[Java数据结构和算法] HashMap 和 HashSet 该构造方法将指定的原来默认的载荷因子改成传入的指定载荷因子，然后将传入的指定数组长度改成2的幂次（比如传入的指定长度为10，返回的值是16，因为16是2的4次方）由于哈希表的 插入/查找/删除 操作的时间复杂度均为 O（1），因此 HashMap 和 HashSet 相关操作的时间复杂度也是O（1）。可见该方法内部调用的是带有两个参数的构造方法（一个是传入的指定长度值，一个是默认的载荷因子）所创建的HashMap中将包含所传入的Map中的所有元素。它的四个构造方法都是通过 HashMap 来实现的。

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Java SE面试—Hash Map 设置一个溢出区，发生冲突的键存放到溢出区中。HashMap是线程不安全的，当多个线程同时对一个HashMap进行读写操作的时候，可能会导致数据不一致。（默认0.75）时，会扩容（扩容为原来的2倍），创建新的hash表，将元素移动到新的hash表中。哈希冲突是指不同的键通过哈希函数计算出的哈希值相同，表示应该存在相同的数组位置。，当发生哈希冲突时，用方法计算间隔，将键存放到当前位置的一定间隔后。遍历桶中的链表或红黑树，存在返回值，不存在返回null。判断这个位置的桶是否为空，若为空，创建一个链表。

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【C++】哈希表详解(开放定址法+哈希桶) 哈希表的开放定址法和链地址法(哈希桶)

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【Redis】Hash类型介绍 Redis的hash介绍

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深入理解 C++ 哈希：从概念到实战应用 本文系统讲解了C++中哈希技术的核心概念与应用。首先介绍了哈希的基本原理，包括直接定址法、哈希冲突和负载因子等概念。重点分析了哈希函数设计方法，特别是除法散列法和字符串哈希处理。随后详细讲解了两种哈希冲突解决方案：开放定址法（线性探测、二次探测）和链地址法（哈希桶），并提供了完整的哈希表实现代码。文章还涵盖了STL中unordered容器的使用示例，展示了哈希在字符串处理等场景的实际应用。通过理论讲解与代码实践相结合的方式，帮助读者全面掌握C++哈希技术，提升数据处理效率。

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详解 MySQL 自适应哈希 哈希索引是基于哈希表实现的一种内存索引结构，增删改查时间复杂度均为O(1)。它通过哈希函数将索引键映射到存储位置，快速定位数据。InnoDB自适应哈希索引(AHI)存储在缓冲池中，使用数组+链表结构，动态调整大小以适应热点数据。AHI会监控等值查询频率高的索引键，当访问次数达到阈值时自动构建哈希索引，后续查询可直接通过哈希定位数据页，避免B+树遍历。适用于主键、选择性高的等值查询场景，但不支持范围查询和低选择性索引。AHI维护需考虑开销，需根据实际场景评估是否开启。

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哈希表进阶：挑战用哈希桶封装unordered_set和unordered_map，帮你深度理解迭代器！！！ 深入哈希表底层进行讲解，包教包会！

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【优选算法必刷100题】第031~32题（前缀和算法）：连续数组、矩阵区域和 ​。

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【C++篇】无序中的法则：探索 STL之unordered_map 与 unordered_set容器的哈希美学 在高效数据管理的探索中，unordered_map 和 unordered_set 成为 C++ 标准库中的有力工具。通过哈希表实现，它们提供了超快的查找、插入、删除操作，是数据去重、频繁查找以及词频统计等需求的理想选择。本文从基本概念到高级用法，从应用场景到性能分析，深入剖析了这些容器的核心特性，展示了它们如何帮助开发者在效率与简洁之间找到平衡。无论是算法竞赛还是实际开发，掌握 unordered_map 和 unordered_set 都能为你的代码增添新维度的灵活性和速度。

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【C++】哈希表：除留余散法和哈希桶的实现 本文是小编巩固自身而作，如有错误，欢迎指出！

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基于感知哈希算法的图片相似度检测与去重系统 其核心思想是利用人类视觉系统的特性，将图像内容转换为固定长度的二进制串（哈希值），使得视觉上相似的图像具有相似的哈希值。该系统能够自动扫描指定文件夹中的图片文件，计算各图片的感知哈希值，通过比较哈希值之间的汉明距离来判断图片相似度，并对相似度较高的图片进行选择性删除。传统的基于文件名的去重方法已无法满足实际需求，因为即使内容相同的图片，如果经过重命名、格式转换或轻微编辑，也会被识别为不同文件。感知哈希通过DCT变换提取图像的低频信息，对图像的几何变换和颜色变化具有更好的鲁棒性，是三种算法中效果最好的。

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Redis中的Hash，结构以及渐进式rehash Redis中的Hash结构，使用场景，底层实现，哈希表的渐进式rehash过程

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