常见的编码及哈希算法
常见的编码与几种常用的哈希算法
【C++数据结构】一个简单的unordered_set/unordered_map实现（适合初学者）
关于哈希表的C++简单实现，适合0基础，初学C++的朋友学习~~
一篇文章，轻松拿捏大厂必问的HashMap源码分析
目录一，JDK8之后HashMap的新特性二，hashMap源码属性解读（一），默认初始化容量数量：16（二），最大数组容量：2^30（三），默认负载因子：0.75f（四），触发树化条件1，链表阈值：（五），解树化的阈值：（六），触发树化条件二，hash桶阈值（数组元素个数）：三，HashMap的p
【哈希】怎么用哈希表优化查找子数组问题-力扣930，560【超详细的算法教程】
【哈希】使用哈希算法优化查找子数组问题力扣930力扣560详细算法解释教程
神机百炼1.23-拉链法哈希
三个数组，一个变量，三步骤使用静态单链表以拉链法手撸哈希表，再也不怕卡map
解开Kafka神秘的面纱(四)：kafka stream及interceptor
文章目录一、前言二、Kafka四个核心API三、kafka stream3.1 Kafka Streams概述3.2 为什么要有Kafka Streams3.3 单词统计案例四、kafka interceptor4.1 拦截器原理4.2 拦截器案例4.2.1 需求4.2.2 案例实操4.2.3 测试
HashTable - 哈希表 - 细节狂魔
文章目录哈希表 / 散列表 的概念实践理解哈希表的运行原理由上面实践，我们得知了 哈希表 存在 哈希冲突的概念，下面我们讲讲 哈希冲突的概念 和 解决办法。冲突 - 概念冲突 - 避免冲突 - 避免 - 哈希函数的设计常见的哈希函数哈希表 / 散列表 的概念 顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储
2110-Redis课上知识点及常见问题总结
文章目录Day01~Redis技术入门核心知识点常见问题分析常见Bug分析课后作业Day01~Redis技术入门核心知识点Redis技术简介(是什么，诞生背景，版本，基本架构)Redis服务的基本操作(登录redis，基础指令，退出redis)Redis中常用数据类型(string,hash,lis
Bloom Filter布隆过滤器（解决redis缓存穿透）
1.布隆过滤器：布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。如果想要判断一个元素是不
2109-Redis课上知识点总结
文章目录Day01~Redis技术入门核心知识点常见问题分析常见Bug分析课后作业Day02~Jedis与RedisTemplate应用实践核心知识点常见问题分析常见Bug分析课后作业Day01~Redis技术入门核心知识点Redis技术简介(是什么，诞生背景，版本，基本架构)Redis服务的基本操
Redis的基本操作
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【JDK源码】HashMap源码分析（附常见面试题）
HashMap源码分析（附面试题）1.什么是哈希？在分析HashMap之前，我们先来了解什么是哈希？概念：Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。Has
室友竟只在2021的最后一天就学会了哈希表
哈希概念通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)映射方式1.直接定址法用数组与数据的相对映射或绝对位置
【哈希系列】舍友担心期末考睡不着，我连夜准备了这套哈希全套专题
⭐️引言⭐️ 大家好，我是执梗。今天为大家带来一套哈希套题的专项训练题型，哈希表在数据结构中占有非常重要的地位。很多同学总是学习了理论知识，缺乏实际使用。正所谓将军都是从战场上杀出来的，想要成为哈希大神，还得疯狂刷题。问题是很多同学他根本不知道如何找到合适的题目来训练，而且没有配套的答
HashMap的put()方法的再理解
一.创建这个相信大家也都知道怎么使用。今天就深入理解一下这里的底层原理。首先HashMap在java中，创建出来是一个数组，然后数组上存放的元素是一个链表。二.put()进入底层源码看一下。HashMap，在添加第一个元素的时候创建一个默认2的幂的数组。也就是16，这个参数也可以你自己设置。但是一定
【实时数仓】如果写入ES时，发生故障的处理，不丢数据
es，不会丢数据，不会重复数据 设计的一种思路
