hashcode一种常用的哈希算法_hashcode资源-CSDN下载

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hash,哈希

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哈希码（Hash Code）是一种在计算机科学中广泛使用的数据处理技术，主要应用于查找和存储。标题中的"hash code"指的是这种技术，特别是在Java中的`Hashtable`类中的应用。哈希函数是哈希码的核心，它能够将任意大小的数据转化为固定长度的输出，这个输出被称为哈希值。哈希函数的设计目标是高效且唯一。理想情况下，不同的输入数据应该产生不同的哈希值，以避免冲突，即两个不同的数据映射到相同的哈希值。然而，由于哈希值的范围有限，完全避免冲突几乎是不可能的。当冲突发生时，哈希表通常会采用解决策略，如链地址法或开放寻址法。 `Hashtable`类是Java中的一种早期集合框架实现，它使用哈希表来存储键值对。哈希函数在`Hashtable`中起到了关键作用，它负责计算对象的哈希码，以便快速定位数据。`Hashtable`内部通过键的哈希码来决定其在数组中的位置，从而实现快速的插入、查找和删除操作。描述中提到，`Hashtable`中的哈希函数比社保号的简单哈希更复杂。社保号作为纯数字，可以直接用其本身作为哈希值，但一般情况下，对象可能包含各种类型的数据，如字符串、日期或者自定义对象。在这种情况下，Java提供了`hashCode()`方法，该方法由每个类自行实现，以返回一个表示该对象的整数哈希码。 `Object`类是所有Java类的基类，它定义了`hashCode()`方法，但默认实现并不一定满足特定应用场景的需要。因此，当我们创建自定义类时，通常需要重写`hashCode()`，以确保不同对象根据它们的内部状态生成不同的哈希码。同时，如果两个对象被认为是相等的（即它们的`equals()`方法返回`true`），那么它们的`hashCode()`方法也必须返回相同的值，这是哈希表正确工作的前提。哈希码在实际应用中有着广泛的应用，例如在数据库索引、缓存系统、分布式计算等场景。例如，分布式哈希表（DHT）利用哈希函数将数据均匀分布到网络的不同节点上，以实现高效的数据存储和检索。哈希码是计算机科学中一种强大的工具，它能够将复杂的数据结构简化为易于处理的数值。理解哈希函数的工作原理以及如何在特定上下文中优化哈希码的生成，对于提升程序性能和设计高效的数据结构至关重要。在Java编程中，掌握`hashCode()`的使用和重写规则，是成为合格开发者的重要技能之一。

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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #define BIOSBUFSIZE 2048 #define HASHSIZE 128 #define INSERTHASHFAIL -1 #define INSERTHASHSUCCESS -1 char smbiosBuf[BIOSBUFSIZE]; typedef struct smbiosTable smbiosTable_T; struct smbiosTable{ char type; char length; short handle; }; typedef struct node node_t; struct node{ void *pData; node_t *next; }; typedef struct hash hast_t; struct hash{ node_t **ppContainer; int pCapacity; int nodeCount; }; hast_t *globalHashTable; /**************************/ /************************/ int createHash(void) { globalHashTable = malloc(sizeof(hast_t)); if(NULL == globalHashTable) { return -1; } globalHashTable->ppContainer = malloc(HASHSIZE * sizeof(node_t *)); if(NULL == globalHashTable->ppContainer) { free(globalHashTable); return -1; } memset(globalHashTable->ppContainer,0,HASHSIZE * sizeof(node_t *)); globalHashTable->pCapacity = HASHSIZE; globalHashTable->nodeCount = 0; return 0; } /* 函数功能：获取哈希关键数值 */ static int getHashKey(int pdata) { return (pdata)%HASHSIZE; } /* 函数功能，将每个元素插入到哈系表中 */ int insert(void *pData) { if(NULL == pData) { return -1; } node_t *pNode = malloc(sizeof(node_t)); node_t *pTemp =NULL; int index; if(NULL == pNode) return INSERTHASHFAIL; index = getHashKey(*(char *)pData); pNode->pData = pData; pNode->next = NULL; pTemp = globalHashTable->ppContainer[index]; if(pTemp == NULL) { globalHashTable->ppContainer[index] = pNode; return INSERTHASHSUCCESS; } while( NULL != pTemp->next) { pTemp=pTemp->next; } pTemp ->next =pNode; return INSERTHASHSUCCESS; } static int cmpFunc(short data1,short data2) { if(data1 == data2 ) return 0; return -1; } /* 函数功能：查询hash表内的元素 */ void *search(int data) { if(data <0 || data > 128) { return NULL; } return globalHashTable->ppContainer[data]; } #define OPENBIOSFAIL -1 int openBios(void) { if(smbiosBuf == NULL) return OPENBIOSFAIL; char *ptmp,*ptmp2; ptmp = smbiosBuf ; int i=0; if( (0==((smbiosTable_T *)ptmp)->type) && (0 == ((smbiosTable_T *)ptmp)->handle)) { i++; insert((void *)ptmp); while(i < 45) { ptmp2=NULL; ptmp2=ptmp+((smbiosTable_T *)ptmp)->length; while((*ptmp2 != 0) || *(ptmp2+1) !=0) { ptmp2++; } ptmp2+=2; ptmp=ptmp2; i++; insert((void *)ptmp); } if(45 != i) { return OPENBIOSFAIL; } }else{ return OPENBIOSFAIL; } return 0; } int main(void) { int fd; ssize_t ret; fd = open("/dev/mem",O_RDONLY); if(-1 == fd) { perror("OPEN"); return -1; } ret = lseek(fd,0xE0010,SEEK_SET); if(-1 == ret) { perror("LSEEK"); return -1; } ret = read(fd,smbiosBuf,BIOSBUFSIZE); createHash(); smbiosTable_T *temp; temp = (smbiosTable_T *)smbiosBuf; printf("%d %d %d\n",temp->type,temp->length,temp->handle); ret =openBios(); printf("%d\n",ret); printf("------%d",((smbiosTable_T *)((globalHashTable->ppContainer[127])->pData))->type); return 0; }

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