Redishash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。Redis中每个hash可以存储2的32次方1键值对（40多亿）。redis127.0.0.1:6379HMSETw3ckeyname"redistutorial"description"redisb

存储类型!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upee2e76966980f9a833f2f87e8461e56e1a3.png)包含键值对的无序散列表。value只能是字符串，不能嵌套其他类型。同样是存储字符串，Hash与String的主要区别？1、把所有相关的值聚集到一个key中

总结：HashMap的实现原理：1.利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标2.存储时，如果出现hash值相同的key，此时有两种情况。(1)如果key相同，则覆盖原始值；(2)如果key不同（出现冲突），则将当前的keyvalue放入链表中3.获取时，直接找到hash值对应

众所周知，HashMap是基于Hash表的Map接口实现，HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。HashMap中主要是通过key的hashCode来计算hash值的，只要hashCode相同，计算出来的hash值就一样。但是知道了Hash值之后，又是怎么确定出key在数组中的索引呢？根据源码得知如下方法static

1.不可逆的算法主要为MD5和SHA1算法。(二者都不属于加密只能算作一种算法)相同点：都是使用目前比较广泛的散列(Hash)函数，就是把任意长度的输入，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。计算的时候所有的数据都参与了运算，其中任何一个数据变化了都会导致计算出来的Hash值完全不同。（理论上来讲产生的密文都有可能产生碰撞）不同点：M

现在的网站用户量都很大，一台服务器包打天下的时代一去不复返了，多台服务器就存在一个问题，如何将访问用户转向不同的服务器，并且各个服务器接受的请求数大致相当呢？这就是一致性hash算法要解决的问题。一致性hash算法在负载服务器（ngnix、haproxy等）、K/V缓存系统memcache等就有相关的实现。这类的文章比较多，摘抄一篇供大家学习。jav

shorturl实现常见的做法都是将原始Url存储到数据库，由数据库返回一个对应ID。以下要实现的是不用数据库支持就对原始URL进行shorturlhash。说到这里我们很容易想到MD5，固定长度，冲突概率小，但是32个字符，太长？我们以MD5为基础，将其字符缩短，同时要保证一定数量范围内hash不会冲突。我们分成两个步骤来实现。第一步算法：

Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以Hash索引的查询效率要远高于BTree索引。可能很多人又有疑问了，既然Hash索引的效率要比BTree高很多，为什么大家不都用Hash索引而还要使用BTree索引呢？

题意：取出字符串Str里的两个串S，T，问对应位置的的字符在否有一一映射关系。hash：对于每个字符s‘a’‘z’，我们任意找一个i，满足Sis，（代码里用lower\_bound在区间找到最小的位置i）其对应的字符为Tit。然后我们判断这段区间里s的hash值是否等于t的hash值。不难证明26个字母都满足时对应hash相同时，才有

1\.Hash是什么，它的作用先举个例子。我们每个活在世上的人，为了能够参与各种社会活动，都需要一个用于识别自己的标志。也许你觉得名字或是身份证就足以代表你这个人，但是这种代表性非常脆弱，因为重名的人很多，身份证也可以伪造。最可靠的办法是把一个人的所有基因序列记录下来用来代表这个人，但显然，这样做并不实际。而指纹看上去