Hash 取模法构造hash函数及链地址法防冲突

从NOI2017三道题解析算法竞赛核心模型:高精度、哈希与概率DP 在算法竞赛和编程实践中,高精度运算、字符串哈希与动态规划是解决复杂问题的关键技术。高精度运算通过压位优化,将大整数分段存储并利用位运算高效处理进位,解决了内置数据类型无法处理超大整数运算的瓶颈。字符串哈希则通过将字符串映射为固定值,支持O(1)的子串匹配,在动态维护序列时,结合局部更新策略,可高效处理连接、断开与查询操作。动态规划通过状态定义与转移方程系统化求解最优解,结合矩阵快速幂可加速线性递推。这些技术广泛应用于模拟计算、文本处理与概率统计等场景。本文以NOI2017的“整数”、“蚯蚓排队”和“泳池”三 阅读详情


在算法比赛中,经常会用到hash来处理快速搜索和判重的问题。这里举一个例子来说明。

思路如下:

  (1)采用取模法构造哈希函数

       (2 ) 解决冲突采用链地址法。

数据举例:

需要被hash的数据列表为(19,14,23,01,68,20,84,27,55,11,10,79),取哈希函数为H(key)=key MOD 13。则预想结果应为:


( 以上数据来源:http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2012/05/08/2490191.html,感谢! )

一般在比赛中有两种使用场景:

一是原始所有的状态数据是不确定的(即在程序中一边计算,一边将其hash),程序中要将这些数据在hash的过程中存起来。如下面程序中的 TK数组。

package hash;

public class HashTest {
	
	public static final int hashsize=13;
	public static final int maxState=30;
	public static int[]  head=new int[hashsize];
	public static int[] next=new int[maxState];

	public static int[] data=new int[]{19,14,23,01,68,20,84,27,55,11,10,79};//准备好所有的数据
	
	public static int[] tk=new int[maxState]; //所有的hash值存在这里
	
	public static int tot=0;//维护当前hash值的索引,每存一个值加1
	
	public static int add(int data) {
		int key=data%hashsize;		
        if(find(data)!=-1) return -1; //如果存在,则不加返回失败
        tot++; //注意tk数组的下标将从1开始
		next[tot]=head[key];  
		head[key]=tot;
		tk[tot]=data;
		return 1;
	}
	
	//判重
	public static int find(int data) {
		int key=data%hashsize;
		for(int i=head[key]; i!=-1; i=next[i])
			if(tk[i]==data)return i;                                                                 
		return -1;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		//初始化head,next
		for(int i=0;i<head.length;i++) {head[i]=-1;}
		for(int i=0;i<next.length;i++) {next[i]=-1;}
		//准备测试数据,构造hash
		for(int i=0;i<data.length;i++) {
			add(data[i]);
		}
		//打印结果
		int index=find(55);//单值查找
		System.out.println(index);
		System.out.println("**********");
		for(int i=0;i<head.length;i++) {//遍历整个hash
			System.out.print("head"+i+" "+head[i]+" : ");
			for(int j=head[i]; j!=-1; j=next[j]){
				System.out.print(tk[j]+" ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
}



结果:

9
**********
head0 -1 : 
head1 12 : 79 27 1 14 
head2 -1 : 
head3 9 : 55 68 
head4 -1 : 
head5 -1 : 
head6 7 : 84 19 
head7 6 : 20 
head8 -1 : 
head9 -1 : 
head10 11 : 10 23 
head11 10 : 11 
head12 -1 : 



另一种场景是所有状态已提前算好,只是将其hash,提高搜索速度和判重速度。


package hash;

public class HashTest2 {
	
	public static final int hashsize=13;
	public static final int maxState=30;
	public static int[]  head=new int[hashsize];
	public static int[] next=new int[maxState];

	public static int[] data=new int[]{19,14,23,01,68,20,84,27,55,11,10,79};//准备好所有的数据,也是所有状态
	
	//public static int[] tk=new int[maxState]; //不再需要	
	//public static int tot=0;//维护当前hash值的索引,每存一个值加1
	
	public static int add(int index) {
		int key=data[index]%hashsize;
        if(find(data[index])!=-1) return -1; //如果存在,则不加返回失败
		next[index]=head[key];  
		head[key]=index;
		return 1;
	}
	
	//判重
	public static int find(int value) {
		int key=value%hashsize;
		for(int i=head[key]; i!=-1; i=next[i])
			if(data[i]==value)return i;                                                                 
		return -1;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		//初始化head,next
		for(int i=0;i<head.length;i++) {head[i]=-1;}
		for(int i=0;i<next.length;i++) {next[i]=-1;}
		//准备测试数据,构造hash
		for(int i=0;i<data.length;i++) {
			add(i);  //这里改为只传状态的索引!
		}
		//打印结果
		int index=find(55);//单值查找
		System.out.println(index);
		System.out.println("**********");
		for(int i=0;i<head.length;i++) {//遍历整个hash
			System.out.print("head"+i+" "+head[i]+" : ");
			for(int j=head[i]; j!=-1; j=next[j]){
				System.out.print(data[j]+" ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
}


结果:

8
**********
head0 -1 : 
head1 11 : 79 27 1 14 
head2 -1 : 
head3 8 : 55 68 
head4 -1 : 
head5 -1 : 
head6 6 : 84 19 
head7 5 : 20 
head8 -1 : 
head9 -1 : 
head10 10 : 10 23 
head11 9 : 11 
head12 -1 : 


一个为8,一个为9,只是索引起始一个从0开始,一个从1开始。  算法过程中根据需要加减1.


计算机中的取模运算与补码 文章目录前言一、模的概念二、10进制取模运算1.解释2.运算3.举例说明三、二进制计算机系统1.说明2. 取模与补码四、总结 前言 最近在看redis数据结构时,文中提到了全局哈希表,并且在redis Cluster(redis集群)方案中关于如何处理数据切片和实例的对应分布关系的解决方案中给出了取模的实现思路。对于取模、模数的关键词在我们实际开发中可能并不会出现,但是,它确是很多产品架构中在处理一些数据结构或分布式应用中广泛应用到的,此外它也是计算机组成原理中基础支撑,读了很多相关的网上资料,下面整理出 阅读详情

相关推荐

分布式场景下,Hash取模存在什么致命问题?如何解决?

本文系统剖析了Hash取模算法在分布式系统中的演进与应用。作为基础分片策略,Hash取模凭借无状态、O(1)时间复杂度和天然均匀性被广泛应用,但其扩展性灾难(扩容需迁移约100%数据)和雪崩风险催生了一系列优化方案。文章详细解析了虚拟节点、一致性Hash(迁移量降至约1/N)、固定槽分片等技术原理,通过代码示例展示工程实现,并深入探讨分布式系统设计的核心思维:从数学完美到工程妥协,从静态路由到动态调度,从确定性到概率性容错。最后提出技术选型决策树,强调权衡与抽象的重要性,揭示了"如何在不可靠硬件上

Java 后端|Python|AI 实战博主。专注微服务、分布式、大模型应用开发,输出可落地项目、源码剖析与面试总结。用通俗文字拆解技术难点,记录开发路上的学习与踩坑,期待和大家一起交流成长。 1969

分布式系统中三种Hash取模算法原理——普通hash取模、Hash ring、Hash slot

分布式系统hash取模分配原理,hash ring hash slot

知来者逆的博客 8976

从原理到调试:一次搞懂Camera Sensor的曝光、增益与帧率三角关系

本文深入解析Camera Sensor中曝光、增益与帧率之间的动态平衡关系,揭示低光环境下帧率下降的根本原因。通过实际调试案例和底层公式分析,帮助开发者理解如何优化相机参数设置,实现画质与流畅度的最佳平衡。

weixin_31310913的博客 429

HashMap取模运算

之前看HashMap源码时,总说HashMap数组大小要用2的n次幂,取模时用到的位运算,这样HashMap取模才会很快,也就知道了这个特性,没有去专门了解过,为什么用2的n次幂,可以用位运算来取模;由于最近看一些框架底层代码,位运算遇到的多了,有点好奇,就研究了下;发现这个取模确实很有趣; ...

蓝梅 4004

Edge主页被2345劫持?手动清理注册表与组策略的完整方案

浏览器主页劫持是Windows系统中常见的恶意篡改行为,其原理是通过修改注册表、快捷方式、组策略等多处系统配置,强制锁定浏览器启动页。这类劫持不仅影响上网体验,还可能带来隐私泄露和恶意软件感染风险。在安全防护与系统优化场景中,掌握手动清理主页劫持的技能至关重要。本文针对Edge主页被2345导航劫持的问题,深入解析劫持入口,提供从快捷方式、注册表到组策略的逐层清理步骤,并给出防复发策略,帮助用户彻底摆脱顽固劫持。

weixin_30582943的博客 384

UniApp实战:5分钟搞定后台持续定位与轨迹实时更新(附完整代码)

本文详细介绍了在UniApp中实现后台持续定位与动态轨迹地图系统的完整方案。针对物流配送、运动健身等场景,文章深入讲解了权限申请、坐标系选择、定位防抖优化、地图轨迹线(polyline)实时绘制等核心步骤,并提供了可复用的完整代码,帮助开发者高效解决App切后台定位停止、轨迹漂移等常见难题。

weixin_29266679的博客 483

HASH算法

hash

u011619480的专栏 614

电流模架构Bandgap设计与仿真

带隙基准作为集成电路中一个重要模块,被广泛应用在低压差线性稳压(LDO)、充电电池保护芯片和通信电路、射频收发器、flash存储器等多种模拟及数模混合集成电路中,并且是片上集成系统(SOC)芯片中不可或缺的部分,为整个芯片提供精确的电压参考点............

qq_50968231的博客 5万+

白话大数据--Hash分片

引言 大数据系统其中一个典型的特点就是集群化,方便节点横向扩展,也就是所说的弹性扩容。之所以进行横向扩展,是因为纵向扩展难以处理庞大的数据量。将大数据进行切分,是实现数据集群化存储和计算的一种常用手段。 这个过程的学名叫做数据分片,将一个整体的数据划分到不同的节点去存储,然后通过路由来寻找到指定的节点,进行数据的读写操作。常用的数据分片方法有Hash分片和范围分片。而Hash分片包含所说的哈希...

技术笔记 4902

Unity热更实战:用YooAsset+HybridCLR实现小游戏资源与代码双更新(含避坑清单)

本文详细介绍了Unity小游戏开发中如何通过YooAsset与HybridCLR实现资源与代码双热更新方案。内容涵盖环境配置、架构设计、微信小游戏专项优化、热更代码工程化实践及真机调试技巧,帮助开发者解决审核周期长、紧急修复等痛点,提升更新效率与稳定性。

weixin_42520025的博客 502

ABB机器人常见的几大数据类型

ABB机器人数据存储描述了机器人控制器内部的各项属性,ABB机器人控制器数据类型多达100余种,其中常见的数据类型包括基本数据、i/o数据、运动相关数据。 1、基本数据 基本数据: bool 逻辑值:逻辑状态下赋予的真或者假。逻辑值有两种情况:成立和不成立则逻辑值为真使用true或1表示不成立则逻辑值为假使用false或0表示 byte 字节值:用于计量存储容量的一种计量单位,取值范围为(0-255) num 数值:变量、可存储整数或小数整数取值范围(-8388607~8388608) dnum

soinlove36的专栏 1万+

C语言-----生成哈希表(线性探测法)

/* / / @哈希表(线性探测法) / */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<windows.h> #define Field -1 #define null -32768 typedef struct hashmap...

qq_37451250的博客 2626

Starlink第三代终端和第二代终端的差异性有哪些?

starlink第三代终端和第二代终端的额差异

chen2jiang3的博客 2927

揭秘哈希冲突解决方案:5种常用方法让你的算法性能提升10倍

掌握哈希冲突高效解决之道,显著提升哈希算法的实现性能。介绍链地址法、开放寻址法等5种常用方法,适用于高并发、大数据场景,降低碰撞率,提高查询速度10倍。实用技巧值得收藏。

IterStream的博客 818

黑猫带你学UFS协议第12篇:UFS标志(Flags)和属性(Atrributes)详解

UFS中的标志其实就是一些开关,布尔型,非0即1,打开或者关闭。这些标志可以用来使能或者禁止UFS设备的一些功能、模式或者状态。 简单来说,flag和attribute、discriptor一样,都是ufs的寄存器罢了。只不过spec将这些寄存器分类了,分成这三种大的类型了而已。 标志可以被清除、复位、设置、触发、读。 主机也是通过设备管理器的Query Request UPIU来读取或者写标志。

黑猫奥利奥的博客 2083

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

深入理解哈希冲突:原因、解决方案及实战示例

理想情况下,不同的键应映射到唯一的索引,但现实中,哈希值的范围(例如0-99)往往远小于键的范围(如 millions 个不同的键),这就像用100个座位招待1000位客人,冲突不可避免。插入键 22 时,若 h1(22) = 2 冲突,则计算 h2(22) = 7 - (22%7) = 6 ,将键存入位置6。插入键 22 ,哈希值也为 2 ,位置2被占用,探测位置3。若仍被占用,继续探测位置4,依此类推。规则:将哈希表分为基本表和溢出表,无冲突的键存入基本表,冲突的键统一存入溢出表。

m0_73626745的博客 638

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

数据结构——哈希表

哈希表的实现--防冲突法(拉链法)

qq_58240849的博客 2809

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

Java 搜索型数据结构全解:二叉搜索树、Map/Set 体系与哈希表

本文系统解析Java中三大搜索型数据结构:1)二叉搜索树(BST)及其平衡变种红黑树,支持有序操作但性能依赖平衡性;2)Map/Set体系,包含基于哈希表的HashMap/HashSet(O(1)查询)和基于红黑树的TreeMap/TreeSet(有序,O(logn)操作);3)哈希表实现原理,重点说明冲突处理机制和负载因子动态扩容策略。三者各有优劣:哈希表适合快速精确查找,平衡BST适用于有序场景,开发者应根据排序需求、性能要求选择合适结构,其中Java集合框架已针对各场景优化实现。

2601_95735259的博客 351

.NET集合性能本质:内存布局、泛型与语义契约三轴选型法

数据结构是软件性能的底层基石,其选择直接决定CPU缓存效率、GC压力与并发安全性。理解Array连续内存带来的空间局部性优势,掌握泛型List<T>如何消除装箱拆箱实现零开销抽象,厘清Dictionary<K,T>哈希冲突与负载因子对实际延迟的影响,是构建高吞吐服务的前提。在电商购物车、配置中心、实时日志等典型场景中,脱离‘O(1)’理论而忽视内存布局和访问模式,极易引发线上卡顿与内存爆炸。本文聚焦.NET运行时真实机制,结合火焰图、dump分析与生产事故复盘,揭示List<T>扩容链、Dictionary

diaojin6880的博客 316

Hash函数与取模运算

1. hash函数哈希表也称散列表,是一种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作,不论有多少数据项,插入与删除只需要接近常量的时间:O(1)时间级。但哈希表也有缺点,它是基于数组的,数组一旦被创建,就难以扩展。某些哈希表被填满时,性能急剧下降。,所以程序员必

缘起宇轩阁 1万+

当取模运算时 为什么 可能会导致数组被填满(碰撞)

取模运算是一种常用的哈希函数,它将一个数字映射到一个固定大小的数组中。当取模运算时,有可能会导致多个不同的数字被映射到同一个数组位置,这种情况被称为碰撞。碰撞会导致数组被填满,影响查询效率。 ...

weixin_42584507的博客 176

分库分表方案设计hash取模和range范围的思考

分库分表避免热点数据、便利的进行数据迁移和扩容

tdt008的博客 1199

一致性哈希算法原理详解

(1)一致性哈希算法将整个哈希值空间按照顺时针方向组织成一个虚拟的圆环,称为 Hash 环; (2)接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,从而确定每台机器在哈希环上的位置; (3)最后使用算法定位数据访问到相应服务器:将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针寻找,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器

张维鹏的博客 5万+

一致性hash算法和hash槽算法

一致性Hash算法,主要是考虑到分布式系统每个节点都有可能失效,并且新的节点很可能动态的增加进来的情况。如何保证当系统的节点数目发生变化的时候(新增/删减),我们的系统仍然能够对外提供良好的服务(不用停掉所有redis服务),这是值得考虑的!

syf231的博客 2532

分布式中hash取模算法

常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按照自定义的hash()算法,对每个请求的hash()值按N取模,得到余数i,然后将请求分发到编号为i的机器。 但这样的算法方法存在致命问题,如果某一台机器宕机,那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理,这时需要将当掉的服务器从算法从去除,此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算; 为

evsqiezi 2万+
上一篇: 算法竞赛入门经典java版程序ch4 UVa213
下一篇: SVG的座标变换transform
java_veilman
博客等级 码龄19年 21粉丝 13原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值