接触MySQL数据库的小伙伴一定避不开索引，索引的出现是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。 某一个SQL查询比较慢，你第一时间想到的就是“给某个字段加个索引吧”，那么索引是什么？是如何工作的呢？ 一起静下心来，耐心看完这篇文章吧，干货不啰嗦，相信你一定会有所收获。 一、索引模型 模型也就是数据结构，常见的三种模型分别是哈希表、有序数组和搜索树。 了解MySQL的朋友已经知道，现在MySQL

Python 3 的标准库中没多少用来解决加密的，不过却有用于处理哈希的库。在这里我们会对其进行一个简单的介绍，但重点会放在两个第三方的软件包：PyCrypto 和 cryptography 上。我们将学习如何使用这两个库，来加密和解密字符串。 哈希 如果需要用到安全哈希算法或是消息摘要算法，那么你可以使用标准库中的 hashlib 模块。这个模块包含了符合 FIPS（美国联邦信息处理标准）的安全

探索 哈希表 hash table 的世界并理解其底层的机制是非常有趣的，并且将会受益匪浅。所以，让我们了解它，并从头开始探索吧。 哈希表是许多现代软件应用程序中一种常见的数据结构。它提供了类似字典的功能，使你能够在其中执行插入、删除和删除等操作。这么说吧，比如我想找出“苹果”的定义是什么，并且我知道该定义被存储在了我定义的哈希表中。我将查询我的哈希表来得到定义。它在哈希表内的记录看起来可能像："

由于我刚刚提交了最后一个改进 PostgreSQL 11 哈希索引的补丁，并且大部分哈希索引的改进都致力于预计下周发布的 PostgreSQL 10（LCTT 译注：已发布），因此现在似乎是对过去 18 个月左右所做的工作进行简要回顾的好时机。在版本 10 之前，哈希索引在并发性能方面表现不佳，缺少预写日志记录，因此在宕机或复制时都是不安全的，并且还有其他二等公民。在 PostgreSQL 10

从输出的哈希值反推回输入，这从计算的角度是不可行的。 无论安全从业人员用计算机做什么，有一种工具对他们每个人都很有用：加密 哈希（散列） hash 函数。这听起来很神秘、很专业，甚至可能有点乏味，但是， 在这里，关于什么是哈希函数以及它们为什么对你很重要，我会作出一个简洁的解释。 加密哈希函数，比如 SHA-256 或者 MD5，接受一组二进制数据（通常是字节）作为输入，并且对每个可能的输入集给出

通过 OpenSSL 深入了解密码学的细节：哈希值、数字签名、数字证书等。 本系列的第一篇文章通过 OpenSSL 库和命令行实用程序介绍了哈希、加密/解密、数字签名和数字证书。这第二篇文章将对细节进行深入探讨。让我们从计算中无处不在的哈希开始，并考虑是什么使哈希函数具备密码学意义。 密码学哈希 OpenSSL 源代码的下载页面包含了一个带有最新版本的表格。每个版本都有两个 哈希值 hash ：1

ImageNet 库包含了一对 NeuralHash 哈希碰撞的真实图像 NeuralHash 是苹果 CSAM 扫描系统使用的感知哈希算法，它通过输入图像返回 96 位的哈希值，如果两个图像有相同的哈希那么这两个图像应该是相同的。然而实际上并非如此，NeuralHash 产生的哈希相同并不意味着图像相同，这就是哈希碰撞。研究人员已经演示了对 NeuralHash 的原像攻击，创造出两个哈希一样但

哈希表理论突破提升数据存储效率 哈希表是最常用的组织和存储数据的方法之一。线性探测哈希表于 1954 年引入，是当今可用的最古老、最简单和最快的数据结构之一。在线性探测哈希表中，可存储信息的位置位于一个线性数组中。几乎每个使用线性探测哈希表的人都认为，如果你让它们变得太满，那么长长的、被占据的位置就会聚集在一起形成“集群”，结果找到一个空位所花费的时间会急剧增加。但是这个已有半个多世纪、一直不利于

一个让你查看你的文件哈希值，以确定它不是恶意文件，并且确实来自真实来源的图形界面程序。 有人给你发送了一个文件，你怎样来证实它是给你的原件？你怎样来确定它没有被篡改过？ 同时，你怎么证实这个文件是来自一个原始的真实来源。 这就是加密哈希的重要作用所在。如果用来验证一个文件，诸如 SHA-1 之类的哈希功能就是一个校验值。这能够帮助你确认文件是否已经被修改。 如果你感到好奇，你可以参考我们的 在 L

本教程概述了 Collision 的功能和使用指南。它是一个基于 GUI 且易于使用的程序，可让你使用加密哈希函数验证文件。 为什么需要验证文件？ 人们每天都通过互联网下载文件。但许多用户从不费心去验证他们的完整性或真实性。这意味着不知道该文件是否合法且未被任何恶意代码篡改。 以作为标准安装镜像的 Linux 发行版 的 ISO 文件为例。所有流行的发行版制造商在 ISO 文件还提供哈希文件。使用

哈希表华山论剑 话说这一日，编程语言联合国准备举办一次大会，主题为哈希表，给各大编程语言帝国都发去了邀请函。 很快就到了大会这一天。 联合国秘书长开场发言：“诸位，为促进技术交流与发展，增强各帝国友谊，联合委员会特设此盛会，感谢诸位的捧场” 会场传来一阵鼓掌声······ 秘书长继续发言：“本次大会的主题是哈希表，程序员们使用最多的数据容器之一，各大编程语言帝国相信都有实现。今天的大会就围绕哈希表

hashmap采用哈希表实现，通过散列函数将键映射到槽位，实现快速访问。冲突处理采用拉链法、开放寻址和桶等技术。负载因子控制着元素数量与桶数量的比例，过高会导致冲突增加。hashmap会自动扩容以减少冲突。默认情况下它不是线程安全的，需要使用concurrenthashmap替代。 HashMap 的实现原理 HashMap 是 Java 中一个常用的数据结构，用于存储键值对。它基于哈希表实现，通

哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标，实现快速查找、插入和删除。php 使用数组和 md5() 哈希函数实现哈希表，通过线性探查解决冲突。常见问题包括哈希冲突（可通过增加数组大小或优化哈希函数解决）、哈希碰撞（可通过安全散列函数避免）和性能（取决于哈希函数和冲突解决方法）。实战案例如单词计数，通过哈希表快速统计单词频次。 PHP 哈希表的原理、实现与常见问题 哈希表的原理 哈希表是通过哈希函数将键

php 提供了数组、哈希表、链表、堆栈、队列、树和图等复杂数据结构的完整指南，可用于有效存储和管理不同数据类型和结构，增强 php 程序的性能和效率。 用 PHP 实现复杂数据结构的完整指南 数据结构在现代编程中至关重要，它决定了数据存储和访问的效率。PHP 提供了广泛的数据结构来满足各种场景。本指南将全面介绍如何使用 PHP 实现复杂数据结构，并通过实战案例加深理解。 一、数组和哈希表 数组和哈

php 数组查找元素原理：确定键的哈希值。查找对应哈希值的桶。在桶内遍历并比较键值对。找到匹配键时返回元素。 PHP 数组查找特定元素的底层原理 在 PHP 中，数组是一种有序的数据结构，其中元素以键值对的形式存储。为了查找特定元素，底层执行以下步骤： 确定哈希值：数组键为字符串时，PHP 会计算其哈希值（整数值）。 桶查找：数组被划分为多个“桶”，每个哈希值对应一个桶。数据库/hashtable

除了最近为AVX2、AVX-512和其他版本制定了AES-XTS实现，以加快磁盘/文件加密，谷歌的Eric Biggers还为Linux内核的DM Verity代码进行了一些不错的性能改进。 作为提醒，DM Verity是设备映射器使用加密摘要提供块设备透明完整性检查的手段。有了Eric Biggers的挂起代码，通过使用多缓冲区哈希，性能得到了提高。他在这个补丁中解释说： “当哈希算法支持时，使

在 java 函数库中，messagedigest 类可用于哈希算法，并提供 md5、sha 和其他哈希算法的实现，包括：1. md5 算法：使用 messagedigest.getinstance("md5") 获取实例。2. sha 算法：包括 sha-1、sha-256、sha-384 和 sha-512，使用 messagedigest.getinstance("sha-256") 获取实

hashmap 是一种存储键值对的数据结构，使用哈希表来快速高效地查找和插入值。其特点包括：存储键值对，键唯一，值可为 null。基于哈希表，平均查找复杂度为 o(1)。默认非线程安全，需要同步机制。 什么是 HashMap？ HashMap 是一种哈希表，它是一种数据结构，可以高效地存储键值对。在 Java 中，HashMap 是一个由 java.util 包提供的类，它使用哈希函数将键映射到值

哈喽，大家好，我是了不起。 今天给大家介绍一个底层数字问题——为什么Java String哈希函数乘数为31？ 1、源码重现 在这个实现中，31 被用作乘数。那么，为什么选择 31 作为乘数呢？ 2、降低哈希冲突 31 是一个质数，相信大家学过数学的，质数是这样定义的： 指在大于1的自然数中，除了1和它本身以外没有任何正因数的自然数。 在哈希函数中，使用质数作为乘数可以提高哈希值的分布均匀性。如果

redis 提供五种数据类型，每种类型有其底层数据结构：字符串：sds（二进制安全、空间高效）哈希：哈希表（键值对存储）列表：双向链表（有序数据集合）集合：整数集合或哈希表（不重复元素）有序集合：跳跃表（按分数排序和范围查找） Redis 五种数据类型及其底层结构 Redis 提供了五种基本数据类型，每种类型都有不同的底层数据结构来存储和操作数据。 1. 字符串（string） 底层结构：SDS（