2023/12/14日修改：①Graph类的addEdge函数中存在BUG，在Insert的时候会传入了vertices，这会导致在查找哈希表中的节点时，会返回和数组连接的链表的第一个元素的地址②Graph类的deleteEdge函数中存在BUG，在Delete的时候传入了vertices，这会导致删除和数组连接的链表的第一个元素的地址③在HashTable::Delete函数中存在BUG，当判定时第一个节点时，少加了一个return，这会导致当找到的是第一个节点时，还会循环遍历到结尾，并且输出删除失败            在实现图的增加，删除和打印的过程中，寻找当前顶点的索引会花费大量的时

文章目录1、位图1.1位图的基本概念1.2位图的实际应用1.3位图的实现2、布隆过滤器2.1什么是布隆过滤器2.2布隆过滤器的优缺点2.3布隆过滤器的使用场景2.4布隆过滤器的原理2.5布隆过滤器的误判2.6布隆过滤器的实现3、哈希切分1、位图1.1位图的基本概念位图是一种非常常用的数据结构，本质其实是一个二进制数组。位图和哈希表类似，都是进行映射，但又有不同。位图的每一位都用于表示数据的某种状态，例如存在或者不存在，并不表示数据本身。而哈希表时用来存放关键字key。位图更加适用于海量数据处理及分析。位图判断数据是否存在，则有两种状态，存在和不存在，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存

今天的内容是哈希的应用：位图和布隆过滤器目录一、位图1.位图概念2.位图的应用二、哈希切分三、布隆过滤器1.布隆过滤器的概念2.布隆过滤器的应用四、总结 一、位图1.位图概念今天的内容从一道面试题开始引入：给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。 首先我们对40亿个无符号整数改变一下，它到底是多少G呢？ 40亿个整数大概是 40亿*4个字节=160亿个字节 4G=2^32byte，大概为42亿九千万字节，所以1G大概就是10亿字节，所以40亿个整数大概就是16G，那这么大数据放到内存中肯定是放不下的，所以什么二分查找，什么map，set

前言大家好吖，欢迎来到YY滴数据结构系列，热烈欢迎！本章主要内容面向接触过C++的老铁主要内容含：欢迎订阅YY滴C++专栏！更多干货持续更新！以下是传送门！YY的《C++》专栏YY的《C++11》专栏YY的《Linux》专栏YY的《数据结构》专栏YY的《C语言基础》专栏YY的《初学者易错点》专栏YY的《小小知识点》专栏目录一.位图的基本概念二.位图的原理三.位图（bitset）的代码实现（逐过程解读）【1】位图的文档查看【2】把X映射的那个标记成1——对应biteset中的set【3】把X映射的那个标记成0——对应biteset中的reset【4】判断某位是1还是0——对应biteset中的t

正文开始前给大家推荐个网站，前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。unordered_map是存的是pair是K，V型的，而unordered_set是K型的，里面只存一个值，那我们如何利用一个数据结构将他们都封装出来呢？我们知道哈希表我们实现的是存pair的，我们可以使用最笨的方法直接复制一份，把存pair的改为存Key的，但是我们可以参考一下大佬的做法，大佬直接把存的东西弄成一个模版参数，这个东西具体存的啥由用户来决定，用户传什么就存什么，所以改造后的哈希表的第二个类型模版参数就是我们要存的类型！templateclassT>st

目录前言1.常见命令1.1命令小结1.2内部编码2.使用场景前言几乎所有的主流编程语言都提供了哈希(hash)类型，它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组、映射。在Redis中，哈希类型是指值本身又是一个键值对结构，形如key="key",value={{field1,value1},...{fieldN,valueN}},Redis键值对和哈希类型二者的关系可以用图2-15来表示。图2-15字符串和哈希类型对比哈希类型中的映射关系通常称为field-value,用于区分Redis整体的键值对(key-value)，注意这里的value是指field对应的值，不是键(key)对应的值，请注意va

我用谷歌搜索了很多，但不幸的是没有找到有效的解决方案。我知道这是一种糟糕的技术，但我需要通过电子邮件向用户发送密码。我已成功发送用户哈希密码，但我无法解密此密码。以下是我正在使用的程序。$results=DB::select("select*fromdockl_userswhereemail='".Input::get('email')."';");foreach($resultsas$data){$password=$data->password;$email=$data->email;}Mail::send('passwordRecovery',array('email'=>$pa

phpass是一种广泛使用的散列“框架”。在将普通密码提供给PasswordHash(v0.2)之前，像这样对普通密码加盐是一种好习惯吗？:$dynamicSalt=$record['salt'];$staticSalt='i5ininsfj5lt4hbfduk54fjbhoxc80sdf';$plainPassword=$_POST['password'];$password=$plainPassword.$dynamicSalt.$staticSalt;$passwordHash=newPasswordHash(8,false);$storedPassword=$passwordH

我正在研究一种方法，以有效地基于多个属性进行搜索。该方法的示例代码：classSampleCollection{Dictionary_dictItems;publicSampleCollection(){_dictItems=newDictionary(newSampleEqualityComparer());}publicSampleFindById(intid){return_dictItems[newSample(id,string.Empty)];}publicSampleFindByName(stringname){return_dictItems[newSample(-1,name

  欢迎来到南方有乔木的博客！！！博主主页：点击点击！戳一戳！！博主名:南方有乔木呀博主简介：一名在校大学生，正在努力学习Java语言编程。穷且意坚，不坠青云之志，希望能在编程的世界里找到属于自己的光。跪谢帅气or美丽的朋友们能够帮我点赞!请对文中内容请多多指教！！！目录一.什么哈希表二.什么是哈希冲突三.如何减少哈希冲突四.处理冲突的方法五.负载因子六.HashCode转为合法下标七.哈希表的实现1.成员变量 2.成员方法 （2）.get()方法（3）.remove()方法 八.实现哈希表全代码一.什么是哈希表哈希表概念：哈希表是构造出来的一种可以快速查找的存储结构。哈希存储的基本思想是以关