redis 全局hash表原理？

一、redis 全局hash表原理？

原理是把HashMap中的每个键值对用一个字符串来表示。既然每个键值对都用一个字符串表示，我们就可以使用Redis的HSET/HGET/HMGET等命令来控制它们，从而实现对hashmap的操作，比如添加/删除键值对（HSET/HGET）；更新值（HDEL/HINCR

二、hash表的存储原理？

1）调用hashCode()方法计算Hash码值

（2）根据y=k(x)这样的函数计算存储位置 ——x就是哈希码值，y就是存储位置

（3）如果位置上没有元素，则将元素存储

（4）如果该位置上有元素，则需调用equal()方法比较内容是否相同，若相同则不再存储，不相同则存储在新的链表。

三、hash表复杂度？

思路：

1、首先采用命A=0,C=1,G=2,T=3.就相当于4进制数字，然后采用karp-Rabin算法转换成唯一十进制数字。由于用此算法的哈希函数为：hash(value)=value*(4^(k-q-1));

value是该字符对应的值，k是kmer长度,q是此字符在字符串的位置范围在[0-(q-1)]。然后把一个kmer里面所有字符的hash值求和就行了。

2、那么很容易看出来，对于连续的下害常愤端莅得缝全俯户一个Kmer，就有推理公式了hashNew=addValue+(hashOld-deleteValue*(4^(k-1)))*4;hashNew就是往右平移一个字符的kmerhash值，hashOld就是平移之前的值，addValue就是平移后右边多的一个字符，deleteValue就是平移后左边少的一个字符。这样整个hash表建立的时间复杂度约为O（m+k）,m是整个文本长度。

3、由于kmer长度如果过长，其hash值过大，会造成内存不够溢出的现象，所以kmer内部定死为10。那么问题就来了，如何应对不同的kmer值。分三种情况。

第一种：q>10

这种可以将kmer以10为单位，将hash表中对应值取出，然后对结果进行分析，这边分析方法为建立两个数组一个二维数组unionName储存位置关系，一个一维数组unionScore,计数用。思路就是首先第一轮初始化unionName[Name][Pos]全部赋值Pos并初始化unionScore，然后再第二轮匹配如果unionName[Name][Pos-cycle]=Pos-1则将其赋值为当前Pos，cycle为当前循环次数。并将当前循环数存入unionScore[NAME]中。最后当unionScore[NAME]值也就是循环数为k-1，即我们需要的交集了。

第二种：q=10

直接求出hash值，取出相应的值即可。

第三种：q

可以用前缀种子+后缀种子交集产生。

前缀种子：在字符串后面补字符直到长度等于K，这个很容易看出来最小是全补A，最大是全补T，然后将最小值到最大值之间的hash值即为所求。

后缀种子：后缀种子和前缀种子不同就是在字符串左边补齐字符。所以此时需要进行变换。只要对前置种子产生的值变化下就行了。(preValue-minValue)*(4^(K-q))+hash(p)。其中preValue就是对应的前置种子的hash值，minValue就是前置种子中最小值也就是全补A的情况，hash（p）就是字符串长度为p时候的hash值。

交集就是先求后缀种子所有的值，再加上前缀种子中起始位置在[0-(k-1)]中的值。

四、hash表的hash函数，冲突解决方法有哪些？

太多了

比方说用图的方法，每一个哈希值设一个链条，如果有冲突，就加入到对应哈希的那个链条

比方说用顺序存储的方法，预先留下一定数量的空的内存单元来摆放将来发生冲突的值

这些在很多数据结构的书里面都有写。。。希望你去找一下。。。太多。。。。

五、hash表中元素遍历顺序？

HashMap是无序的集合,对里面的元素进行排序,需要借助其他有序的集合

传统的思路: 把每一个HashMap的键值对作为一个Entry 存入到ArrayList<Entry>里. 然后对ArrayList进行排序.

Java8新思路: 利用流对集合进行处理,非常强大, 如果配合上Lambda表达式, 就是简洁且强大.

六、session表和hash表是什么关系？

应该是问session和hash的区别:

session:（議會等機構的）會議；（法庭的）開庭; （從事某項活動的）一段時間（或集會）；一場；一節

The parliamentary session is due to end on 27 May.

hash: 1.切碎的食物〔尤指肉丁和洋芋丁〕。2.拼凑起来的东西；大杂烩。3.重申，复述，推敲。

I was eating hash .

七、SQL Hash表：了解原理和应用

什么是SQL Hash表

SQL Hash表是一种用于数据存储和访问的数据结构，它基于散列函数将数据映射到表中的一个位置。每个位置称为一个“桶”，其中存储了与特定散列值相关联的数据。这种数据结构的设计旨在提高查询效率和数据访问速度。

SQL Hash表的工作原理

SQL Hash表的工作原理可分为两个步骤：散列函数的应用和冲突解决。

1. 散列函数的应用：散列函数将输入的数据转换为固定长度的散列值。这个散列值用作索引，帮助快速定位数据在Hash表中的位置。
2. 冲突解决：当不同的数据经过散列函数计算后产生相同的散列值时，称为冲突。解决冲突的常用方法有开放寻址法和链地址法。

SQL Hash表的应用场景

SQL Hash表在很多数据库管理系统中都得到广泛应用。它可以在高效地查询、插入和删除数据的同时，减少全表扫描的开销。以下是SQL Hash表常见的应用场景：

• 索引加速：Hash表可以用于加速数据库的索引查找，提高查询效率。
• 唯一性约束：通过在Hash表中存储数据的散列值，可以快速判断某个值是否已存在。
• 分布式数据存储：在分布式系统中，Hash表可以在不同的节点上存储数据，通过散列函数将数据均匀地分配到各个节点上。

SQL Hash表的优缺点

SQL Hash表具有以下优点：

• 快速访问：通过散列函数计算，可以在常数时间内定位存储数据的位置。
• 高效索引：散列函数将数据映射到固定的位置，使得索引查找更加高效。
• 存储效率高：相较于其他数据结构，Hash表在存储大量数据时所需的空间较小。

然而，SQL Hash表也存在以下缺点：

• 内存消耗大：Hash表需要占用大量的内存空间，特别是当数据量过大时。
• 无序性：Hash表中的数据是无序的，无法按照某种特定顺序进行访问。
• 冲突处理：当不同的数据产生冲突时，需要额外的处理工作来解决冲突。

总结

SQL Hash表是一种用于存储和访问数据的数据结构，其通过散列函数将数据映射到表中的位置。它在数据库管理系统中广泛应用于索引加速、唯一性约束和分布式数据存储等场景。虽然SQL Hash表具有快速访问和高效索引的优点，但也存在内存消耗大和冲突处理等方面的缺点。了解SQL Hash表的工作原理和应用场景，可以帮助我们更好地利用这一数据结构，提高数据库的性能和效率。

感谢您阅读本文，希望对您理解SQL Hash表有所帮助。

八、json hash

{ "name": "Alice", "age": 30, "city": "New York" }

九、hash技术？

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。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。

十、hash解析？

hash是根据关键码值而直接进行访问的数据结构。

也就是说，hash通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。

这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

这里的对应关系function称为散列函数，又称为hash函数，采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或hash表。

 

hash主要用于信息安全领域中加密算法，它把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码,这些编码值叫做hash值。

也可以说，hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。