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hash值前沿信息_hash值有什么用(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

hash值

哈希算法大比拼：安全性与速度的权衡 𐟚€𐟔’ 哈希算法，简单来说，就是把任意长度的数据转化成一个固定长度的值。这个值就像数据的指纹，可以用来验证数据的完整性，或者在数据传输中防止篡改。下面我们来聊聊几种常见的哈希算法，看看它们各自的优缺点。传统哈希算法 𐟕𐯸 MD5（Message Digest Algorithm 5） MD5是最早广泛使用的哈希算法之一，它生成一个128位的散列值，通常用32个十六进制数来表示。MD5的速度非常快，适合用来验证数据的完整性，比如在下载文件时检查文件是否被篡改。不过，MD5的安全性已经被证实很低，容易受到碰撞攻击。 SHA-1（Secure Hash Algorithm 1） SHA-1的散列值是160位，用40个十六进制数表示。它的速度也很快，适合用于对数据完整性进行验证，或者在安全性要求不高的场景中使用。但和MD5一样，SHA-1的安全性也不高，已经被确认不安全。 SHA-2 SHA-2是一个算法族，包括256位、384位和512位三种版本。它们的散列值分别用64位、96位和128位十六进制数表示。SHA-2的安全性较高，目前尚未发现有效的攻击方法。不过，它的计算速度相对较慢，资源消耗较多。对于安全性要求较高的场景，推荐使用SHA-2算法。 SHA-256 SHA-256是SHA-2算法族中最常用的一种，它在安全性和速度之间取得了平衡。它生成的散列值是256位，用64个十六进制数表示。SHA-256提供了较高的安全性，并且计算速度相对较快，适合大多数场景使用。其他常用哈希算法 𐟌Ÿ CRC32 CRC32能够快速生成32位的Hash值，常用于数据库系统和数据传输中。它的速度非常快，但安全性较低。 SipHash SipHash的速度虽然不占优势，但它提供了HashDoS保护，适合用于需要防止拒绝服务攻击的场景。 CityHash CityHash是由Google实现的哈希算法，可以输出64位、128位或者256位的Hash值。它的安全性较高，但速度较慢。 xxHash xxHash特别针对小数据集进行了优化，速度非常快，适合用于需要快速处理小数据的场景。总结 𐟓 每种哈希算法都有其独特的用途和限制。对于不同的应用场景，选择合适的哈希算法至关重要。在安全性要求较高的场景中，推荐使用SHA-2或更高级别的哈希算法。而在需要快速处理大量数据的场景中，可以考虑使用xxHash等高效算法。

用u盘ventoy启动不了iso 𐟒𛠦ƒ𓨦使用Ventoy Enroll Key功能？没问题，跟着我们的步骤来操作吧！ 𐟔 首先，确定你的电脑上安装了Ventoy软件，并且你拥有Enroll Key或Enroll Hash。这两个方式都可以用于激活和验证你的系统。 𐟒ᠦ“作步骤： 1️⃣ 插入你的U盘（至少8G容量） 2️⃣ 启动Ventoy软件 3️⃣ 选择“Enroll Key”或“Enroll Hash”选项 4️⃣ 输入你的Enroll Key或Hash值 5️⃣ 点击“OK”完成验证 𐟎‰ 完成以上步骤后，你的系统就已经成功激活并验证了！是不是很简单呢？ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚥悦žœ你在操作过程中遇到任何问题，可以随时联系我们的技术支持团队获取帮助哦！ 𐟔’ 通过这个操作，你可以确保你的系统是正版且安全的，享受纯净、流畅的使用体验。快来试试吧！

滴滴Java后端一面面试指南在滴滴的Java后端一面面试中，你需要展示你的基础知识和项目经验。以下是一些你可能需要准备的内容：自我介绍 𐟎䊩斥…ˆ，简单介绍一下自己，包括你的教育背景、工作经验和兴趣爱好。这可以帮助面试官更好地了解你。项目介绍 𐟓Š 接下来，介绍一下你参与过的项目。你可以谈谈项目的规模、技术栈和你在项目中的角色。 Java基础 𐟒𛊥𗥥Ž‚模式、单例模式、责任链模式和策略模式的应用场景：这些设计模式在代码解耦、对象创建和职责分配方面有不同的应用。工厂模式用于对象创建，单例模式用于全局实例，责任链用于任务处理链，策略模式用于算法替换。策略模式 𐟎햧•妨᥼允许在运行时选择算法，通过将算法封装在独立的类中并通过接口引用，不同的算法可以互换。 HashMap结构 𐟓š HashMap是基于哈希表的数据结构，使用键的hash值决定存储位置，发生冲突时通过链表或红黑树处理。数据库 𐟔 索引失效：可能发生在使用函数、类型不匹配或范围查询时，这会导致数据库不能利用索引进行查询优化。索引结构：数据库的索引通常基于B+树或哈希表结构，B+树适合范围查询，哈希表适合精确查找。计算机网络 𐟌 客户端如何与服务端连接：客户端通常通过TCP/IP协议与服务端连接，建立连接后通过HTTP、WebSocket等协议进行通信。业务端如何与客户端连接：业务端与客户端连接需要IP地址、端口号和协议（如HTTP/HTTPS），通常使用RESTful API或WebSocket等方式通信。算法题 𐟧𚢩𛑦 ‘的限制条件：红黑树要求每个节点是红色或黑色，根和叶子是黑色，红色节点的子节点必须是黑色，且每个节点到叶子的路径上黑色节点数量相同。二叉树中序遍历：中序遍历按照左子树—根节点—右子树的顺序进行遍历，常用于生成有序的输出。 1-N的硬币问题：1-N个人从每个硬币走过，如果硬币编号可以整除人编号，硬币翻面，求最后被翻面朝上的硬币有哪些。翻面次数等于硬币编号的约数个数，最后翻面朝上的硬币编号为完全平方数，因为完全平方数的约数是奇数个。准备这些内容可以帮助你在滴滴的Java后端一面面试中取得更好的表现。祝你面试顺利！

求职必看：数据库篇大家好，今天我们来聊聊数据库求职面试中的一些关键知识点。持续更新中，敬请期待～ B-Tree与B+树 𐟌𓊊B-Tree是一种自平衡的多叉树，每个节点都存储关键字值。左子节点的关键字值小于该节点，右子节点的关键字值大于或等于该节点。B+树也是自平衡的多叉树，但数据只出现在叶子节点，所有叶子节点增加了一个链指针，方便进行范围查询。B+树的中间节点不存放数据，所以同样大小的磁盘页上可以容纳更多节点元素，访问叶子节点上的数据也具有更好的缓存命中率。并且数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。B树每一个节点都包含key和value，查询效率比B+树高。 Hash索引 𐟌 哈希索引对于每一行数据计算一个哈希码，并将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。只有Memory引擎显式支持哈希索引。Hash索引不支持范围查询，无法用于排序，也不支持部分索引列匹配查找。自适应Hash索引 𐟌€ InnoDB对于频繁使用的某些索引值，会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个自适应哈希索引。这个模式可以显著提高查询速度。 redo log与binlog的区别 𐟓… redo log是InnoDB引擎特有的，只记录该引擎中表的修改记录。binlog是MySQL的Server层实现的，会记录所有引擎对数据库的修改。redo log是物理日志，记录的是在具体某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑。redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的，文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。 crash-safe能力 𐟚늊InnoDB通过redo log保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。 WAL技术 𐟓‘ WAL的全称是Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。事务在提交写入磁盘前，会先写到redo log里面去。如果直接写入磁盘涉及磁盘的随机I/O访问，涉及磁盘随机I/O访问是非常消耗时间的一个过程，相比之下，先写日志再写磁盘的方式效率更高。 MySQL主从复制 𐟔„ MySQL提供主从复制功能，可以方便的实现数据的多处自动备份，不仅能增加数据库的安全性，还能进行读写分离，提升数据库负载性能。主从复制流程包括：在事务完成之前，主库在binlog上记录这些改变，完成binlog写入过程后，主库通知存储引擎提交事务；从库将主库的binlog复制到对应的中继日志，即开辟一个I/O工作线程，在主库上打开一个普通的连接，然后开始binlog dump process，将这些事件写入中继日志。读写分离：即只在MySQL主库上写，只在MySQL从库上读，以减少数据库压力，提高性能。数据库三大范式 𐟓Š 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。希望这些知识点能帮助大家在求职面试中更好地应对数据库相关的问题！

𐟔’ 忘记文件密码？破解方法来了！ 𐟘𑠩�‡了“密码健忘症”？别担心，即使你忘记了文件密码，也有方法可以破解！无论是Word、Excel、PPT、PDF、ZIP还是RAR格式的文件，都可以尝试利用hash值进行解密。𐟔 网上搜索一下相关方法，或者找专业的解密服务，你的文件密码就有可能找回啦！𐟎‰ 注意：破解密码可能涉及法律问题，请在合法范围内使用。

缓存穿透？布隆过滤器来救场！缓存穿透是指查询一个在数据库中不存在的数据时，由于缓存不命中，每次请求都需要从数据库中查询，导致缓存穿透。解决方案一：缓存空结果如果一个查询返回空结果（数据不存在或系统故障），将空结果进行缓存，但过期时间很短，最长不超过五分钟。优点：简单易行缺点：消耗内存，可能导致数据不一致解决方案二：布隆过滤器（Bloom Filter）布隆过滤器是一种类似白名单的数据结构，由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成。它用于判断一个元素是否在一个集合中。原理：使用二进制数组，对要存入的key进行多次hash，分配到数组的不同位置，数组的值从0改成1。查询时也进行多次hash，如果命中到数组的位置的值都是1，则key可能存在；如果有一个不是1，则key一定不存在。布隆过滤器不直接处理或识别null值。因此，如果一个元素是null，它不会被添加到位数组中，也就不会导致任何位被设置为1。优点：空间效率高：只需存储位数组，不需要存储元素本身。查询速度快：查询操作通常只需常数时间。缺点：误判率：布隆过滤器存在误判的情况，因为之前存入的key的hash值可能跟这次的一样。误判率一般设置为0.01，误判率越低，执行的hash函数越多，执行效率越低。不支持删除：删除操作复杂且可能影响其他元素的判断。

哈希表：从基础到进阶的全面解析 𐟚€ 在编程的世界里，哈希表（Hash Table）绝对是一个明星数据结构。当你需要快速查找某个元素是否存在于集合中时，哈希表就是你的不二之选。不过，哈希表也不是凭空而来的，它背后牺牲了一定的空间来换取时间。简单来说，我们需要额外的数组、集合或映射来存储数据，这样才能实现快速的查找。哈希表的基础概念 𐟓– 哈希表，英文名字叫Hash Table，国内有些书籍也翻译为散列表。无论你怎么称呼它，核心思想都是一样的：根据关键码的值直接访问数据。听起来有点抽象？没关系，举个例子就明白了。想象一下，你有一张哈希表，其实就是一张数组。数组的索引下标就是关键码，而数组中的元素则是你要查找的数据。比如，你要查找一个名字是否在学校的名单上，哈希表就能帮你快速搞定。哈希函数的奥秘 𐟧銊那么，哈希表是怎么工作的呢？关键在于哈希函数（Hash Function）。这个函数把学生的姓名直接映射为哈希表上的索引，然后通过查询这个索引下标，就能知道这位同学是否在这所学校里了。哈希函数一般通过特定的编码方式把其他数据格式转化为数值，这样就把学生名字映射为哈希表上的索引数字了。举个例子，假设我们用hashCode函数把名字转化为数值，然后取模运算得到索引下标。如果hashCode得到的数值大于哈希表的大小，我们还会再次对数值做一个取模操作，确保映射出来的索引数值都落在哈希表上。哈希碰撞：当索引冲突时 𐟒㊊然而，哈希表并不总是那么顺利。如果学生的数量大于哈希表的大小，即使哈希函数计算得再均匀，也难免会有几位学生的名字同时映射到同一个索引下标的位置。这种情况叫做哈希碰撞（Hash Collisions）。解决哈希碰撞的方法 𐟛 ️ 当发生哈希碰撞时，我们有两种主要的解决方法：拉链法和线性探测法。拉链法（Chaining）拉链法很简单：当发生碰撞时，把冲突的元素都存储在链表中。这样我们就可以通过索引找到这些元素了。比如，小李和小王在索引1的位置发生了冲突，他们的信息都会被存储在链表中。线性探测法（Linear Probing）线性探测法则要求tableSize大于dataSize。当发生碰撞时，向下找一个空位放置冲突的数据。例如，冲突的位置放了小李，那么就向下找一个空位放置小王的信息。所以要求tableSize一定要大于dataSize，要不然哈希表上就没有空置的位置来存放冲突的数据了。总结 𐟓 哈希表是一种非常强大的数据结构，它能在常数时间内完成查找操作。虽然它的实现有点复杂，但一旦你掌握了哈希函数和解决哈希碰撞的方法，你会发现它无比强大和灵活。希望这篇文章能帮你更好地理解哈希表的基础理论和实际应用！

源代码加密的六大方法，你了解几个？对于企业或研发团队来说，源代码是核心资产。一旦源代码泄露，可能会带来严重后果。今天，我们来分享六种保护源代码的方法，赶紧收藏吧！编译加密 𐟛 ️ 通过将源代码编译成机器码或字节码，使其难以阅读和理解。例如，使用ProGuard（针对Java）或ILSpy（针对C#），这些工具可以混淆和压缩字节码，增加反编译的难度。 MD5加密 𐟔‘ MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的加密算法。它将任意长度的数据通过散列算法生成一个固定长度的散列值。MD5的优点包括计算速度快、输出长度固定等。 SHA系列加密 𐟔’ SHA（Secure Hash Algorithm）系列算法是一组密码散列函数，用于将任意长度的数据映射为固定长度的散列值。SHA-2算法包括SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512四种散列函数，分别将数据映射为224位、256位、384位和512位的散列值。SHA的优势在于散列值长度更长，碰撞抗性更强。混淆加密 𐟌€ 混淆加密是指修改源代码的结构，使其难以阅读，但保持其功能不变。常见的混淆技术包括重命名变量和方法、插入无效代码、加密字符串等。工具如ProGuard、Allatori、DashO等可以帮助实现混淆加密。硬件加密 𐟒𞊠 利用硬件加密芯片或加密狗来存储密钥。只有插入正确的加密狗，软件才能运行，防止未授权的软件复制和分发。域智盾加密 𐟛᯸ 域智盾提供多种模式的加密方案，不仅对文件外发限制、敏感词检测，还能对上网行为管理、软件使用限制等进行管理。透明文件加密功能确保源代码在访问时无需输入密码或进行其他操作，系统会自动解密文件供员工使用。通过这些方法，可以有效保护源代码的安全，防止未经授权的访问和泄露。希望这些方法对你有所帮助！

sha256算法 𐟔’ SHA-256算法是一种广泛使用的哈希函数，能够生成256位的哈希值。它在TLS/SSL、SSH、PGP和比特币等安全协议中都有应用。使用JavaScript原生API可以轻松计算SHA-256哈希值，但浏览器和Node.js之间存在一些差异。 𐟌 在浏览器中，可以利用SubtleCrypto API来计算哈希值。首先，创建一个TextEncoder对象，并使用它来编码给定的值。然后，将编码后的值传递给SubtleCrypto.digest()方法，生成数据的摘要。由于Promise解析为ArrayBuffer，需要使用DataView和getUint32()方法将数据转换为十六进制表示形式。最后，将十六进制数据添加到数组中，并使用join()方法将数组中的值组合成一个字符串。 𐟓 示例代码： ```javascript const hashValue = val => { return crypto.subtle.digest('SHA-256', new TextEncoder('utf-8').encode(val)) .then(h => { let hexes = [], view = new DataView(h); for (let i = 0; i < view.byteLength; i += 4) { hexes.push(('0000000' + view.getUint32(i).toString(16)).slice(-8)); } return hexes.join(""); }); }; hashValue(JSON.stringify({ a: 'a', b: [1, 2, 3, 4], foo: { c: 'bar' }})) .then(console.log); ``` 𐟚€ 在Node.js中，可以使用crypto模块来计算哈希值。首先，创建一个具有适当算法的对象，然后使用hash.update()方法将数据添加到Hash对象中，并使用hash.digest()方法计算数据的摘要。为了与浏览器实现的一致性，可以将Promise通过setTimeout()方法返回。 𐟓 示例代码： ```javascript import createHash from 'crypto'; const hashValue = val => { return new Promise(resolve => { setTimeout(() => resolve(createHash('sha256').update(val).digest('hex')), 0); }); }; hashValue(JSON.stringify({ a: 'a', b: [1, 2, 3, 4], foo: { c: 'bar' }})) .then(console.log); ``` 通过这些示例代码，你可以轻松地在JavaScript中计算SHA-256哈希值，无论是在浏览器还是Node.js环境中。

哈希map的底层是怎么实现的 HashMap的底层实现主要依赖于哈希表，具体来说，它使用数组、链表和红黑树来存储键值对。以下是详细的工作原理： 𐟔 哈希函数：当向HashMap中插入键值对时，首先会对键（key）进行哈希运算，得到一个哈希码（hashcode）。这个哈希码用于计算在数组中的位置，即下标。 𐟓 插槽（slot）：每个数组位置都相当于一个插槽，用于存储键值对。如果该位置没有值，则直接放入；如果有值，则需要进行进一步检查。 𐟔„ 链表与红黑树：在JDK 1.7中，插槽使用的是拉链法，即链表。而在JDK 1.8中，当数组长度超过64且链表长度超过8时，插槽的数据结构会转换为红黑树。 𐟓ˆ 扩容机制：HashMap在首次创建时，默认大小为16。每次扩容时，数组大小会增加一倍。扩容过程中，会遍历原数组，并将元素按照新的规则放入新数组中。 𐟔„ 插入逻辑：如果插槽中已经有值，且键值相等，则会直接覆盖原有值；如果键值不等，则将新值放入插槽中。 𐟓Œ 特殊处理：在插入过程中，如果元素的哈希值与原数组大小取余结果为0，则将其放入原本的索引位置；否则，将其放入原索引加旧容量大小的位置。 𐟒ᠥ𙳨ᡦ•𐧻„下标：通过逻辑表达式（&操作），每个键的哈希值会对数组大小取余，从而得到数组下标，这样可以很好地平衡数组下标的使用。通过这些机制，HashMap能够高效地存储和检索键值对，提供快速的查找和插入操作。

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