哈希算法

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数据结构：哈希表（Hash table）目录1.概念2.示例（将0-100数据存放到哈希表中）3.应用哈希表（Hash table，也叫散列表、非线性表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的一种高效的数据结构。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。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做哈希表。

优选算法【专题九：哈希表】目录1、哈希表简介2、1.两数之和3、面试题01.02.判断是否互为字符重拍4、217.存在重复元素5、219.存在重复元素Ⅱ

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C++哈希表实现：开散列与闭散列详解好的，我们来详细讲解C++中哈希表的两种常见实现方式：开散列（Open Hashing / Separate Chaining）和闭散列（Closed Hashing / Open Addressing）。

Mysql数据库相关事务 MVCC与锁的爱恨情仇锁的层次架构 InnoDB锁分析想象一下银行转账：A 给 B 转 100 块。这其实包含两个动作：如果在第1步执行完，电闸拉了，数据库挂了。结果就是：A 的钱扣了，B 没收到。这在金融系统里是灾难。

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算法基础-哈希表哈希表可以理解为一个加强版的数组。数组可以通过索引在 O(1) 的时间复杂度内查找到对应元素，索引是一个非负整数。

从“金鱼记忆“到“超级大脑“：2025年AI智能体记忆机制与MoE架构的融合革命2025年，AI智能体（AI Agent）正经历从"即时反应者"到"经验学习者"的关键进化。字节跳动Seed团队最新发布的M3-Agent-Memorization研究揭示，通过模拟人类大脑的海马体记忆机制，智能体的长期记忆能力实现了300%的保存周期提升和2.3倍的决策响应速度。与此同时，以DeepSeek V3为代表的细粒度混合专家模型（MoE）架构走向成熟，通过稀疏激活机制实现了计算效率的质的飞跃。

某CSDN文字点选算法分析来到这个网站，选择登入操作，点击发送xx验证码，就会出现这个验证码这里就详细来分析一下这个验证过程，首先是有两个这样的接口

Vue3+Node.js实现文件上传分片上传和断点续传【详细教程】上一篇我们实现了并发控制和安全防线，解决了多文件上传的问题。但如果面试官继续追问："如果用户要上传一个 2GB 的视频文件怎么办？"或者"上传到一半网络断了，用户需要从头开始吗？"这就需要分片上传和断点续传了。

【前缀和+哈希】LCR_011_连续数组这道题关键在于把0转为-1，1保持1，将问题转化为“找和为0的最长子数组”。解释一下这行代码：假设从数组起始位置（下标 0）到下标 i 的前缀和为 0，说明 [0, i] 区间内 0 和 1 数量相等，此时子数组长度就是 i - (-1) = i + 1

leetcode统计一致字符串的数目（哈希表）本题我并没有想到要用哈希表标记数组的做法，这说明我对哈希表，标记数组这一块的知识点掌握的并不是很熟练，这道题让我们在words数组中的每个元素的每个字符在allowed数组中是否出现。

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只是懒得想了

C++实现密码破解工具：从MD5暴力破解到现代哈希安全实践在信息安全领域，理解密码破解的原理不是为了作恶，而是为了更好地防御。本文将深入讲解如何用C++实现一个MD5暴力破解工具，涵盖多线程优化、字典攻击、彩虹表预计算等核心技术，并探讨其在渗透测试与安全审计中的合法应用场景。同时，我们将延伸讨论现代密码学为何不再依赖MD5，以及开发者应如何设计更安全的身份验证系统。

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【前缀和+哈希】LCR 010. 和为 K 的子数组

Java的基础知识目录== 和 equals() 的区别hashCode() 有什么用？重写equals为什么要重写hashcode?

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【Hot100|16-LeetCode 41. 缺失的第一个正数】给你一个未排序的整数数组 nums，请你找出其中没有出现的最小的正整数。要求时间复杂度为 O(n)，并且只能使用常数级别的额外空间。

C++学习笔记——哈希表哈希(hash)又称散列，是一种组织数据的方式。从译名来看，有散乱排列的意思。本质就是通过哈希函数把关键字Key跟存储位置建立一个映射关系，查找时通过这个哈希函数计算出Key存储的位置，进行快速查找。（哈希和哈希表并不是一个概念，前者更偏向一种思想）

SpringBoot配置优化：Tomcat+数据库+缓存+日志全场景教程Spring Boot配置优化，每个配置都附有代码和详解，即使刚接触也能轻松上手。注：具体配置需结合实际使用的Spring Boot版本进行调整

两数之和、四数相加II、三数之和、四数之和这道题可以暴力也可以用哈希。首先来说暴力，就是两个嵌套的循环，找到的第一个相加为target的一组数返回。