查找的过程为给定值依次和关键字集合中各个关键字进行比较；查找的效率取决于和给定值进行比较的关键字个数；哈希函数： f(key) = L[(ord(第一字母)-ord（‘A’）+1)/2] 该例子可见： 1、哈希（Hash）函数是一个映像，即：将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，...
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2015-03-30 22:54:20
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布嵘过滤器为一种空间效率很高的随机数据结构, 它的实现方法主要包括一个位数组, 可用c++中的bitset来实现和k个哈希函数. 算法原理为: 当向某一个集合中添加一个元素的时候, 该元素会分别作为K个哈希函数的输入, 将该元素映射到位数组的k个点, 将这些点置为1. 当要查找某个元素是否在该集.....
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2015-03-30 18:17:08
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Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）.....
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2015-03-29 07:04:10
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原文：Hash表（C++实现）哈希表的几个概念：映像：由哈希函数得到的哈希表是一个映像。冲突：如果两个关键字的哈希函数值相等，这种现象称为冲突。处理冲突的几个方法：1、开放地址法：用开放地址处理冲突就是当冲突发生时，形成一个地址序列，沿着这个序列逐个深测，直到找到一个“空”的开放地址，将发生冲突的关...
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2015-03-16 22:48:31
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要点哈希表和哈希函数在记录的存储位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系（映射函数），使每个关键字和一个存储位置能唯一对应。这个映射函数称为哈希函数，根据这个原则建立的表称为哈希表(Hash Table)，也叫散列表。以上描述，如果通过数学形式来描述就是：若查找关键字为 key，则其值存放在 f...
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2015-03-16 16:04:39
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原始链接--http://www.jiahenglu.net/NSFC/LSH.htmlLSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于...
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2015-03-11 10:36:46
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源码分析要分析HashMap，先来回顾一下数据结构中的哈希表。什么是哈希表？是根据关键码值(Key)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫哈希表。
比如关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为哈希函数，按这个思想建立的表为散列表（哈希表...
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2015-03-06 19:15:19
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题目大意：给定一个字符串S，求一个最长的L(L*2
一开始我的想法是枚举L，判断长度为L的前缀和长度为L的后缀的所有循环同构的哈希值之和是否相等
但是很快我发现这做法是扯淡- - 因为一个字符串所有循环同构的哈希值之和等于这个字符串所有字符ASCII码之和乘上(BASE^len+BASE^(len-1)+...+BASE^2+BASE+1)
然后我在想能不能考虑修改一下哈希函数呢？
比如给...
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2015-03-04 14:45:29
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摘要访问认证是一种协议规定的Web服务器用来同网页浏览器进行认证信息协商的方法。它在密码发出前，先对其应用哈希函数，这相对于HTTP基本认证发送明文而言，更安全。从技术上讲，摘要认证是使用随机数来阻止进行密码分析的MD5加密哈希函数应用。它使用HTTP协议。一、摘要认证基本流程：1.客户端请求 (....
<?php
/*Bloom Filter算法来去重过滤。
介绍下Bloom Filter的基本处理思路：申请一批空间用于保存0 1信息，再根据一批哈希函数确定元素对应的位置，如果每个哈希函数对应位置的值为全部1，说明此元素存在。相反，如果为0，则要把对应位置的值设置为1。由于不同的元素可能会有相同的哈希值，即同一个位置有可能保存了多个元素的信息，从而导致存在一定的误判率。
如果申请空间太小...
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2015-02-28 21:48:58
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