基于分布式哈希表的通信协议

时间: 2023-08-14 08:14:49 浏览: 36
基于分布式哈希表（Distributed Hash Table，DHT）的通信协议是一种用于在分布式系统中进行节点之间通信的协议。它结合了DHT的分布式数据存储和哈希表的快速查找特性，提供了一种高效的通信机制。 在基于DHT的通信协议中，节点之间的通信通过对键（key）进行哈希运算来确定消息的路由。每个节点都维护着一个部分或完整的DHT，并根据键的哈希值将消息路由到负责该键范围的节点上。这种方式确保了消息的快速传递和均衡负载。 通常，基于DHT的通信协议包括以下几个关键步骤： 1. 哈希键：将消息中的键进行哈希运算，得到一个唯一的标识符。 2. 查找节点：使用DHT的查找算法，根据哈希键找到负责该键范围的节点。 3. 发送消息：将消息发送给负责该键范围的节点。 4. 路由转发：如果负责该键范围的节点不是目标节点，它会根据DHT协议将消息继续路由转发给下一个合适的节点，直到消息达到目标节点。 基于DHT的通信协议具有良好的可扩展性和容错性。当节点数量增加或网络拓扑发生变化时，DHT可以动态地重新分布数据和更新路由信息，从而适应系统的变化。此外，数据的冗余存储和多次传递路径选择也增强了系统的容错性。 一些常见的基于DHT的通信协议包括Chord、Kademlia、CAN（Content-Addressable Network）等。它们在路由算法、节点查找、数据复制等方面有所不同，但都基于DHT的基本原理来实现节点之间的通信。
相关问题

dht-demo:分布式哈希表

DHT-Demo是指一个分布式哈希表的演示程序。分布式哈希表（Distributed Hash Table，缩写为DHT）是一种分布式系统中常用的数据结构，它能够快速定位和访问存储在分布式环境中的数据。 DHT将数据按照哈希函数的映射分散存储在不同的节点上，每个节点负责管理一部分数据。通过哈希函数的计算，可以快速定位数据在哪个节点上。这样分布式系统中的大规模数据可以被高效地存储、检索和维护。 DHT-Demo是一个用来展示分布式哈希表的演示程序，它可以模拟一个分布式环境，并展示节点之间的数据分散和访问过程。通过该演示程序，我们可以更好地理解和学习分布式哈希表的工作原理。 在DHT-Demo中，我们可以设定节点数目和每个节点负责的数据范围。每个节点都会根据哈希函数将数据存储在相应的位置。通过演示程序提供的查询功能，可以查看数据在各个节点上的存储情况，以及根据关键字快速定位数据所在的节点。这样可以更好地理解分布式哈希表的数据分布和访问过程。 总的来说，DHT-Demo是一个用来展示分布式哈希表的演示程序，通过它可以更好地理解和学习分布式系统中分布式哈希表的工作原理和数据访问过程。通过这个演示程序，人们可以更加深入地了解分布式系统中常用的数据结构和算法。

可以介绍一下分布式哈希表吗

分布式哈希表是一种分布式存储系统，它将数据分散存储在多台计算机上，通过哈希算法将数据映射到不同的节点上。每个节点只存储部分数据，通过协调节点之间的数据交换，实现数据的高效访问和存储。分布式哈希表具有高可用性、高扩展性、高性能等优点，被广泛应用于大规模数据存储和处理场景。

相关推荐

LRU 缓存 基于哈希表 C++

LRU 缓存基于哈希表的实现可以使用 STL 中的 std::unordered_map，这个容器提供了 O(1) 的查找和插入操作，非常适合用于实现缓存。下面是一个基于哈希表实现的 LRU 缓存的 C++ 代码： cpp #include <unordered_map> #include class LRUCache { public: LRUCache(int capacity) : capacity_(capacity) {} int get(int key) { auto iter = cache_.find(key); if (iter == cache_.end()) { return -1; } else { auto value = iter->second->second; cache_list_.splice(cache_list_.begin(), cache_list_, iter->second); iter->second = cache_list_.begin(); return value; } } void put(int key, int value) { auto iter = cache_.find(key); if (iter == cache_.end()) { if (cache_.size() == capacity_) { int key_to_remove = cache_list_.back().first; cache_.erase(key_to_remove); cache_list_.pop_back(); } cache_list_.push_front({key, value}); cache_[key] = cache_list_.begin(); } else { iter->second->second = value; cache_list_.splice(cache_list_.begin(), cache_list_, iter->second); iter->second = cache_list_.begin(); } } private: int capacity_; std::list<std::pair<int, int>> cache_list_; std::unordered_map<int, std::list<std::pair<int, int>>::iterator> cache_; }; 在这个实现中，我们使用了一个双向链表 cache_list_ 来保存缓存中的数据，并使用一个哈希表 cache_ 来提高查找效率。在 get 操作中，我们先在哈希表中查找目标数据，如果不存在则返回 -1，否则将目标数据移到链表头部并返回其值。在 put 操作中，如果缓存中不存在目标数据则创建一个新的节点并将其添加到链表头部，如果缓存已满则删除链表尾部的节点。如果缓存中已存在目标数据则将其值更新并将其移动到链表头部。 需要注意的是，在 get 操作中，我们需要使用 splice 操作将目标节点移到链表头部，并更新哈希表中对应节点的指针。在 put 操作中，我们需要先判断缓存是否已满，如果已满则删除链表尾部的节点，并在哈希表中删除对应的键值对。然后我们将新节点添加到链表头部，并在哈希表中创建对应的键值对。 另外，由于我们使用了 STL 中的 std::list，所以我们可以直接使用 push_front 和 pop_back 操作来添加和删除链表节点，非常方便。

有序哈希表和无序哈希表

有序哈希表和无序哈希表都是哈希表的一种实现方式，它们的主要区别在于元素的排列顺序是否有序。具体来说，有序哈希表中的元素是按照某种顺序排列的，而无序哈希表中的元素则没有特定的排列顺序。 有序哈希表通常使用红黑树等数据结构来维护元素的有序性，这样可以在保持高效性的同时，支持一些有序操作，如范围查找、排序等。而无序哈希表则通常使用链表或开放地址法等数据结构来实现，这样可以更加高效地支持插入、删除、查找等操作。 在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择使用有序哈希表还是无序哈希表。如果需要支持有序操作，如范围查找、排序等，则应该选择有序哈希表；如果只需要支持基本的插入、删除、查找等操作，则可以选择无序哈希表。

使用哈希表编写一段通讯协议代码

好的，下面是一段使用哈希表编写的通讯协议代码： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define HASH_TABLE_SIZE 100 // 定义通讯协议的数据结构 typedef struct { int id; // 消息ID char type; // 消息类型 float value; // 消息数值 } Message; // 定义哈希表节点的数据结构 typedef struct HashNode { char *key; // 关键字 Message *msg; // 消息指针 struct HashNode *next; // 指向下一个节点的指针 } HashNode; // 定义哈希表的数据结构 typedef struct { HashNode *buckets[HASH_TABLE_SIZE]; // 存储桶 } HashTable; // 根据关键字查找哈希表中的节点 HashNode *find_node(HashTable *table, char *key) { int index = hash_key(key) % HASH_TABLE_SIZE; HashNode *node = table->buckets[index]; while (node != NULL && strcmp(node->key, key) != 0) { node = node->next; } return node; } // 插入节点到哈希表中 void insert_node(HashTable *table, char *key, Message *msg) { int index = hash_key(key) % HASH_TABLE_SIZE; HashNode *node = (HashNode *) malloc(sizeof(HashNode)); node->key = key; node->msg = msg; node->next = table->buckets[index]; table->buckets[index] = node; } // 计算关键字的哈希值 int hash_key(char *key) { int hash = 0; for (int i = 0; i < strlen(key); i++) { hash = hash * 31 + key[i]; } return hash; } // 发送消息函数 void send_message(HashTable *table, char *key) { HashNode *node = find_node(table, key); if (node == NULL) { printf("未找到关键字为 %s 的消息\n", key); } else { Message *msg = node->msg; printf("发送消息: ID=%d, 类型=%c, 数值=%f\n", msg->id, msg->type, msg->value); } } // 接收消息函数 void recv_message(HashTable *table) { // 接收消息的代码 Message *msg = (Message *) malloc(sizeof(Message)); msg->id = 1; msg->type = 'A'; msg->value = 3.14; insert_node(table, "test", msg); // 将消息插入到哈希表中 } int main() { // 初始化哈希表 HashTable table; memset(table.buckets, 0, sizeof(table.buckets)); // 发送消息 Message msg1 = { 1, 'A', 1.23 }; insert_node(&table, "msg1", &msg1); send_message(&table, "msg1"); // 接收消息 recv_message(&table); send_message(&table, "test"); return 0; } 在这段代码中，我们定义了一个名为 Message 的结构体，该结构体包含了三个成员变量，分别代表消息的 ID、类型和数值。接着我们定义了一个名为 HashNode 的结构体，该结构体包含了三个成员变量，分别代表关键字、消息指针和指向下一个节点的指针。最后，我们定义了一个名为 HashTable 的结构体，该结构体包含了一个存储桶的数组，每个存储桶指向一个哈希链表的头节点。 在 find_node 函数中，我们根据关键字计算出哈希值，然后在哈希链表中查找对应的节点。在 insert_node 函数中，我们根据关键字计算出哈希值，然后将节点插入到对应的哈希链表中。在 hash_key 函数中，我们根据关键字计算出哈希值，采用了一种简单的哈希函数，即将关键字中的每个字符乘以 31 的幂次方后相加。 在 send_message 函数中，我们根据关键字查找哈希表中的节点，然后打印出对应的消息。在 recv_message 函数中，我们模拟了接收一个消息的过程，并将接收到的消息插入到哈希表中。最后，在 main 函数中，我们演示了如何使用哈希表来实现通讯协议。具体来说，我们先创建了一个 Message 类型的变量 msg1，然后将其插入到哈希表中，并通过 send_message 函数将其发送出去。接着我们调用 recv_message 函数来接收一个消息，并将其插入到哈希表中，然后再次通过 send_message 函数将其发送出去。

哈希表 python

哈希表（Hash Table）是一种数据结构，它可以快速地插入和查找数据。在 Python 中，哈希表被称为字典（Dictionary），它使用键值对（key-value pairs）来存储数据。 在 Python 中创建一个哈希表（字典）的示例代码如下： python hash_table = {} # 创建一个空的哈希表 # 向哈希表中添加键值对 hash_table["key1"] = "value1" hash_table["key2"] = "value2" hash_table["key3"] = "value3" # 访问哈希表中的值 print(hash_table["key1"]) # 输出：value1 # 遍历哈希表中的键值对 for key, value in hash_table.items(): print(key, value) 哈希表的优势在于它可以在常数时间内完成插入和查找操作，即使在大量数据的情况下，效率也非常高。但是需要注意的是，哈希表的键值对是无序的，因此遍历时不能保证顺序。此外，哈希表的键必须是不可变类型（如字符串、整数、元组等），而值可以是任意类型。 希望这个简单的示例能帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

哈希表contains

哈希表的contains操作是用于判断哈希表中是否包含特定的键。它接受一个键作为参数，并返回一个布尔值，指示哈希表中是否存在该键。 在C语言中，可以使用标准库中的哈希表实现（如unordered_map或hash_map），或者使用自定义的哈希表数据结构。无论使用哪种方式，contains操作的实现原理都是类似的。 通常情况下，哈希表的contains操作会执行以下步骤： 1. 根据键的哈希值计算出对应的桶（bucket）或槽（slot）的索引。 2. 在桶或槽中查找与给定键匹配的元素。可能需要处理哈希冲突的情况，即多个键具有相同的哈希值但不相等。 3. 如果找到匹配的元素，则返回true；否则返回false。 需要注意的是，哈希表的contains操作的时间复杂度通常是O(1)，即常数时间。这是因为哈希表通过哈希函数将键映射到桶或槽，从而可以快速定位到对应位置。但在极端情况下，例如哈希冲突较多，contains操作的时间复杂度可能会升至O(n)，其中n为哈希表中存储的键值对数量。 希望这个回答能够解决你的问题！如有更多疑问，请随时提出。

哈希表理论jjava

哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它可以用来存储和检索数据。在哈希表中，数据元素会通过哈希函数计算得到一个唯一的哈希值，然后将该哈希值作为索引存储在数组中。这样一来，当需要查找或插入数据时，只需通过哈希函数计算得到元素的哈希值，并在数组中找到对应的位置即可，从而实现快速的数据查找和插入操作。 在Java中，哈希表的实现有多种方式。其中最常用的是使用HashMap类来实现哈希表。HashMap是Java集合框架中的一部分，它基于哈希表的原理来存储和操作键值对数据。在HashMap中，键和值都可以是任意类型的对象。通过使用键的哈希值来确定其在数组中的位置，HashMap能够提供近乎常数时间复杂度的查找、插入和删除操作。此外，HashMap还提供了一系列的方法来支持对哈希表的遍历和操作。 除了HashMap，Java还提供了其他一些实现哈希表的类，比如Hashtable和LinkedHashMap等。这些类在实现上可能略有不同，但基本原理都是相同的，即通过哈希函数将数据映射到数组中，并提供快速的数据访问能力。 总结来说，哈希表在Java中的实现主要是通过使用HashMap类或其他相关类来实现的，它们可以用来解决快速查找和插入数据的问题。通过使用哈希函数计算得到唯一的哈希值，并将该值作为索引存储在数组中，哈希表能够实现高效的数据操作和访问。

哈希表javacript

哈希表是一种数据结构，可以在常数时间内实现快速的插入、删除、查找操作。在JavaScript中，可以使用对象来实现哈希表。 具体实现方法是，将键值对存储在对象中，使用键来查找值。例如： // 创建一个哈希表 const hashTable = {}; // 向哈希表中添加键值对 hashTable['name'] = 'John'; hashTable['age'] = 30; hashTable['gender'] = 'male'; // 查找哈希表中的值 console.log(hashTable['name']); // 输出 'John' console.log(hashTable['age']); // 输出 30 console.log(hashTable['gender']); // 输出 'male' // 删除哈希表中的值 delete hashTable['age']; // 遍历哈希表 for (const key in hashTable) { console.log(key + ': ' + hashTable[key]); } 在这个例子中，我们使用对象来创建一个哈希表，并向其中添加了三个键值对。我们可以使用键来查找哈希表中的值，并且可以使用delete关键字来删除哈希表中的值。最后，我们使用for...in循环遍历哈希表中的所有键值对，并输出它们的值。

构建哈希表python

要构建哈希表的Python，你可以使用Python的内置字典数据结构。字典本质上就是哈希表的一种实现，它提供了快速的查找和插入操作。你可以通过将键值对存储在字典中来构建哈希表。 以下是构建哈希表的Python代码示例： python # 创建一个空的哈希表 hash_table = {} # 添加键值对到哈希表 hash_table['key1'] = 'value1' hash_table['key2'] = 'value2' hash_table['key3'] = 'value3' # 查找哈希表中的值 value = hash_table['key2'] print(value) # 输出 'value2' # 删除哈希表中的键值对 del hash_table['key3'] # 遍历哈希表 for key, value in hash_table.items(): print(key, value) 上述代码创建了一个空的哈希表，并使用hash_table[key] = value语法添加键值对。要查找哈希表中的值，可以使用hash_table[key]语法。要删除哈希表中的键值对，可以使用del hash_table[key]语法。要遍历哈希表，可以使用for key, value in hash_table.items()语法。 总结：构建哈希表的Python可以使用内置的字典数据结构，使用键值对存储数据，提供快速的查找和插入操作。

基于一致性哈希的分布式内存键值存储——CHKV

好的，你的第一个问题是关于一致性哈希和分布式存储的。那么，基于一致性哈希的分布式内存键值存储——CHKV，是一种什么样的架构呢？ 首先，我们需要了解一下一致性哈希的概念。一致性哈希是一种解决分布式系统中负载均衡和缓存一致性问题的算法。它将所有的节点映射到一个环上，使用一个哈希函数将键映射到环上的一个点。当需要查找一个键时，算法会顺时针找到离这个键最近的节点来处理请求。这种算法的好处在于，当节点数目发生变化时，只会影响到哈希环上的少数节点，而不会影响到整个系统的负载均衡。 基于一致性哈希的分布式内存键值存储——CHKV，就是利用这种算法来实现分布式存储。CHKV将所有的节点都映射到一个哈希环上，每个节点负责一部分键值对的存储和管理。当需要查找一个键时，算法会在哈希环上找到离这个键最近的节点来处理请求。同时，CHKV还使用了一些副本机制来提高数据的可靠性和容错性。 总的来说，基于一致性哈希的分布式内存键值存储——CHKV，能够有效地解决分布式存储中的负载均衡和数据一致性问题，是一种非常实用的分布式存储架构。

python 哈希表

Python中的哈希表可以使用字典类型来实现。在Python中，字典是一种无序的数据结构，它使用键值对的方式存储数据。通过使用哈希函数，可以将键映射到哈希表中的特定位置。引用\[2\]中的示例展示了如何使用Python的字典类型来创建和操作哈希表。例如，可以使用以下代码创建一个哈希表： hash_table = {} hash_table\['apple'\] = 1 hash_table\['banana'\] = 2 hash_table\['cherry'\] = 3 可以使用键来查找哈希表中的值，例如： print(hash_table\['apple'\]) # 输出 1 print(hash_table\['banana'\]) # 输出 2 print(hash_table\['cherry'\]) # 输出 3 可以使用del关键字从哈希表中删除键值对，例如： del hash_table\['banana'\] print(hash_table) # 输出 {'apple': 1, 'cherry': 3} 这是一种简单而灵活的方式来实现哈希表，适用于各种不同的应用场景。引用\[2\]中的示例展示了如何使用Python的字典类型来实现哈希表。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python中的哈希表](https://blog.csdn.net/weixin_46178278/article/details/130352335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

哈希表统计法 c++

根据提供的引用内容，哈希表统计法是一种基于哈希表的算法实现，用于解决数据冲突的问题。下面是一个使用C++实现哈希表统计法的例子： cpp #include <iostream> #include <unordered_map> #include <string> using namespace std; int main() { unordered_map<string, int> hash_table; // 创建哈希表 string str = "hello world"; for (char c : str) { hash_table[string(1, c)]++; // 统计每个字符出现的次数 } for (auto p : hash_table) { cout << p.first << ": " << p.second << endl; // 输出每个字符及其出现次数 } return 0; } 在上面的例子中，我们使用了C++ STL中的unordered_map容器来实现哈希表。首先创建了一个空的哈希表hash_table，然后遍历字符串str中的每个字符，将每个字符作为键值存入哈希表中，并将其对应的值加1。最后遍历哈希表，输出每个字符及其出现次数。

java哈希表的底层

Java中的哈希表主要有两种实现：HashMap和Hashtable。它们的底层实现都是基于哈希表的，即通过哈希函数将键映射到哈希表中的位置，然后在该位置存储对应的值。具体来说，哈希表是由一个数组和链表（或红黑树）组成的。数组用于存储哈希值相同的键值对，链表（或红黑树）用于解决哈希冲突，即多个键映射到同一个位置的情况。在Java 8中，当链表长度超过一定阈值时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。同时，为了提高性能，Java中的哈希表还采用了扩容机制，即当哈希表中的元素个数达到一定阈值时，会自动扩容，以保证哈希表的负载因子不超过某个预设值。

哈希表javascript

在JavaScript中，没有像C＃或Java那样内置的哈希表实现。但是，可以通过在JavaScript对象上封装方法来实现简单且高效的哈希表。例如，可以使用对象的属性来模拟哈希表的功能。 以下是一个示例的JavaScript哈希表的实现代码： javascript function HashTable() { // 定义属性 this.storage = []; this.count = 0; this.limit = 8; } HashTable.prototype.hashFunc = function(str, size) { // 定义hashCode变量 var hashCode = 0; // 先将字符串转化为数字编码 for(var i = 0; i < str.length; i++) { hashCode = 37 * hashCode + str.charCodeAt(i); } // 取余操作 var index = hashCode % size; return index; } // 插入&修改操作 HashTable.prototype.put = function(key, value) { var index = this.hashFunc(key, this.limit); var bucket = this.storage[index]; if (!bucket) { bucket = []; this.storage[index = bucket; } for (var i = 0; i < bucket.length; i++) { var tuple = bucket[i]; if (tuple === key) { tuple = value; return; } } bucket.push([key, value]); this.count++; } // 获取哈希表的元素个数 HashTable.prototype.size = function() { return this.count; } 使用上述代码，你可以创建一个哈希表对象，并使用put方法插入或修改元素，使用size方法获取哈希表的大小。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [javascript 哈希表(hashtable)的简单实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38663197/13070734)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [哈希表（JavaScript实现）](https://blog.csdn.net/m0_48375854/article/details/121996878)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

哈希表 c# 没有顺序

哈哈希哈希表哈希表是哈希表是一哈希表是一种哈希表是一种数据哈希表是一种数据结哈希表是一种数据结构哈希表是一种数据结构，哈希表是一种数据结构，它哈希表是一种数据结构，它将哈希表是一种数据结构，它将键哈希表是一种数据结构，它将键映哈希表是一种数据结构，它将键映射哈希表是一种数据结构，它将键映射到哈希表是一种数据结构，它将键映射到值哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、缓哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、缓存哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、缓存实哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、缓存实现哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、缓存实现等哈希表是一种数据结构，它将键映射到值。它使用哈希函数来计算键的索引，使得访问元素的时间复杂度接近于常数时间。C语言中，哈希表可以通过使用结构体和指针实现。哈希表在实际开发中广泛使用，例如快速查找、缓存实现等。
apk

基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件

基于PaddleOCR开发懒人精灵文字识别插件，使用方式可以查看该文章https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/128247582
rar

gd32f407+lwip+RTL8201F-VB

gd32f407+lwip+RTL8201F-VB
saved

扩展难度trailblazer-6-backup.saved

扩展难度trailblazer-6-backup.saved

最新推荐

C语言基于哈希表实现通讯录

主要为大家详细介绍了C语言基于哈希表实现通讯录，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

分布式哈希表技术分布式哈希表

分布式哈希表技术(Distributed Hash Table)简称DHT,类似Tracker的根据种子特征码返回种子信息的网络.是一种分布式存储方法。

基于模糊哈希的恶意代码检测系统（附源代码）

模糊哈希的主要原理是，使用一个弱哈希计算文件局部内容，在特定条件下对文件进行分片，然后使用一个强哈希对文件每片计算哈希值，取这些值的一部分并连接起来，与分片条件一起构成一个模糊哈希结果。使用一个字符串...

C#中哈希表(HashTable)用法实例详解(添加/移除/判断/遍历/排序等)

主要介绍了C#中哈希表(HashTable)用法,简单讲述了哈希表的原理并结合实例形式详细分析了C#针对哈希表进行添加、移除、判断、遍历、排序等操作的实现技巧,需要的朋友可以参考下

严蔚敏 数据结构 ppt 哈希表 数 图

严蔚敏 数据结构 ppt 哈希表 数 图 严蔚敏 数据结构 ppt 哈希表 数 图 严蔚敏 数据结构 ppt 哈希表 数 图

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�