哈希算法

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深入理解哈希表目录前言一、哈希表的核心概念与基础思想1.1 什么是哈希1.2 直接定址法与优缺点二、哈希表的三大核心要素

C++ | 哈希的应用哈希的核心应用：位图（bitset）与布隆过滤器（Bloom Filter）。位图（bitset）是哈希的基础轻量实现，布隆过滤器是哈希 + 位图的经典组合优化，二者均基于哈希映射思想解决海量数据的存在性判断 / 去重问题，是哈希在 “空间高效利用” 场景下的核心应用，且布隆过滤器完美弥补了位图的天然缺陷。

Leetcode 454 四数相加II 采用哈希表解决为什么想到用哈希，因为时间复杂度要求N^2, 思路：遍历A和B数组，找到a+b的所有可能，然后遍历C和D数组找到-(a+b)的所有可能，并用hash_map记录-(a+b)出现的次数，得到最终结果

【码道初阶-Hot100】LeetCode 560. 和为 K 的子数组：从前缀和到哈希计数，彻底讲透为什么“统计前缀和”就等价于统计子数组个数LeetCode 560. 和为 K 的子数组（Subarray Sum Equals K）是前缀和题目中的经典代表，也是面试中高频出现的一道题。很多人第一次看到这题时，最容易产生两个疑问：

（10）LeetCode 560. 和为K的子数组给你一个整数数组 nums 和一个整数 k，请你统计并返回该数组中和为 k 的连续子数组的个数。示例 1：

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力扣 hot100 最小覆盖子串哈希表滑动窗口 Java 题解以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。

Redis值数据类型——hash获取指定 hash 的单个字段值查看字段是否存在，当字段不存在时赋值，类似HSET（返回1），区别在于如果字段已经存在，该命令不执行任何操作（返回0）。

优选算法_丢失的数字_位运算_C++我们要找到一个没有的数字,先把nums存入hash表中,对比缺失的数字是哪个算法优化:在对比hash表的时候可以使用二分查找

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Hash算法性能优化：从理论到实战的飞跃Hash 算法，又被称为散列算法，是一种能够把任意长度的输入数据，通过特定的数学运算，转换为固定长度输出的算法。这个固定长度的输出结果，我们通常将其称为 “哈希值”“散列值” 或者 “消息摘要”。

ConcurrentHashMap源码学习如果n的范围在0到Integer.MAX_VALUE之间，返回n。如果小于0，返回0；如果大于Integer.MAX_VALUE，返回Integer.MAX_VALUE。

【码道初阶-Hot100】LeetCode 3. 无重复字符的最长子串：从错误直觉到滑动窗口，彻底讲透为什么必须判断 `map.get(c) ＞= left`LeetCode 3. 无重复字符的最长子串（Longest Substring Without Repeating Characters）是滑动窗口题目的经典入门题。题目本身不复杂，但真正容易卡住人的地方并不是代码长度，而是几个关键理解点：

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Java Map 三大核心实现类详解：HashMap、TreeMap、HashtableHashMap 的底层是「哈希桶数组」，每个桶对应一个链表 / 红黑树，核心结构如下：HashMap 允许 key 为 null，底层会将 null 键的哈希值固定为 0，存入数组下标 0 的桶中：

算法·字符串哈希注意：s = '0' + s;// 0,n+1

【单调栈/队列&并查集&字符串哈希&Tire树】习题集锦目录单调栈1. 【模板】单调栈2. 发射站3. Largest Rectangle in a Histogram

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力扣 hot100 和为K的子数组哈希&前缀和给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回该数组中和为 k 的子数组的个数。子数组是数组中元素的连续非空序列。

36. 有效的数独（Valid Sudoku）题解（C语言）判断一个 9×9 的数独是否有效。只需要根据以下规则验证已经填入的数字是否有效即可：数字 1-9 在每一行只能出现一次；

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【LeetCode 手撕算法】(滑动窗口) 3-无重复字符的最长子串、438-找到字符串中所有字母异位词给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例 1输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。注意 "bca" 和 "cab" 也是正确答案。

算法·字符串优先考虑字符串哈希！！！，字符串哈希！！！，字符串哈希！！！

Redis命令-Hash命令在 Redis 中，Hash（哈希）是一种非常高效的键值对集合类型，特别适合存储对象。例如：相比将每个字段拆成独立 key（如 user:1001:name、user:1001:age），Hash 具有： ✅ 内存更省（Redis 对小 Hash 有特殊编码优化） ✅ 操作原子性（单个 Hash 内部操作是原子的） ✅ 网络开销更低（一次命令获取多个字段）

《C++实战项目-高并发内存池》7.大块内存的申请与释放💡Yupureki:个人主页✨个人专栏:《C++》《算法》《Linux系统编程》《高并发内存池》🌸Yupureki🌸的简介: