算法相关的内容,包括什么是哈希算法、哈希算法的设计要点以及哈希算法的应用场景。

https://static001.geekbang.org/infoq/e4/e4725e0045376f7851adfd41b10a3062.png?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

没想到 Hash 冲突还能这么玩,你的服务中招了吗?

用户头像
石头2020 年 7 月 25 日

其实这个问题我之前也看到过,刚好在前几天,洪教授在某个群里分享的一个《一些有意思的攻击手段.pdf》,我觉得这个话题还是有不少人不清楚的,今天我就准备来“实战”一把,还请各位看官轻拍。

https://static001.geekbang.org/infoq/bc/bcb106f855f3446d7613c0332d5fa792.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

HashMap 学习总结

用户头像
大刘2020 年 7 月 14 日

HashMap的学习总结,了解HashMap的时间复杂度,Hash冲突的解决方法,以及Java里HashMap的存储结构

https://static001.geekbang.org/infoq/9a/9adb55478585a5cea30ede309aeb1af6.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

Week 05 作业

用户头像
鱼_XueTr2020 年 7 月 8 日

Hash一致性,负载均衡

https://static001.geekbang.org/infoq/75/75edbfab1646c81574b47e01eb42c781.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

为什么哈希表可以管理亿级数据?

用户头像
八两2020 年 6 月 26 日

索引有很多类型,哈希表、红黑树、B树都可以,但是如果我们要在上亿的数据中提供纳秒级的查询速度,那么作为最快的索引,哈希表将是第一选择。

https://static001.geekbang.org/infoq/77/77688b043c81c415801a2a2ddb2a4376.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234

Java HashMap loadfactor 没有必要非是 0.75

用户头像
i风语2020 年 6 月 22 日

Java hashCode实现相关/为何计算hash时选择31/33相乘,Redis哈希表装载因子为何大于1,而非Java的0.75,新Hashmap实现为何要8个冲突才升级红黑树

hash_hash资料文章-InfoQ写作平台