哈希算法

哈希相关的模拟实现学习c++，最大的乐趣个人认为是搓天搓地搓空气，包括底层的操作系统也是由和c++很接近的c语言和汇编语言等搓出来的（不排除后期可能有别的）。

数据结构-Set集合（一）Set集合介绍、优缺点Hash函数定位存储位置解决哈希冲突判断数据已存在动态扩容核心目的：降低哈希冲突概率、防止操作效率下降

哈希指针与数据结构：构建可信数字世界的基石哈希指针是一种创新型数据结构，融合了传统指针的定位功能与密码学哈希的验证能力：哈希指针通过数学与密码学的融合，为数据结构赋予了不可篡改性和高效验证能力，成为区块链、分布式系统及可信计算的核心技术。其应用从区块链链式结构到Merkle树的层级验证，再到跨领域的分布式存储与证书管理，持续推动着数字世界的信任构建。未来，随着后量子密码学与分层架构的发展，哈希指针将继续深化其在安全、高效数据管理中的基石作用。

【力扣热题100】哈希——最长连续序列给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。示例 1：

『 C++ 入门到放弃』- 哈希表哈希，也称「散列」是一种用来进行高效查找的数据结构，查找的时间复杂度平均为O(1)，其本质就是依赖哈希函数这个算法来将 key 和该 key 存储位置建立一个映射关系。

C++ 哈希算法、贪心算法哈希算法：辅助数组h[1001]， h[x]代表x出现的次数，整数技术器c。算法：遍历这n个数，对于遍历到的第i个数x，计算出以下数字 y = h[x - 1] + h[x + 1]直接累加到计数器c上（因为h[x]代表x的出现次数），把当前遍历到的x这个数，执行以下操作，h[x] = h[x] + 1，代表增加x的计数。（缺点：如果数字范围很大很散，就会导致开不出这么大的空间）。

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day22 哈希表和二叉树存放记录数组，主要实现查找的功能取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址H(key)=key MOD p , p≤m

【力扣热题100】哈希——两数之和给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。链接：https://leetcode.cn/problems/two-sum/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked

哈希表(c语言)哈希表是一种以关联方式存储数据的数据结构。在哈希表中，数据以数组格式存储，其中每个数据值都有自己的唯一的索引值。哈希表也叫散列表，是根据关键码值(Key Value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码之值映射到表中一个位置来访问记录。

刚入坑的新人编程

暑期算法训练.8目录37.力扣. 1576替换所有的问号37.1 题目解析：37.2 算法思路：37.3 代码演示：编辑

Flink堆状态后端核心：CopyOnWriteStateMap解析CopyOnWriteStateMap<K, N, S> 是 Flink 堆状态后端中 StateMap 的一个核心实现，它通过写时复制 (Copy-on-Write, COW) 机制来支持高效的异步快照和增量式哈希重组 (incremental rehashing)。它在性能和内存效率之间做了一些权衡，以换取这些高级特性。

幼稚园的山代王

TreeMap一致性哈希环设计与实现 —— 高可用的数据分布引擎在分布式系统中，服务节点的增删是常态操作，例如缓存节点扩容、数据库分片或服务实例上线下线。传统的取模方式（如key.hashCode() % N）虽然简单，但一旦节点数量发生变化，会导致大量数据迁移，严重影响系统性能与可用性。

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【重学数据结构】哈希表 Hash目录哈希表是怎么来的？哈希表的数据结构哈希函数的设计那此时你可能有疑问，为什么不能直接使用hashcode()?

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暑假算法训练.6目录27. 一维前缀和模板：27.1 题目解析：27.2 算法思路：27.3 代码演示：编辑27.4 总结反思

【C++11】哈希表与无序容器：从概念到应用C++11 标准引入了一个非常重要的容器系列——无序容器（unordered containers），包括 unordered_set、unordered_map、unordered_multiset 和 unordered_multimap。这些容器与之前的关联式容器（如 set、map、multiset 和 multimap）类似，但有一个重要区别：无序容器的元素不会按某种顺序（如升序或降序）排列，而是通过哈希表来组织。因此，访问、插入和删除操作的时间复杂度大大降低（平均情况下为常数时间 O(1)）

Solidity 中的`bytes`在 Solidity 中，bytes 和 bytes32 都是用来保存二进制数据的类型，但它们的长度、使用场景、Gas 成本完全不同。

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