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python写哈希函数 python哈希值生成

哈希IT技术

Python数据结构-哈希表（Hash Table）哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应python写哈希函数的值 valuepython写哈希函数，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 。
哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数 。
哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址 。
哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」和「哈希冲突的解决方法」。
常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等 。
常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法 。
给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k。
如果存在则返回 true，不存在返回 false 。
给定两个数组 nums1 和 nums2，返回 它们的交集。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的 。我们可以 不考虑输出结果的顺序。
给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集 。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值） 。可以不考虑输出结果的顺序 。
请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效 。只需要 根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可 。
数字 1-9 在每一行只能出现一次 。
数字 1-9 在每一列只能出现一次 。
数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次 。（请参考示例图）
力扣217
力扣389
力扣496
内容参考：
python之哈希算法哈希(Hash)算法：`hash（object）`
哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值 。是一种信息摘要算法 。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度 。
它不同于加密 。哈希（hash）是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串 ， 而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文 。
哈希（hash）算法是不可逆的，只能由输入产生输出 ， 不能由输出产生输入 。而加密则是可逆的 。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入 。
对于hash算法，不同的数据应该生成不同的哈希值 。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样 。就称为哈希碰撞（collision） 。哈希碰撞无法被完全避免 。只能降低发生概率 。
好的hash函数会导致最少的hash碰撞 。
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可哈希性（hashable）：
可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等） 。这种数据被称为可哈希性 。
不可哈希性：
不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict ， 列表list和集合set等） 。
如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表 。这样我们则需要将对象移至不同的数据集 ， 这种操作会使花费过大 。
因此设定不能对可变的对象进行hash处理 。
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Python3.x添加了hash算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的python调用 ， 同样的数据源生成的结果都将不同 。
【python写哈希函数 python哈希值生成】 哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256与SHA512等） 。常用的有SH256与SHA512 。MD5与SHA1不再常用 。
- MDH5 (不常用)
- SHA1 (不常用)
- SHA256 (常用)
- SHA512 (常用)
一种局部敏感的hash算法 ， 它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度 。
可以被用来比较文本的相似度 。
安装simhash：
Pip3 install simhash
感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm） 。用于检测图像和视频的差异 。
安装Imagehash:
pip3 install Imagehash
比较下面两张图片的Imagehash值
可以看到两张图片的hash值非常相似 。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点 。
python可哈希什么意思可哈希 就是可以用python内置函数 hash 得出哈希值 。
对任意对象 opython写哈希函数 ， 如果 o.__hash__() 返回一个整型值，那 o 就是可哈希python写哈希函数的 。
各种标量、tuple、正确实现了 __hash__ 函数的类的实例都是可哈希的 。
如何用Python构造hash表解决DNA k-mer问题思路：
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kmer hash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：q10
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：q10
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 。
Python如何哈希字符串Python中字符串是可哈希的 ， 即可以作为字典的键或者HashTable的键使用 。
您可以这样子使用Python内置函数hash（散列函数）：
您也可以将字符串转为一个集合：
总之，Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数 。
Python hash函数返回值问题？hash函数输出大小就是摘要大小.输入单位就是块尺寸
当遇到“大集合”的数据比块尺寸还小的情况，是会把数据补齐到块大小，然后输出摘要 。
.比如MD5的摘要为128bit或16byte ， 块512bit或64byte
输入"a",太?。?补齐到64byte，“a_____________________”
输入一个16byte的摘要 ， 通常用HEX编码显示为32byte，自然比a长很多
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