哈希算法

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基于离散余弦变换的感知哈希算法：原理、实现与工程实践如果需要下载源码请到：纯Qt实现pHash算法源码资源-CSDN下载摘要感知哈希（Perceptual Hash, pHash）是一类将多媒体内容映射为紧凑指纹的算法族，其核心特性在于：语义相似的输入产生相近的哈希值，而传统密码学哈希（如SHA-256）则追求雪崩效应。本文系统阐述三种主流图像感知哈希算法——均值哈希（aHash）、差异哈希（dHash）和基于离散余弦变换的感知哈希（DCT-pHash）的数学原理与工程实现，并给出一个零外部依赖、基于Qt框架的C++生产级实现方案。

C++数据结构进阶：哈希表实现在上一篇文章中，我们已经系统地介绍了哈希表的基本原理，包括散列函数的设计、哈希冲突的产生原因以及负载因子的影响。通过这些内容可以看到，哈希表之所以能够在平均情况下实现 O(1) 的查找效率，核心在于将关键字通过哈希函数映射到数组下标，从而将查找问题转化为一次数组访问

【Golang】Golang Map数据结构底层原理Go map 底层是哈希表（Hash Table），采用「开放寻址 + 拉链法」混合实现（核心是拉链法），由 hmap（哈希表头部）和 bmap（桶）两大核心结构体支撑，我会从结构拆解 → 核心流程 → 增查示例完整讲透。

算法：字符串哈希#预处理 #前缀 #基础算法hash(s)=∑i=0n−1s[i]×pn−i−1(modM) hash(s) = \sum_{i=0}^{n-1} s[i] \times p^{n-i-1} \pmod{M} hash(s)=i=0∑n−1s[i]×pn−i−1(modM)

C++ 数据结构进阶：哈希表原理哈希（又称散列）是一种高效的数据组织方式。其名称暗示了数据的分散存储特性，其核心原理是通过哈希函数建立关键字Key与存储位置之间的映射关系。这种机制使得查找操作时，只需通过哈希函数快速计算出Key对应的存储位置即可完成检索

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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。