哈 希 常 见 算 法 及 原 理
经典法理名言
经典法理名言1. 亚里士多德《政治学》——法律不应该被看作（和自由相对的）奴役，法律毋宁是拯救。
2. 古代巴比伦《汉谟拉比法典》卷首语——我在这块土地上创立法和公正，在这时光里我使人们幸福。
3. 13世纪欧洲神学家阿奎那——法律的制定是为人们享受和平的、有德行的生活所必需的。
4. 公元前8世纪犹太先知阿摩司语录——以色列人啊，你们要持公平如静静湖水，主正义如滔滔江河。
5．古希腊女神雅典娜对雅典法官的告诫——法官应该是严肃的、公正的和清廉的，他们不应受贿赂，不贪求私利，只是全力保护这城市所有人民的权利。
6．古代西方法律格言：为实现正义，哪怕它天崩地裂！人无义务控告自己。
法官只有一个上司，那就是法律。
法无明文不为罪。
自己不能成为自己案子的法官。
没有救济就没有权利。
法无授权不得为，法无禁止不得罚。
权利滥用之处，便是权利被终止之地。
任何人不得转让超过自己权利之权利。
买卖不破租赁。
法律不保护权利上的睡眠者法官不得因没有法律拒绝裁判。
任何人在被证明有罪前，皆应被视为无辜任何人无义务控告自己。
存疑时有利于被告（in dubio prereo）证明责任是诉讼的脊梁。
程序是法治和恣意而治的分水岭程序先于权利素朴的绝对的正义感，往往却是证据法则最大的杀手。
无犯意则无犯人（Non reu nisi mens sitrea）（即不能对不具有犯意的行为进行刑事处罚（如意外事件、精神错乱、年幼无知等均不能归责于行为人）警察是法庭的仆人。
（就主要是指警察必须根据法庭传召出庭作证）迟来的正义即非正义（Justice delayer is justice denied）。
正义不仅应当得到实现，而且还应以人们能够看得见的方式得到实现。
7．19世纪西欧最伟大的法学家鲁道夫·耶林《罗马法的精神》——罗马曾三次征服世界及与各个民族结缘，第一次是通过武力，第二次是通过宗教，而第三次是通过它的法律。
8．古罗马法学家西塞罗《论义务》——处于国家领导地位的人应该具有这样的义务感：第一，他们不论做什么，都要符合公民的利益；第二，他们应该维护国家的整体，而不要为维护某一个部分而忽略了其它的部分。
明贤法师：我的出家因缘
忘我从忘记开始，这是我确信的道理，因为不光无我的修治来自于忘记，而且生命本身也需要忘记。
面对桌上的纸和笔打起妄想——太多该要忘却的都还没忘掉，而今却要提起，这真不是自己的意愿。
我一直想，也许有那么一天，我终要将所有忘记的都想起来检视一遍，但肯定不是现在，也许是三十年或五十年后，也许要放到永远的未来……那些记忆就像盘中游走的散珠，不能成串。
无论走到哪里，它们都跟到哪里，不留意的时候，总在面前打转，如欲将其连贯起来，一经把捉便化为虚空了，想要记下来，那真不是容易的事。
如今的自己，已是诸务在身，点滴的回忆都只发生在繁忙的路途中或车船上，或者，即便有专门的时间冥思苦想，回忆也是散碎的，所以，随性写点记忆，恐怕也都不成条理，最终便只能追求一点——真实。
最先写下的，便是我通过习惯性地、不停地忘记，但无论如何还是忘不掉的一些事，比如说，母亲的生日、父亲的节日、奶奶深夜的荔枝香、腊月三十的夜……每到母亲的寿辰，我都会想起一首敦煌文书中的僧偈：“今朝是我娘生日，剔亮佛前长命灯；粥饭自烹还自吃，替娘斋得一员僧！”心目中敬畏而殷切地一边回想，一边点亮佛前的供灯……记得那是进初中后的一次课上，班主任老师向同学们提问：“大家知不知道自己的生日？”让大家举手，百分之百的人都知道。
老师紧接着问：你们知不知道自己母亲的生日？在当时的课堂，没有一个同学举起手来。
老师批评了我们，我惭愧落泪，下定决心，一定要将母亲的生日记住。
可每次向母亲打听她的生日是什么时候，她总是说：“过都过去了，不用问了。
”她的生日一直在推托中向孩子们隐瞒了数十年，她平淡得就像压根儿没有生日一样。
当我记住她生日是哪天的时候，已经是她六十寿辰的那一天，而我已经是步入中年的人了……父亲节是我心目中母亲和父亲共同的节日，也是我羁旅人生中父母姐弟的共同节日。
父亲母亲异常朴实，他们的一生根本不知道有父亲节、母亲节这回事。
我熟悉这些节日，而使我最为悲切的是，他们竟然从不抱希望，从不期待这种节日的祝福。
《我的叔叔于勒》原文及解析
《我的叔叔于勒》莫泊桑一、课文原文：我小时候，家在哈佛尔，并不是有钱的人家，也就是刚刚够生活罢了。
我父亲做着事，很晚才从办公室回来，挣的钱不多。
我有两个姐姐。
我母亲对我们的拮据生活感到非常痛苦。
那时家里样样都要节省，有人请吃饭是从来不敢答应的，以免回请；买日用品也是常常买减价的，买拍卖的底货；姐姐的长袍是自己做的，买15个铜子一米的花边，常常要在价钱上计较半天。
可是每星期日，我们都要衣冠整齐地到海边栈桥上去散步。
那时候，只要一看见从远方回来的大海船进口来，父亲总要说他那句永不变更的话："唉！如果于勒竟在这只船上，那会叫人多么惊喜呀！"父亲的弟弟于勒叔叔，那时候是全家唯一的希望，在这以前则是全家的恐怖。
据说他当初行为不正，糟蹋钱。
在穷人家，这是最大的罪恶。
在有钱的人家，一个人好玩乐无非算作糊涂荒唐，大家笑嘻嘻地称他一声"花花公子"。
在生活困难的人家，一个人要是逼得父母动老本，那就是坏蛋，就是liumang，就是无赖了。
于勒叔叔把自己应得的部分遗产吃得一干二净之后，还大大占用了我父亲应得的那一部分。
人们按照当时的惯例，把他送上从哈佛尔到纽约的商船，打发他到美洲去。
我这位于勒叔叔一到那里就做上了不知什么买卖，不久就写信来说，他赚了点钱，并且希望能够赔偿我父亲的损失。
这封信使我们家里人深切感动。
于勒，大家都认为分文不值的于勒，一下子成了正直的人，有良心的人。
有一位船长又告诉我们，说于勒已经租了一所大店铺，做着一桩很大的买卖。
两年后又接到第二封信，信上说："亲爱的菲利普，我给你写这封信，免得你担心我的健康。
我身体很好。
买卖也好。
明天我就动身到南美去作长期旅行。
也许要好几年不给你写信。
如果真不给你写信，你也不必担心。
我发了财就会回哈佛尔的。
我希望为期不远，那时我们就可以一起快活地过日子了。
"这封信成了我们家里的福音书，有机会就要拿出来念，见人就拿出来给他看。
心理学史-流派代表及观点
1.泰勒士：水是万物根源，万物由水生成，消灭后复归为水。
2.阿那克西曼德：无限论，认为“阿派朗”(apeiron=无限)是世界本源，对立属性相互作用形成了生命。
3.阿那可西美尼：气是世界的本源，灵魂是稀薄的气，肉体是浓稠的气。
毕达哥拉斯定理=勾股定理)1.数是世界的本源，数构成了宇宙的秩序——社会秩序的原型；2.脑是灵魂活动的场所(毕最早提出)；3.最早把音乐作为治疗方法。
1.朴素辩证法奠基人之一，“人不可能踏入同一条河两次”；2.变化是世界万物的本质，以火代表万物根源，即万物由火生成，而非构成，并认为认得身体是土，灵魂是水。
1.色诺芬尼：a.人堆神的拟人化，赞成一神论，反对荷马的多神论，“如果动物会画画”；b.在认识方面，区分了知识和意见。
2.巴门尼德：a.现象之路和真理之路，感觉不可靠，现象不可靠，需要理性；b.存在即永恒；c.知觉机制是“以同知同”，舌尖上有味蕾，所以能感觉到味道。
(其观点影响了缪勒的神经特殊能量说)3.芝诺(Zeno ’s paradoxes )：a.飞矢不动，箭在某个具体的时间上是静止的；b.阿基里斯追不上乌龟；c.游行队伍悖论，不同观者角度，同一时间段所看到的位移不同。
世界本源是基本单位组成1.思培多克勒：a.世界万物是水、火、土、气四根构成，同类相知；b.爱与恨是两大动力，因爱而产生感觉；c.“流射” (电影《第五元素》)2.阿那克萨格拉：a.世界由无限多样无限可分的粒子——“种子”组成；b.异类相知，即要了解一物，需要了解其对立面，由苦知甜。
3.德谟克利特：a.朴素唯物主义奠基人，“原子论”最早由刘基博提出，德在其基础上发扬光大；b.原子构成万物，人的灵魂是由光滑的圆形的原子构成；c.因为是圆形的，所以是能动的；(最早的因果型观点形式)d.既然灵魂是由原子构成，所以必然要随原子的消灭而消灭。
先导普罗森格拉：人是万物的尺度，感觉事物要依赖本身的存在，王阳明看花论，偏主观唯心；相对主义，“人之蜜糖，我之毒药”； 多数裁定原则，少数服从多数；1.苏格拉底——思想的接生婆a.强调理性的力量，相信通过理论可以认识客观真理；b.关注人类内心问题，但用科学思想，“拯救生活取决于把测量应用于快乐和痛苦之上”；c.自知之明对美德很重要，恶来自与无知；缺陷：强调逻辑思辨的方式对知识进行推导，但不是所有知识都适合； 启发：基因决定论，LAD 2.柏拉图精英治国理念，痛恨民主治国；思想来源于苏格拉底、毕达哥拉斯；开办学园，不会数学不得入内；著有《理想国》。
高中数学6个大题全部问法及解题思路
2001-2016年山东卷高考数学6大专题出题方向及解题思路高考数学大题结构安排：A、三角函数与向量的结合B、概率论C、立体几何D、曲线（椭圆双曲线抛物线圆锥曲线）E、数列F、导数（全国卷不等式或者极限)解题方法浅析：其实高考大题并不可怕，它就是一个按部就班的过程，只要你能把握每个知识点的出题方向，每个方向的解题思路，随便怎么都可以拿到65分的，甚至猛一点的可以拿75分。
那么我就简单的说一下我的想法和思路，希望对大家有帮助。
a、三角函数与向量：考点：对于这类题型我们首先要知道它的出题方向：向量的数量积以及三角函数的化简问题看，同时可能会涉及到正余弦定理，难度一般不大。
只要你能熟练掌握公式，这类题都不是问题。
题型：这部分大题一般都是涉及以下的题型：最值（值域）、单调性、周期性、对称性、未知数的取值范围、平移问题等解题思路：第一步求定义域第二步就是根根据向量公式将表示出来：其表示共有两种方法，一种是模长公式（该种方法是在题目没有告诉坐标的情况下应用），即，另一种就是用坐标公式表示出来（该种方法是在题目告诉了坐标），即第三步就是三角函数的化简：化简的方法都是涉及到三角函数的诱导公式（只要题目出现了跟或者有关的角度，一定想到诱导公式），还有就是倍角半角公式（只要题目中的角度出现一半或者两倍的关系，一定要此方法），最后可能就是用到三角函数的展开公式（注意辅助角公式的应用）第四步就是将化简为一个整体的式子（如y=a的形式）根据题目要求来解答：最值（值域）：要首先求出的范围，然后求出y的范围单调性：首先明确sin函数的单调性，然后将代入sin函数的单调范围解出x的范围（这里一定要注意2的正负性）周期性：利用公式求解对称性：要熟练掌握sin、cos、tan函数关于轴对称和点对称的公式，同时解题过程中不要忘记了加上周期性。
未知数的取值范围：请文科生参照第九套试卷第二问的做法；平移问题：永远记住左右平移只是对x做变化，上下平移就是对y做变化，永远切记。
2西方伦理思想发展史
第二节 西方伦理思想简史
六、现代西方伦理思想
人性与欲望：上升到本体论和存在主义的高度。 幸福观：对自由、非理性欲望的满足就是幸福，有用是幸福。 伦理观：善是相对的，强力意志和超人行为是最大善（尼采唯意志论和超人哲学）
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赫拉克利特：
• 古希腊唯物主义哲学家。认为物质性的火 是万物的来源，“火”及其运行规律“逻 各斯”是道德的本源。在幸福问题上，是 最早提出人生的目的在于追求幸福的思想 家。在善恶关系上，认为二者是对立的统 一，并在一定条件下相互转化。
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德谟克利特：
• 古希腊唯物主义哲学家。伦理思想的根本 原则是快乐主义，是西方伦理思想史上第 一个明确把“快乐”或“幸福”宣布为行 为标准的思想家。
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三、近代资产阶级伦理思想
• 由于社会历史领域发生了根本变革，引起 了人们道德观念的极大变化，形成了强烈 的个人主义思潮和急功近利的趋向。主要 代表人物有霍布斯、爱尔维修、边沁、康 德、黑格尔等。
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霍布斯：提出了人性恶的观点，认为“人对 人是狼”，并阐述了利己主义人性理论。
爱尔维修：认为人的本性是利己的，是追求 肉体感官的快乐。并提出了“人是环境的产 物”的著名论断。
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第二阶段：从20世初至60年代末， 是现代西方伦理思想的全面发展阶 段。这一阶段的伦理思想具有更多 的人文特征，于是人本主义、科学 主义、宗教伦理学便成为这一阶段 伦理思想发展的主线。
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第三阶段： 从20世纪60年代至现在。一些传统的道德观 念和理论又重新受到人们的重视，开始了某 些新的复归，同时也产生了一些新的伦理学 流派，比如行为主义，生物伦理学等。
新版哈尔滨理工大学数学考研经验考研真题考研参考书
在很多年之前我从来不认为学习是一件多么重要的事情，那个时候我混迹于人群之中，跟大多数的人一样，做着这个时代青少年该做的事情，一切都井井有条，只不过，我不知做这些是为了什么，只因大家都这样做，所以我只是随众而已，虽然考上了一个不错的大学，但，我的人生目标一直以来都比较混乱。
但是后来，对世界有了进一步了解之后，我忽而发现，自己真的不过是这浩渺宇宙中的苍茫一粟，而我自身的存在可能根本不能由我自己来把握。
认识到个体的渺小之后，忽然有了争夺自己命运主导权的想法。
所以走到这个阶段，我选择了考研，考研只不过是万千道路中的一条。
不过我认为这是一条比较稳妥且便捷的道路。
而事到如今，我觉得我的选择是正确的，时隔一年之久，我终于涅槃重生得到了自己心仪院校抛来的橄榄枝。
自此之后也算是有了自己的方向，终于不再浑浑噩噩，不再在时代的浪潮中随波逐流。
而这一年的时间对于像我这样一个懒惰、闲散的人来讲实在是太漫长、太难熬了。
这期间我甚至想过不如放弃吧，得过且过又怎样呢，还不是一样活着。
可是最终，我内心对于自身价值探索的念头还是占了上峰。
我庆幸自己居然会有这样的觉悟，真是不枉我活了二十多个春秋。
在此写下我这一年来的心酸泪水供大家闲来翻阅，当然最重要的是，干货满满，包括备考经验，复习方法，复习资料，面试经验等等。
所以篇幅会比较长，还望大家耐心读完，结尾处会附上我的学习资料供大家下载，希望会对各位有所帮助，也不枉我码了这么多字吧。
哈尔滨理工大学数学的初试科目为：(101)思想政治理论(201)英语一或(202)俄语(601)数学分析和(818)高等代数参考书目为：《数学分析》（上册、下册）华东师范大学数学系编2010第四版高等教育出版社《高等代数》北京大学数学系几何与代数教研室代数小组人民教育出版社1978《高等代数》刘昌堃叶世源叶家琛陈承东同济大学出版社1995《高等代数与解析几何》同济大学应用数学系高等教育出版社2005关于英语复习。
简单日常日语注音
日常生活篇初（はじ）めまして中文类似发音：哈（3声）吉梅妈希te初次见面解说：两个人第一次见面的时候问候用语よろしく中文类似发音：有楼希苦请多关照解说：客套话的一种，经常能听到或看到。
比较客气的说法是在后面加上お愿（ねが）いします例子：鬼冢在黑板上写的大大的自己名字+よろしく（おにづかえいきち、よろしく）[GTO> おはようございます中文类似发音：欧哈优go灾以妈斯早上好解说：早上见面说例子：无数动画和游戏都能看到，比如某LOLI早上上学的时候和青梅竹马的主人公在门口“偶遇”こんにちは中文类似发音：空尼（1声）奇挖你好解说：白天问候用语，最后一个假名读作waこんばんは中文类似发音：空帮挖晚上好解说：傍晚问候用语，最后一个假名读作waお休(やす)みなさい中文类似发音：偶压斯米纳赛晚安解说：睡觉前问候用。
也可省略地说成お休(やす)みありがとう中文类似发音：阿利压托谢谢、多谢惠顾解说：道谢时候用。
客气的说法是在后面加上ございます买完东西后，售货员一般会说：ありがとうございましたすみません中文类似发音：死眯嘛森（4声）对不起解说：道歉时候用，不过也可用于道谢，总之比较灵活ごめンなさい中文类似发音：go们纳赛对不起解说：请求原谅、谢罪时候用，访问别人家时候也可以使用。
可以简化为ごめン例子：雅典娜战败时候说的话就是这个[KOF97>申（もう）し訳（わけ）ありません中文类似发音：磨西挖开阿历嘛森（4声）实在对不起解说：更加郑重的道歉，一般道歉人都有很大的责任こちらこそ我才是、彼此彼此、是您……才对中文类似发音：口其拉抠嗖解说：表示谦虚的话例子：A：よろしくお愿いします拜托请多关照B：こちらこそ彼此彼此いらっしゃいませ中文类似发音：以拉虾一嘛se欢迎光临解说：进商店的时候，开门的服务员会首先送上这句话类似的说法还有いらっしゃい，客人来自己家的时候可用おめでとう中文类似发音：偶me de托祝贺、恭喜解说：别人过生日、中大奖什么的，比较喜庆的场合用。
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计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash)计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash)哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。
将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。
构成哈希算法的条件：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小；哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。
哈希算法的应用(上篇)安全加密说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。
最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。
除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。
前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。
第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。
不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。
像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。
如果我们拿到一个 MD5 哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。
所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。
对于加密知识点的补充，md5这个算法固然安全可靠，但网络上也有针对MD5中出现的彩虹表，最常见的思路是在密码后面添加一组盐码(salt), 比如可以使用md5(1234567.'2019@STARK-%$#-idje-789'),2019@STARK-%$#-idje-789作为盐码起到了一定的保护和安全的作用。
唯一标识(uuid)我们可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。
比如，我们可以从图片的二进制码串开头取 100 个字节，从中间取 100 个字节，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。
通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。
如果还想继续提高效率，我们可以把每个图片的唯一标识，和相应的图片文件在图库中的路径信息，都存储在散列表中。
当要查看某个图片是不是在图库中的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。
如果不存在，那就说明这个图片不在图库中；如果存在，我们再通过散列表中存储的文件路径，获取到这个已经存在的图片，跟现在要插入的图片做全量的比对，看是否完全一样。
如果一样，就说明已经存在；如果不一样，说明两张图片尽管唯一标识相同，但是并不是相同的图片。
数据校验BT 下载的原理是基于 P2P 协议的。
我们从多个机器上并行下载一个2GB 的电影，这个电影文件可能会被分割成很多文件块（比如可以分成100 块，每块大约 20MB）。
等所有的文件块都下载完成之后，再组装成一个完整的电影文件就行了。
Nginx上有个分片技术，大概就是这个意思。
我们通过哈希算法，对 100 个文件块分别取哈希值，并且保存在种子文件中。
我们在前面讲过，哈希算法有一个特点，对数据很敏感。
只要文件块的内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。
所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件块逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。
如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。
散列函数前面讲了很多哈希算法的应用，实际上，散列函数也是哈希算法的一种应用。
我们前两节讲到，散列函数是设计一个散列表的关键。
它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。
不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。
即便出现个别散列冲突，只要不是过于严重，我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。
哈希算法的应用(下篇)负载均衡我们知道，负载均衡算法有很多，比如轮询、随机、加权轮询等。
那如何才能实现一个会话粘滞（session sticky）的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
最直接的方法就是，维护一张映射关系表，这张表的内容是客户端 IP 地址或者会话 ID 与服务器编号的映射关系。
客户端发出的每次请求，都要先在映射表中查找应该路由到的服务器编号，然后再请求编号对应的服务器。
这种方法简单直观，但也有几个弊端：如果客户端很多，映射表可能会很大，比较浪费内存空间；客户端下线、上线，服务器扩容、缩容都会导致映射失效，这样维护映射表的成本就会很大；如果借助哈希算法，这些问题都可以非常完美地解决。
我们可以通过哈希算法，对客户端 IP 地址或者会话 ID 计算哈希值，将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算，最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。
这样，我们就可以把同一个 IP 过来的所有请求，都路由到同一个后端服务器上。
数据分片1. 如何统计“搜索关键词”出现的次数？假如我们有 1T 的日志文件，这里面记录了用户的搜索关键词，我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数，该怎么做呢？我们来分析一下。
这个问题有两个难点，第一个是搜索日志很大，没办法放到一台机器的内存中。
第二个难点是，如果只用一台机器来处理这么巨大的数据，处理时间会很长。
我们可以先对数据进行分片，然后采用多台机器处理的方法，来提高处理速度。
具体的思路是这样的：为了提高处理的速度，我们用 n 台机器并行处理。
我们从搜索记录的日志文件中，依次读出每个搜索关键词，并且通过哈希函数计算哈希值，然后再跟 n 取模，最终得到的值，就是应该被分配到的机器编号。
这样，哈希值相同的搜索关键词就被分配到了同一个机器上。
也就是说，同一个搜索关键词会被分配到同一个机器上。
每个机器会分别计算关键词出现的次数，最后合并起来就是最终的结果。
2. 如何快速判断图片是否在图库中？如何快速判断图片是否在图库中？上一节我们讲过这个例子，不知道你还记得吗？当时我介绍了一种方法，即给每个图片取唯一标识（或者信息摘要），然后构建散列表。
假设现在我们的图库中有 1 亿张图片，很显然，在单台机器上构建散列表是行不通的。
因为单台机器的内存有限，而 1 亿张图片构建散列表显然远远超过了单台机器的内存上限。
我们同样可以对数据进行分片，然后采用多机处理。
我们准备 n 台机器，让每台机器只维护某一部分图片对应的散列表。
我们每次从图库中读取一个图片，计算唯一标识，然后与机器个数 n 求余取模，得到的值就对应要分配的机器编号，然后将这个图片的唯一标识和图片路径发往对应的机器构建散列表。
当我们要判断一个图片是否在图库中的时候，我们通过同样的哈希算法，计算这个图片的唯一标识，然后与机器个数 n 求余取模。
假设得到的值是 k，那就去编号 k 的机器构建的散列表中查找。
散列表中每个数据单元包含两个信息，哈希值和图片文件的路径。
假设我们通过 MD5 来计算哈希值，那长度就是 128 比特，也就是 16 字节。
文件路径长度的上限是 256 字节，我们可以假设平均长度是 128 字节。
如果我们用链表法来解决冲突，那还需要存储指针，指针只占用 8 字节。
所以，散列表中每个数据单元就占用 152 字节（这里只是估算，并不准确）。
假设一台机器的内存大小为 2GB，散列表的装载因子为 0.75，那一台机器可以给大约 1000 万（2GB*0.75-152）张图片构建散列表。
所以，如果要对 1 亿张图片构建索引，需要大约十几台机器。
在工程中，这种估算还是很重要的，能让我们事先对需要投入的资-源、资金有个大概的了解，能更好地评估解决方案的可行性。
实际上，针对这种海量数据的处理问题，我们都可以采用多机分布式处理。
借助这种分片的思路，可以突破单机内存、CPU 等资-源的限制。
分布式存储一致性哈希算法登场假设我们有 k 个机器，数据的哈希值的范围是[0, MAX]。
我们将整个范围划分成 m 个小区间（m 远大于 k），每个机器负责 m-k 个小区间。
当有新机器加入的时候，我们就将某几个小区间的数据，从原来的机器中搬移到新的机器中。
这样，既不用全部重新哈希、搬移数据，也保持了各个机器上数据数量的均衡。
d=max(d, end-begin); --while valid, update d目前，公开文献对SHA-3算法的安全性分析主要是从以下几个方面来展开的。
从哈希值不能反向推导出哈希值（所以哈希算法也叫单向哈希算法）。
1.?字符串的Hash。
最简单可以使用基本的乘法Hash，当乘数为33时，对于英文单词有很好的散列效果（小于6个的小写形式可以保证没有冲突）。
复杂一点可以使用FNV算法（及其改进形式），它对于比较长的字符串，在速度和效果上都不错。
当随着数据的不断增多，为了保证性能的优越性，会扩充Entry数组的长度。
此时通过hash值转数组下标的方法也会改变，有兴趣的可以查看hashmap源码。
常见的哈希算法有：MD4? 、MD5 、? SHA1、? SHA224 、 SHA256 、SHA384? 、SHA 512那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表，哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组”，如图：01010000和01010010距离是00000010，也就是2。
；上面两种情况，分别分析了最好的情况，和最坏的情况，那么平均查找次数应该为 (1+3)-2=2次，即平均查找次数为(记录总数+1)的1-2。
IfonecomparestheChi^2valuesofthevariants,thenumbe r?33?not。