哈希手錶散列圖片

① 哈希（hash） - 哈希演算法的應用

通過之前的學習，我們已經了解了哈希函數在散列表中的應用，哈希函數就是哈希演算法的一個應用。那麼在這里給出哈希的定義： 將任意長度的二進制值串映射為固定長度的二進制值串，這個映射規則就是哈希演算法，得到的二進制值串就是哈希值 。
要設計一個好的哈希演算法並不容易，它應該滿足以下幾點要求：

哈希演算法的應用非常廣泛，在這里就介紹七點應用：

有很多著名的哈希加密演算法：MD5、SHA、DES...它們都是通過哈希進行加密的演算法。
對於加密的哈希演算法來說，有兩點十分重要：一是很難根據哈希值反推導出原始數據；二是散列沖突的概率要很小。
當然，哈希演算法不可能排除散列沖突的可能，這用數學中的 鴿巢原理 就可以很好解釋。以MD5演算法來說，得到的哈希值為一個 128 位的二進制數，它的數據容量最多為 2 ¹²⁸ bit，如果超過這個數據量，必然會出現散列沖突。
在加密解密領域沒有絕對安全的演算法，一般來說，只要解密的計算量極其龐大，我們就可以認為這種加密方法是較為安全的。

假設我們有100萬個圖片，如果我們在圖片中尋找某一個圖片是非常耗時的，這是我們就可以使用哈希演算法的原理為圖片設置唯一標識。比如，我們可以從圖片的二進制碼串開頭取100個位元組，從中間取100個位元組，從結尾取100個位元組，然後將它們合並，並使用哈希演算法計算得到一個哈希值，將其作為圖片的唯一標識。
使用這個唯一標識判斷圖片是否在圖庫中，這可以減少甚多工作量。

在傳輸消息的過程中，我們擔心通信數據被人篡改，這時就可以使用哈希函數進行數據校驗。比如BT協議中就使用哈希栓發進行數據校驗。

在散列表那一篇中我們就講過散列函數的應用，相比於其它應用，散列函數對於散列演算法沖突的要求低很多（我們可以通過開放定址法或鏈表法解決沖突），同時散列函數對於散列演算法是否能逆向解密也並不關心。
散列函數比較在意函數的執行效率，至於其它要求，在之前的我們已經講過，就不再贅述了。

接下來的三個應用主要是在分布式系統中的應用

復雜均衡的演算法很多，如何實現一個會話粘滯的負載均衡演算法呢？也就是說，我們需要在同一個客戶端上，在一次會話中的所有請求都路由到同一個伺服器上。

最簡單的辦法是我們根據客戶端的 IP 地址或會話 ID 創建一個映射關系。但是這樣很浪費內存，客戶端上線下線，伺服器擴容等都會導致映射失效，維護成本很大。

藉助哈希演算法，我們可以很輕松的解決這些問題：對客戶端的 IP 地址或會話 ID 計算哈希值，將取得的哈希值域伺服器的列表的大小進行取模運算，最後得到的值就是被路由到的伺服器的編號。

假設有一個非常大的日誌文件，裡面記錄了用戶的搜索關鍵詞，我們想要快速統計出每個關鍵詞被搜索的次數，該怎麼做呢？

分析一下，這個問題有兩個難點：一是搜索日誌很大，沒辦法放到一台機器的內存中；二是如果用一台機器處理這么大的數據，處理時間會很長。

針對這兩個難點，我們可以先對數據進行分片，然後使用多台機器處理，提高處理速度。具體思路：使用 n 台機器並行處理，從日誌文件中讀出每個搜索關鍵詞，通過哈希函數計算哈希值，然後用 n 取模，最終得到的值就是被分配的機器編號。
這樣，相同的關鍵詞被分配到了相同的機器上，不同機器只要記錄屬於自己那部分的關鍵詞的出現次數，最終合並不同機器上的結果即可。

針對這種海量數據的處理問題，我們都可以採用多機分布式處理。藉助這種分片思路，可以突破單機內存、CPU等資源的限制。

處理思路和上面出現的思路類似：對數據進行哈希運算，對機器數取模，最終將存儲數據（可能是硬碟存儲，或者是緩存分配）分配到不同的機器上。

你可以看一下上圖，你會發現之前存儲的數據在新的存儲規則下全部失效，這種情況是災難性的。面對這種情況，我們就需要使用一致性哈希演算法。

哈希演算法是應用非常廣泛的演算法，你可以回顧上面的七個應用感受一下。

其實在這里我想說的是一個思想： 用優勢彌補不足 。
例如，在計算機中，數據的計算主要依賴 CPU ，數據的存儲交換主要依賴內存。兩者一起配合才能實現各種功能，而兩者在性能上依然無法匹配，這種差距主要是： CPU運算性能對內存的要求遠高於現在的內存能提供的性能。
也就是說，CPU運算很快，內存相對較慢，為了抹平這種差距，工程師們想了很多方法。在我看來，散列表的使用就是利用電腦的高計算性能（優勢）去彌補內存速度（不足）的不足，你仔細思考散列表的執行過程，就會明白我的意思。

以上就是哈希的全部內容

② 哈希函數詳解（一）

Hash（哈希），又稱「散列」。

散列（hash）英文原意是「混雜」、「拼湊」、「重新表述」的意思。

在某種程度上，散列是與排序相反的一種操作，排序是將集合中的元素按照某種方式比如字典順序排列在一起，而散列通過計算哈希值，打破元素之間原有的關系，使集合中的元素按照[散列函數]的分類進行排列。

在介紹一些集合時，我們總強調需要重寫某個類的 equals() 方法和 hash Code() 方法，確保唯一性。這里的 hash Code() 表示的是對當前對象的唯一標示。計算 hash Code 的過程就稱作 哈希。

我們通常使用數組或者鏈表來存儲元素，一旦存儲的內容數量特別多，需要佔用很大的空間，而且在 查找某個元素 是否存在的過程中，數組和鏈表都需要挨個循環比較，而通過 哈希 計算，可以大大 減少比較次數 。

舉個栗子：

現在有 4 個數 {2,5,9,13}，需要查找 13 是否存在。

這樣需要遍歷 4 次才能找到，時間復雜度為 O(n)。

四個數 {2,5,9,13} 對應的哈希值為：

然後把它們存儲到對應的位置。

當要查找 13 時，只要先使用哈希函數計算它的位置，然後去那個位置查看是否存在就好了，本例中只需查找一次，時間復雜度為 O(1)。

因此可以發現，哈希 其實是隨機存儲的一種優化，先進行分類，然後查找時按照這個對象的分類去找。

哈希通過一次計算大幅度縮小查找范圍，自然比從全部數據里查找速度要快。

比如你和我一樣是個剁手族買書狂，家裡書一大堆，如果書存放時不分類直接擺到書架上（數組存儲），找某本書時可能需要腦袋從左往右從上往下轉好幾圈才能發現；如果存放時按照類別分開放，技術書、小說、文學等等分開（按照某種哈希函數計算），找書時只要從它對應的分類里找，自然省事多了。

哈希的過程中需要使用哈希函數進行計算。

哈希函數是一種映射關系，根據數據的關鍵詞 key ，通過一定的函數關系，計算出該元素存儲位置的函數。

表示為：

address = H [key]

哈希的過程中需要使用哈希函數進行計算。

哈希函數是一種映射關系，根據數據的關鍵詞 key ，通過一定的函數關系，計算出該元素存儲位置的函數。

表示為：

address = H [key]

取關鍵字或關鍵字的某個線性函數值為散列地址。

即 H(key) = key 或 H(key) = a*key + b，其中a和b為常數。

取關鍵字被某個不大於散列表長度 m 的數 p 求余，得到的作為散列地址。

即 H(key) = key % p, p < m。

當關鍵字的位數大於地址的位數，對關鍵字的各位分布進行分析，選出分布均勻的任意幾位作為散列地址。

僅適用於所有關鍵字都已知的情況下，根據實際應用確定要選取的部分，盡量避免發生沖突。

先計算出關鍵字值的平方，然後取平方值中間幾位作為散列地址。

隨機分布的關鍵字，得到的散列地址也是隨機分布的。

將關鍵字分為位數相同的幾部分，然後取這幾部分的疊加和（捨去進位）作為散列地址。

用於關鍵字位數較多，並且關鍵字中每一位上數字分布大致均勻。

選擇一個隨機函數，把關鍵字的隨機函數值作為它的哈希值。

通常當關鍵字的長度不等時用這種方法。

構造哈希函數的方法很多，實際工作中要根據不同的情況選擇合適的方法，總的原則是 盡可能少的產生沖突 。

通常考慮的因素有 關鍵字的長度 和 分布情況 、 哈希值的范圍 等。

如：當關鍵字是整數類型時就可以用除留余數法；如果關鍵字是小數類型，選擇隨機數法會比較好。

③ 哈希碼和磁力銜接有什麼區別哈希碼怎麼用

哈希編碼相當於一個文件標志，任何一個被上傳的文件，網站都會給予一個哈希編碼，如果其他用戶下載，可以通過哈希表來查詢文件，從而下載文件。包括所有的下載軟體，也是通過哈希編碼的編碼庫來判斷文件的。

哈希碼產生的依據：哈希碼並不是完全唯一的，它是一種演算法，讓同一個類的對象按照自己不同的特徵盡量的有不同的哈希碼，但不表示不同的對象哈希碼完全不同。也有相同的情況，看程序員如何寫哈希碼的演算法。

(3)哈希手錶散列圖片擴展閱讀：

方法應用

equals方法在hibernate中的應用。

equals方法是默認的判斷2個對象是否相等的方法，在Object類里有實現，判斷的是2個對象的內存地址。在hibernate中，不允許存在同類對象中有2個一樣的實例。hibernate通過equals方法做判斷。如：

User u1 = new User(「張三」);

User u2 = new User(「李四」);

User u3 = new User(「張三」);

按照項目需求，用戶只要名字相同，就表示同一個用戶，所以認為，u1和u3是同一個人，同一個對象。但是因為u1,u2,u3三者的內存地址都各不相同，所以hibernate會認為這是3個不同的對象。這與假設的出了矛盾。 因此，將覆蓋Object類中的equals方法。

public class User{

private String userName;

?.//get ，set方法省

//覆蓋Object里的equals方法

public boolean equals(Object arg0){

if (!(arg0 instanceof User)){

return false;

}

User user = (User)arg0;

//如果名字相同，則表示屬於同一個對象。

if(user.getName().equals(this.getName)){

return true;

}else{

return false; }

}

這樣hibernate在插入數據的時候，如果傳過來一個叫」張三」的用戶,hibernate會先判斷有沒有叫「張三」的用戶，如果沒有，就允許插入，如果有，就不允許插入。這樣做可以保證數據的高度一致性，不同的項目有不同的需求，所以要根據自己的需求來覆蓋equals方法。

④ 同品牌的手錶可以置換嗎

可以置換的,只是置換的價格要根據手錶的品牌,質量,購買日期,有無磨損等情況而定。

計算機博弈（Computer Game）也稱為機器博弈，是人工智慧的一個重要研究分支，在各個領域產生了大量的科技成果，而作為機器博弈一個重要組成環節的博弈樹搜索演算法已經在國外經過多年發展，並且產生了一大批技術成果。

許多博弈樹搜索演算法不是靠一次搜索完成的，如渴望搜索。當再次搜索同一個博弈樹時，如果能把以前搜索的信息加以利用，無疑將提高搜索效率，保存以前搜索信息主要使用置換表。

基本原理

置換表（Translation Table，TT）的原理是採用哈希表技術將已搜索的結點的局面特徵、估值和其他相關信息記錄下來，如果待搜索的結點的局面特徵在哈希表中已經有記錄，在滿足相關條件時，就可以直接利用置換表中的結果。

對一個結點進行估值時，應先查找置換表，置換表命中失敗，再對該結點進行搜索。置換表在使用時要及時更新，當計算出一個結點的估值時，應立即將這個結點的相關信息保存到置換表。

為了加快處理速度，一般不採用再散列技術，一旦在寫入置換表的時候發生沖突，直接覆蓋相關的數據項，只要保證在讀取操作時避免讀取到錯誤數據即可，因此置換表的設計應使得發生沖突的概率很小。

⑤ HashSet和TreeSet的區別

兩者主要在實現方式、數據是否有序以及是否可以放入null值等三方面存在區別。

一、實現方式

HashSet：HashSet是哈希表實現的。

TreeSet：TreeSet是二差樹實現的。

二、數據是否有序

HashSet：HashSet中的數據是無序的。

TreeSet：Treeset中的數據是自動排好序的。

三、是否可以放入null值

HashSet：可以放入null，但只能放入一個null。

TreeSet：不允許放入null值。

(5)哈希手錶散列圖片擴展閱讀

HashSet是基於HashMap實現的，HashSet底層使用HashMap來保存所有元素，因此HashSet的實現比較簡單，相關HashSet的操作，基本上都是直接調用底層HashMap的相關方法來完成，應該為保存到HashSet中的對象覆蓋hashCode()和equals()。

1、已知實現介面有：

Serializable, Cloneable, Iterable<E>, Collection<E>, Set<E>。

2、直接已知子類：

JobStateReasons, LinkedHashSet。

⑥ HashMap是什麼東西

HashMap，中文名哈希映射，HashMap是一個用於存儲Key-Value鍵值對的集合，每一個鍵值對也叫做Entry。這些個鍵值對（Entry）分散存儲在一個數組當中，這個數組就是HashMap的主幹。HashMap數組每一個元素的初始值都是Null。

HashMap是基於哈希表的 Map 介面的實現。此實現提供所有可選的映射操作，並允許使用 null 值和 null 鍵。（除了非同步和允許使用 null 之外，HashMap 類與 Hashtable 大致相同。）此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恆久不變。

(6)哈希手錶散列圖片擴展閱讀：

因為HashMap的長度是有限的，當插入的Entry越來越多時，再完美的Hash函數也難免會出現index沖突的情況。

HashMap數組的每一個元素不止是一個Entry對象，也是一個鏈表的頭節點。每一個Entry對象通過Next指針指向它的下一個Entry節點。當新來的Entry映射到沖突的數組位置時，只需要插入到對應的鏈表即可。

⑦ 22題這種的散列表要怎麼畫，H(k)＝k%8是什麼意思

沒什麼說的，參照下圖😉

⑧ 哈希函數的哈希表的概念及作用

哈希表中元素是由哈希函數確定的。將數據元素的關鍵字K作為自變數，通過一定的函數關系（稱為哈希函數），計算出的值，即為該元素的存儲地址。表示為：
Addr = H（key）
為此在建立一個哈希表之前需要解決兩個主要問題：
⑴構造一個合適的哈希函數
均勻性 H（key）的值均勻分布在哈希表中；
簡單以提高地址計算的速度
⑵沖突的處理
沖突：在哈希表中，不同的關鍵字值對應到同一個存儲位置的現象。即關鍵字K1≠K2，但H（K1）= H（K2）。均勻的哈希函數可以減少沖突，但不能避免沖突。發生沖突後，必須解決；也即必須尋找下一個可用地址。
解決沖突的方法：
⑴鏈接法（拉鏈法）。將具有同一散列地址的記錄存儲在一條線性鏈表中。例，除留余數法中，設關鍵字為 （18,14,01,68,27,55,79），除數為13。散列地址為 （5,1,1,3,1,3,1），哈希散列表如圖。
⑵開放定址法。如果h(k）已經被佔用，按如下序列探查：(h(k)+p⑴）%TSize,(h(k)+p⑵）%TSize，…，（h(k)+p(i))%TSize，…
其中，h(k)為哈希函數，TSize為哈希表長，p(i）為探查函數。在 h(k)+p(i-1)）%TSize的基礎上，若發現沖突，則使用增量 p(i) 進行新的探測，直至無沖突出現為止。其中，根據探查函數p(i）的不同，開放定址法又分為線性探查法（p(i) = i : 1,2,3，…），二次探查法（p(i)=(-1)^(i-1)*((i+1)/2)^2，探查序列依次為：1, -1,4, -4, 9 …），隨機探查法（p(i): 隨機數），雙散列函數法（雙散列函數h(key) ，hp (key）若h(key）出現沖突，則再使用hp (key）求取散列地址。探查序列為：h(k),h(k)+ hp(k），…，h(k)+ i*hp(k））。
⑶桶定址法。桶：一片足夠大的存儲空間。桶定址：為表中的每個地址關聯一個桶。如果桶已經滿了，可以使用開放定址法來處理。例如，插入A5,A2,A3,B5,A9,B2,B9,C2，採用線性探查法解決沖突。如圖。

⑨ 哈希圖和普通的圖的區別

哈希圖和普通的圖區別主要是功能和圖片的質量變動有了很多的提升和改善，哈希圖支持很多的功能比如美像，縮影等等，而且圖片質量也非常高。

⑩ 哈希表（散列表）

哈希表，也叫散列表，是根據關鍵碼值(key value)直接訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中的一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫 散列函數 ，存放記錄的表叫 散列表 。

優點：一對一的查找效率很高；

缺點：一個關鍵字可能對應多個散列地址；需要查找一個范圍時，效果不好。

由於數組是連續的，於是可以根據下標在O(1)的讀寫任何元素，因此它的時間效率是很高的。我們可以根據數組時間效率高的優點，用數組來實現簡單的哈希表：把數組的下標設為哈希表的鍵值，而把數組中每一個數字設為哈希表的值，這樣每一個下標及數組中就形成了鍵-值的配對。有了這樣的哈希表，我們就能在O(1)的時間內查找，從而快速、高效的解決很多問題。

就是把Key通過一個固定的演算法函數既所謂的哈希函數轉換成一個整型數字，然後就將該數字對數組長度進行取余，取余結果就當作數組的下標。將value存儲在以該數字為下標的數組空間里。（或者：把任意長度的輸入（又叫做預映射， pre-image），通過散列演算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小於輸入的空間，不同的輸入可能會散列成相同的輸出，而不可能從散列值來唯一的確定輸入值。簡單的說就是一種將任意長度的消息壓縮到某一固定長度的消息摘要的函數。）

數組的特點是： 定址容易，插入和刪除困難 ；

鏈表的特點是： 定址困難，插入和刪除容易 ;

我們能不能綜合兩者的特性，做出一種定址容易，插入刪除也容易的數據結構？答案是肯定的，這就是我們要提起的哈希表，哈希表有多種不同的實現方法，我接下來解釋的是最常用的一種方法——拉鏈法，我們可以理解為「鏈表的數組」。如下圖所示。

左邊很明顯是個數組，數組的每個成員包括一個指針，指向一個鏈表的頭，當然這個鏈表可能為空，也可能元素很多。我們根據元素的一些特徵把元素分配到不同的鏈表中去，也是根據這些特徵，找到正確的鏈表，再從鏈表中找出這個元素。

好的散列函數=計算簡單+分布均勻（計算得到的散列地址分布均勻）

散列沖突：不同的關鍵字經過散列函數的計算得到了相同的散列地址。

最直觀的一種，上圖使用的就是這種散列法，公式：
index = value % 16
學過匯編的都知道，求模數其實是通過一個除法運算得到的，所以叫「除法散列法」。

求index是非常頻繁的操作，而乘法的運算要比除法來得省時（對現在的CPU來說，估計我們感覺不出來），所以我們考慮把除法換成乘法和一個位移操作。公式：

如果數值分配比較均勻的話這種方法能得到不錯的結果，但我上面畫的那個圖的各個元素的值算出來的index都是0——非常失敗。也許你還有個問題，value如果很大，value * value不會溢出嗎？答案是會的，但我們這個乘法不關心溢出，因為我們根本不是為了獲取相乘結果，而是為了獲取index。

平方散列法的缺點是顯而易見的，所以我們能不能找出一個理想的乘數，而不是拿value本身當作乘數呢？答案是肯定的。

1，對於16位整數而言，這個乘數是40503
2，對於32位整數而言，這個乘數是2654435769
3，對於64位整數而言，這個乘數是11400714819323198485

這幾個「理想乘數」是如何得出來的呢？這跟一個法則有關，叫黃金分割法則，而描述黃金分割法則的最經典表達式無疑就是著名的斐波那契數列，即如此形式的序列：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377, 610， 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946，…。另外，斐波那契數列的值和太陽系八大行星的軌道半徑的比例出奇吻合。

對我們常見的32位整數而言，公式：

如果用這種斐波那契散列法的話，那上面的圖就變成這樣了：

用斐波那契散列法調整之後會比原來的取摸散列法好很多。

1.建立一個緩沖區，把凡是拼音重復的人放到緩沖區中。當我通過名字查找人時，發現找的不對，就在緩沖區里找。

2.進行再探測。就是在其他地方查找。探測的方法也可以有很多種。

（1）在找到查找位置的index的index-1，index+1位置查找，index-2，index+2查找，依次類推。這種方法稱為線性再探測。

（2）在查找位置index周圍隨機的查找。稱為隨機在探測。

（3）再哈希。就是當沖突時，採用另外一種映射方式來查找。