哈希算法

终极剖析HashMap：数据结构、哈希冲突与解决方案全解文章目录引言一、HashMap底层数据结构：三维存储架构1. 核心存储层（硬件优化设计）2. 内存布局对比

OpenCV多种图像哈希算法的实现比较OpenCV提供用于提取图像哈希值的算法，以及在大规模数据集中快速找出最相似图像的方法。所有函数的命名空间为：cv::img_hash。支持的算法：

OpenCV 图像哈希类cv::img_hash::AverageHashcv::img_hash::AverageHash是OpenCV中用于图像哈希（Image Hashing）的一个类，属于opencv_img_hash模块。它实现了平均哈希算法（Average Hash, aHash），可以快速计算图像的“指纹”或“感知哈希值”，用于判断两张图像是否相似。

SHA-256算法流程分析与演示——github工程完善https://github.com/in3rsha/sha256-animation上面是原作者github代码，写的是相当吊，笔者将其代码进行进行了复现和SHA-256算法的学习如下文

不太可爱的大白

Mysql分片：一致性哈希算法哈希取模最大的痛点是：当分片数量（例如数据库节点数）发生变化时，几乎所有数据的哈希结果都会改变，导致大规模的数据迁移。一致性哈希就是为了解决这个“伸缩性差”的问题而诞生的。

HashMap的get、put流程源码分析get 方法源码如下get方法通过getNode实现键值对查找，核心是利用哈希定位与数据结构适配实现高效查询，步骤如下： 1.哈希值计算调用hash(key)生成二次哈希值，确保与插入时的定位逻辑一致。 2.索引定位与节点查找计算索引后，检查哈希表状态及目标位置：哈希表为空、长度为 0 或索引位置无节点：返回null；索引位置首节点键匹配：直接返回该节点；首节点不匹配时，根据结构处理：红黑树节点：调用getTreeNode从根节点开始按红黑树规则查找；链表节点：遍历链表逐一比对，找到匹配节点

HashMap的put、get方法详解（附源码）HashMap 只提供了 put 用于添加元素，putVal 方法只是给 put 方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。对 putVal 方法添加元素的分析如下：如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，如果 key 不相同，就判断 p 是否是一个树节点，如果是就调用e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)将元素添加进入。如果不是就遍

SHA-256算法详解——Github工程结合示例和动画演示近日笔者在学习区块链的相关知识，接触到SHA-256算法，这里做一个知识梳理和总结。强烈推荐大家自行去学习下面链接github上的工程，作者的动画演示和解释做的非常出色，逻辑非常清晰，B站搬运的对应的油管的讲解视频也放在下面，本文也是基于此github工程和作者学习过程的思路进行呈现。

OpenCV哈希算法------Marr-Hildreth 边缘检测哈希算法该类实现了 Marr-Hildreth 边缘检测哈希算法（Marr-Hildreth Hash），用于图像相似性比较。它基于 Marr-Hildreth 边缘检测器（也称为 Laplacian of Gaussian, LoG）提取图像边缘信息，并生成二进制哈希值。

C# Dictionary源码分析关键属性其中Entry的结构如下当指定大小和比较器创建时默认创建时指定大小创建时TryInsert方法

源哈希（sh）解析源哈希（Source Hashing）是一种负载均衡算法，它根据请求的源 IP 地址（或其他标识符）生成哈希值，然后根据这个哈希值将请求分配到特定的后端服务实例。这种方法常用于确保来自同一客户端的请求始终被路由到同一个后端实例，从而实现会话保持（Session Affinity）。

【算法】宽度优先遍历BFS题解BFS核心思想二叉树的宽搜一般都是借助队列来实现的，实现的原理为首先将根节点进行放入队列中，然后将根节点进行弹出的时候，将这个节点的孩子节点进行放入队列中，然后继续弹出队头的元素，弹出对头节点时，在将该节点的孩子节点进行入队操作，以此循环直至队列中没有元素位置。

[Cyclone] 哈希算法 | SIMD优化哈希计算 | 大数运算 (Int类)欢迎回到Cyclone教程！在上一章地址解码器（P2PKHDecoder）中，我们了解了Cyclone如何将类似1BvBMSEYstWetqTFn5Au4m4GFg7xJaNVN2的比特币地址解码为由20字节Hash160构成的数字指纹。

学习开发之hashmapHashMap 是 Java 集合框架中的一部分，它实现了 Map<K, V> 接口，用于存储键值对（key-value pairs）。在 HashMap 中，每个键都是唯一的，而值可以重复。它基于哈希表实现，允许快速的插入、删除和查找操作，平均时间复杂度为 O(1)。

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后端密码加密：守护用户数据的钢铁长城“系统被拖库了！” 这可能是开发者最恐惧的噩梦。而当用户密码以明文暴露时，灾难将席卷每个用户——密码重用的惯性会让黑客轻松攻破他们在其他平台的账户。作为后端开发者，我们握有守护用户安全的第一道钥匙：科学的密码存储策略。

Hive UDF 开发实战：MD5 哈希函数实现关键改进点：关键改进点：临时函数部署：永久函数部署：性能测试对比：性能优化建议：监控与维护：安全注意事项：

浏览器原生控件上传PDF导致hash值不同用户要求对上传的pdf计算hash排重，上线后发现排重失败1、postman直接调用接口没有发现问题，每次获取的hash值是一样的

（C语言）Map数组的实现（数据结构）（链表）（指针）这个代码实现了一个简单的哈希表（Hash Map）数据结构，用于存储键值对（key-value pairs）。下面将详细解释代码的每一部分及其功能：

安全系统学习

【网络安全】DNS 域原理、危害及防御关于 DNS 的原理，这里不在做说明，你只需要知道他是 53 UDP 端口即可，以及 Wireshark 走的协议是什么样的

oracle中与StarRock表数据使用MD5值进行比较