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Redis中5种数据结构的使用场景介绍

这篇文章主要介绍了Redis中5种数据结构的使用场景介绍,本文对Redis中的5种数据类型String、Hash、List、Set、Sorted Set做了讲解,需要的朋友可以参考下 一、redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉

redis 消息队列 memcached 线程 HASH string list 数据结构 set 存储

电脑hash破解

我一直在想,到底用什么样的方式才能较长时间地控制已经得到了权限的目标呢?留后门,种木马,甚至是Rootkit?留的Webshell痕迹太明显,哪怕是一句话的Webshell,都极容易被管理员清除。放了木马,也容易被有经验的管理员查出来,毕竟现在能做到无声无色的木马还是比较少。早期的是自己建个进程,结束掉进程就over了,后来有了注入进程的木马,再后来还有了以服务启动的木马,还有些是替换某些

算法 木马 服务器 加密 windows HASH

java解决hash算法冲突

看了ConcurrentHashMap的实现, 使用的是拉链法. 虽然我们不希望发生冲突,但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度,而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发 生。另外,当关键字的实际取值大于哈希表的长度时,而且表中已装满了记录,如果插入一个新记录,不仅发生冲突,而且还会发生溢出。因此,处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题。

算法 java HASH 序列 key

HashMap原理解析

1. HashMap的数据结构 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。       数组 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难; 链表 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特

HASH index null 数据结构 hashmap 存储 key 数组

Hash算法,及HashMap使用

为什么要Hash? 哈希表是基于数组实现的,哈希算法就是如何将键值(key)转换成数组小标的方法,哈希化可以提供非常高的操作(插入、删除、查询)效率,因为对有序数组的查询,即使是二分查找也只能做到O(logN),因为哈希可以直接将要查询的key转化为数组小标,所以可以达到O(1)的时间级。 Hash算法:将key做hash后的值叫hashcode,hashcode的值范围可能很大,

算法 http 同步 HASH hashmap 存储 key 数组

Redis数据结构(二)字典

Redis字典其实就是Hash表,其实现和JAVA语言中的hashmap结构大同小异,按Key-Value方式存储键值对,但是又存在一定的差异。 java中的hashmap结构即包含hash表,又实现了rehash自我扩充; 而redis字典则通过dictht结构实现hash表,通过字典(dict)实现rehash(字典中包含一个dictht数组dictht ht[2])

redis 函数 HASH void type 数据结构 hashmap key 数组

一些常用的字符串hash函数

HASH function

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