哈希查找

从物联网防火墙 himqtt 源码谈哈希和红黑树的应用 场景区别 himqtt 是首款完整源码的高性能 MQTT 物联网防火墙 - MQTT Application FireWall ， C 语言编写，很多数据结构适合初学者收藏。 哈希和红黑树的详细教程很多，本文就不重复了，但初学者往往云里雾里，不知道实战项目该用谁，今天笔者就从结合 himqtt 的源码，从物联网安全角度来对比一下哈希数据结构和红黑树的应用场景。 一、哈希和红黑树基本原理 哈希（ hash ）也称散列，通过散列算法变成固定的输出到数组，所有的线性数据结构中，数组的定位速度最快，因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间，就不需要一个个查找。 红黑树的自旋是天才的设计，是一种特殊的平衡二叉树数据结构，特点也是从几十万的数据里面几步就能查找到，速度快。 二、物联网安全使用场景 首先 github 上下载源码， https://github.com/qq4108863/himqtt ，在 src\waf 目录有 hashmap.c 和 mqtt_rbtree.c ，分别是哈希和红黑树算法。 1 、速度对比 物联网可能是数百万设备联网，对高并发要求很大，所以，对网络安全产品第一要求的是性能和速度。总体来说，哈希查找速度会比红黑树快，而且查找速度基本和数据量大小无关，属于常数级别 ; 而 RB 树的查找速度是 log(n

哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的哈希值。这时候就产生了哈希冲突。 产生哈希冲突的影响因素 装填因子（装填因子=数据总数 / 哈希表长）、哈希函数、处理冲突的方法 解决哈希冲突的四种方法 1.开放地址方法 　　（1）线性探测 　　　按顺序决定哈希值时，如果某数据的哈希值已经存在，则在原来哈希值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。　 　　（2）再平方探测 　　　按顺序决定哈希值时，如果某数据的哈希值已经存在，则在原来哈希值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。 　　（3）伪随机探测 　　　按顺序决定哈希值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来哈希值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。 2.链式地址法（HashMap的哈希冲突解决方法） 　　对于相同的哈希值，使用链表进行连接。使用数组存储每一个链表。 　　优点： 　　（1）拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 　　（2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况； 　　（3）开放定址法为减少冲突

python的内存管理 计数器 垃圾回收机制 垃圾回收：引用计数为主，标记清除和分带回收为辅 开启一个新的对象会存放到双端链表中 通过引用计数来决定是不是垃圾，但是会有循环引用的问题 为了解决循环引用，使用了标记清除，标记清除就是将循环引用的内容引用计数自动减一 为了解决多次扫描一个双端链表，使用了分袋回收，一共3个袋，0袋，1袋，2袋 当0袋的总长度>=700时扫描一下0袋，当0袋扫描10次后扫描一次1袋，扫描10次后计数仍大于等于1的进入1袋 当1袋扫描10次后扫描一次2袋，1袋扫描10次后计数仍大于等于1的进入2袋 内存池 a = 3.14 del a print(id(a)) b = 2.7 print(id(b)) #a和b的内存地址一样，因为有内存池的存在，浮点数和列表会使用和之前创建的对象同一内存地址 如何避免哈希冲突 可哈希？ 如果一个对象在其生命周期内，其哈希值(可以通过python的内置函数hash获得)从未改变(这需要一个__hash__()方法)，并且可以与其他对象进行比较(这需要一个__eq__()或__cmp__()方法)，那么这个对象就是可哈希的。哈希对象的相等意味着其哈希值的相等。 哈希性使得对象可以用作dictionary键和set成员，因为这些数据结构在内部使用了哈希值。 Python的所有不可变的内置对象都是可hashable的，但可变容器

　　今天接触到了哈希算法。处于好奇心，我写了一段python代码来对比这两种查找方式在进行随机大规模查找时的效率差异。 　　 import time import random a=[12,234,345,67,7,88,834,4353,56,324,123,567,53,45,234,123,123] hashList={} #哈希表 def r(): #生成一个随机被查找值，用来模拟随机查找 r=random.randint(0,16) n=a[r] return n def find(num): #普通遍历查找 for l in a: if(num==l): continue def getHash(): #生成哈希表 for l in a: key=(l*5+3)^2 hashList[key]=l def hashfind(num): #哈希查找 key=(num*5+3)^2 return normalTime=0 hashTime=0 t1=time.time() #计算生成哈希表需要时间 T2-T1 getHash() t2=time.time() for l in range(2000000): #进行二百万次模拟 n=r() start=time.time() find(n) end=time.time() nt=end-start normalTime

用 Java 实现简单的区块链 1. 概述 本文中，我们将学习区块链技术的基本概念。也将根据概念使用 Java 来实现一个基本的应用程序。 进一步，我们将讨论一些先进的概念以及该技术的实际应用。 2. 什么是区块链？ 因此，让我们首先了解到底什么是区块链... 它的起源可以追溯到2008年 Satoshi Nakamoto 在比特币上发布的白皮书 。 区块链是一个分散的信息分类账。 它由通过使用密码学连接的数据块组成。它属于通过公共网络连接的节点网络。当我们稍后尝试构建一个基本教程时，我们会更好地理解这一点。 有一些我们必须要明白的重要属性，所以让我们来看看它们： Tamper-proof [ 加密摘要 ]：首先也是最重要的， 数据作为块的一部分是防篡改的。 每个块都由加密摘要引用，通常称为哈希，使块防篡改。 Decentralized [ 分散化 ]： 整个区块链是完全分散 在网络上的。这意味着没有主节点，网络中的每个节点都有相同的副本。 Transparent [ 透明的，显而易见的 ]：每个参与网络的节点都 通过与其他节点的协商一致来验证并向其链添加一个新块 。因此，每个节点都具有完整的数据可视性。 3. 区块链如何工作？ 现在，让我们了解区块链如何工作。 区块链的基本单位是块。 一个块能封装多个事务或者其它有价值的数据： 我们用哈希值表示一个块。 生成块的哈希值叫做“挖掘

摘要 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。 简介 Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示： 下面针对各个实现类的特点做一些说明： (1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。 (2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类

摘要 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。 简介 Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示： 下面针对各个实现类的特点做一些说明： (1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。 (2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类

装填因子：a=n/m 其中n 为关键字个数，m为表长。加载因子是表示Hsah表中元素的填满的程度.若:加载因子越大,填满的元素越多,好处是,空间利用率高了,但:冲突的机会加大了.反之,加载因子越小,填满的元素越少,好处是:冲突的机会减小了,但:空间浪费多了.冲突的机会越大,则查找的成本越高.反之,查找的成本越小.因而,查找时间就越小.因此,必须在 "冲突的机会"与"空间利用率"之间寻找一种平衡与折衷. 这种平衡与折衷本质上是数据结构中有名的"时-空"矛盾的平衡与折衷. 装填因子：a=n/m 其中n 为关键字个数，m为表长。加载因子是表示Hsah表中元素的填满的程度.若:加载因子越大,填满的元素越多,好处是,空间利用率高了,但:冲突的机会加大了.反之,加载因子越小,填满的元素越少,好处是:冲突的机会减小了,但:空间浪费多了.冲突的机会越大,则查找的成本越高.反之,查找的成本越小.因而,查找时间就越小.因此,必须在 "冲突的机会"与"空间利用率"之间寻找一种平衡与折衷. 这种平衡与折衷本质上是数据结构中有名的"时-空"矛盾的平衡与折衷. 来源： https://www.cnblogs.com/gloryhope/p/11795738.html

1 、 Redis 和 memched 有什么区别？为什么单线程的 Redis 比多线程的 Memched 效率要高？ 区别： 数据支持类型： Redis: String(字符串):key-value 类型 Hash(哈希):字典(hashmap) Redis的哈希结构可以使你像在数据库中更新一个属性一样只修改某一项属性值 List(列表):实现消息队列 Set(集合):利用唯一性 Sorted Set(有序集合):可以进行排序 可以实现数据持久化 Bitmaps（位图） HyperLogLog、Geo（地理信息定位） Memched：简单的key/value数据类型 数据持久性: Redis：Redis通过RDB（Redis DataBase）与AOF（Append Only File）持久化，可以将内存中的数据保存到硬盘中，然后重启之后在读取数据。 这里说明一下RDB和AOF的原理： RDB:是在达到指定的时间或者操作次数后，自动将在内存中的数据写入磁盘（数据恢复时一致性和完整性较差，因为也许最后一次备份前就宕机了，适合数据量较大的数据恢复时候使用） AOF:是日志形式，当数据写入内存中的时候，在日志文件下记录下所有写操作。（数据量较大时，数据的恢复缓慢） 注意：如果不需要持久化的功能，可以关闭。如果想要达到持久化的效果，建议两者都使用（RDB,AOF） Memched

哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一斑。本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析。 Ŀ¼ 　 　 一、 什么是哈 希表 　　二、 HashMap实现原理 　　三、 为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？ 　　四、 重写equals方法需同时重写hashCode方法 　　五、 总结 一、什么是哈希表 　　在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能 　　 数组 ：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n) 　　 线性链表 ：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n) 　　 二叉树