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一致性hash算法原理图负载均衡原理-urlhash与least_conn案例

哈希算法（Hash Algorithm）是一种将任意长度的输入（也称为消息）转换为固定长度的输出（也称为哈希值、散列值、摘要）的算法。SHA-256（Secure Hash Algorithm 256-bit）是SHA-2（Secure Hash Algorithm 2）家族中的一种，广泛应用于安全性要求较高的场景，如区块链、数字签名等。散列函数用于哈希表（Hash Table）等数据结构中，将数据映射到固定大小的数组上，以实现高效的数据存储和检索。哈希算法可以用于数据库的索引，提高数据检索的效率。

ConcurrentSkipListMap是一个有序的映射表，其中每个键都映射到一个值。它使用跳表数据结构来实现，跳表是一种通过维护多个有序链表来提供快速查找、插入和删除操作的数据结构。ConcurrentSkipListMap的设计目标是提供接近于O(1)的平均时间复杂度，对于常见的操作如get、put、remove等。

【LeetCode】每日一题 2024_5_23 找出最长等值子数组（哈希，滑窗）

路由模块的本质就是建立起url和页面之间的映射关系，“更新视图但不重新请求页面”是前端路由原理的核心之一，目前在浏览器环境中这一功能的实现主要有两种方式：利用 url 中的hash('#') 和利用History在 Html5中新增的方法。在history模式中url就像正常的url,不过这种模式需要后台配置的支持，因为我们的应用是个单页客户端应用，如果后台没有正确的配置，当用户在浏览器中直接访问的时候就会返回404；前端路由的核心在于改变视图的同时不会向后端发出请求，而是去加载路由对应的组件；

class A;有序map：无序map:class Apublic:return 0;if (!sharedPtr)return 0;elseif (!otherPtr)public:elseelseif (!selfPtr)if (!otherPtr)int a = 0;ptr->a = 3;

当我们用哈希函数的时候，其中一个就是取这个表的长度len,按照哈希函数：Hash(key) = key% len,将这个位置映射到表中通过上面的除留余数法，会有的问题，可以通过来解决也叫，通过线性探测，依次找后面的位置存储。

先验知识记录：遇到哈希问题，想到三种数据结构：①数组：适用于哈希值比较小，范围较小，②set：适用于哈希值较大。③map：如果需要用到键值对，则用之。

来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了。原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在。假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。布隆过滤：布隆过滤器其实采用的是。

此博客参考。

初始长度为16，阈值为0.75，当数组长度被使用0.75时，数组就会扩容到原来的2倍。，将元素(k:v)封装到Node对象中，添加到hash表中指定位置,后面。Object类中的hashCode方法每有方法体，在使用时会有什么效果？时，如果元素位置相同，则将后面的元素添加到第一个元素的next节点上，hash数组(定位)、链表(存储元素)、红黑树(存储元素,添加元素时，先为元素计算出一个hash值，再用。一、HashMap底层使用了3种结构。，当链表达到一定条件时，链表会。2、将元素添加到集合中。

布隆过滤器底层实现、优缺点、面试考点

哈希算法（Hash Algorithm）是一种将输入数据映射到固定大小的输出（通常是一个整数或字符串）的算法。哈希算法广泛应用于数据结构（如哈希表）、加密、数据校验等领域。下面将详细介绍哈希算法的基本原理，并通过具体案例展示如何在Python中实现和应用哈希算法。

在本篇博文中，我们将探讨如何在一个博客网站上实现文章浏览次数的统计功能。通过使用Redis的hash数据结构，我们可以有效地记录和更新每篇文章的浏览次数。接下来，我将详细解释具体的实现方法。在一个博客网站上，常见的操作包括发布文章、修改文章和查看文章。为了更好地了解每篇文章的受欢迎程度，维护每篇文章的浏览次数成为一个重要的功能。通过统计浏览次数，网站运营者可以获得有价值的用户互动数据，从而优化内容或进行有效的市场策略调整。

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具体表现就在于：如果先更新map，更新完成后，判断map中是否存在prefixSum - k ，如果恰好存在，且值恰好为算上当前节点的前缀和，但是这样并不能得出一定会有和相加为K的子数组，只有在map中没有当前前缀和的时候，才能判断出有相加和为K的子数组。空间复杂度为O(n)，这是因为我们使用了一个哈希表来存储前缀和的出现次数，在最坏的情况下，每个前缀和都不同，哈希表的大小将和数组的长度成正比。说的再精确一点，就是从不包括当前节点的前缀和中的某个点，到当前点的子数组和为K。，用于记录前缀和的出现次数。

计算机中的每个账号(如果是域服务器，则为域内的每个账号)的用户名和密码都存储在sam文件中，当计算机运行时，该文件对所有账号进行锁定，要。这是一个非常重要的设计原则，因为如果密码以明文形式存储，那么任何能够访问存储位置的人或程序都可以轻易地获取到密码，这显然是不安全的。在验证过程中，LSA可能会调用相应的验证程序包（如msv1_0.dll），对用户输入的信息进行处理，并与存储在SAM（安全账户管理器）数据库中的密钥进行对比。最后，winlogon进程对用户登录进行最后的处理，完成整个登录过程。