哈希表

基于分区键的哈希散列值将行映射到分区中创建散列分区时需要指定： (1)分区方法：哈希散列(by hash) (2)分区列(3)分区数量或单独的分区描述* HASH散列分区语法图

HashMap vs. Hashtable 线程安全性:* HashMap: 非线程安全，在多线程环境下使用需手动同步。* Hashtable: 线程安全，内部方法使用 synchronized 修饰。 null 值处理:* HashMap: 允许键和值都为 null。* Hashtable: 键和值均不允许为 null，否则抛出 NullPointerException。 继承关系和实现:* HashMap: 继承自 AbstractMap 类，实现了 Map 接口。* Hashtable: 继承自 Dictionary 类，实现了 Map 接口。 性能:* Ha

数据结构介绍了哈希表与trie树的基本原理，通过图文并茂的方式，使读者轻松理解。

哈希表的冲突问题，一直是让人挺头大的点。数组改成链表这招，说简单也简单，说难也难，关键在理解它为啥这么干。如果你平时写 HashMap，肯定碰到过 put 的时候 key 冲突的情况吧？嗯，那就是冲突。用链表冲突，其实是把原本放不下的数据，挂在一个小链子上，查找效率虽然会降，但胜在不丢数据。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

深度哈希的二值编码挺有意思的，适合大规模图像检索那类对速度要求高的任务。它的做法是把原始的特征向量压成二进制向量，既节省存储又提高检索效率。顶层用了三个约束：尽量保留原始特征的表达能力、每一位尽量平均分布、各位之间尽量独立。听着挺绕，其实核心就是让二进制更有“表达力”，不只是瞎凑数字。另外，SDH的扩展也蛮实用，尤其在监督场景下更能区分不同类别，效果比以前的方案强不少。你要做图像或视频检索，可以看看这套思路。嗯，你要是还不太熟hash learning或者无监督/半监督这些概念，下面几个链接可以帮你快速理清楚：无监督学习大纲、聚类降维与特征提取、半监督实战指南，建议按这个顺序读。如果你手上正好

MATLAB中的最小损失哈希码是一种关键技术，用于数据检索和相似性比较。这种方法通过最小化哈希函数计算的误差，有效地减少了数据索引中的信息损失。该技术在处理大规模数据集时特别有效，能够快速且准确地识别和检索相似的数据模式。

memcached 中使用的哈希函数。

SQL Server 中的 MD5 函数提供 MD5 哈希加密算法，可用于保护数据安全。经过测试，已验证其哈希结果与其他加密实现一致。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。