㈠ 哈希表如何解決模糊匹配問題
加上二進制搜索樹。散列表，也叫哈希表，是根據關鍵碼值而直接進行訪問的數據結構，哈希表通過加上二進制搜索樹解決模糊匹配問題。
㈡ 哈希查找演算法
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據鍵（Key）而直接訪問在內存存儲位置的數據結構。也就是說，它通過計算一個關於鍵值的函數，將所需查詢的數據映射到表中一個位置來訪問記錄，這加快了查找速度。這個映射函數稱做散列函數，存放記錄的數組稱做散列表。
通過某種轉換關系，使關鍵字適度的分散到指定大小的的順序結構中，越分散，則以後查找的時間復雜度越小，空間復雜度越高。
Hash是一種典型以空間換時間的演算法，比如原來一個長度為100的數組，對其查找，只需要遍歷且匹配相應記錄即可，從空間復雜度上來看，假如數組存儲的是byte類型數據，那麼該數組佔用100byte空間。現在我們採用Hash演算法，我們前面說的Hash必須有一個規則，約束鍵與存儲位置的關系，那麼就需要一個固定長度的hash表，此時，仍然是100byte的數組，假設我們需要的100byte用來記錄鍵與位置的關系，那麼總的空間為200byte，而且用於記錄規則的表大小會根據規則，大小可能是不定的。
通過哈希函數，我們可以將鍵轉換為數組的索引(0-M-1)，但是對於兩個或者多個鍵具有相同索引值的情況，我們需要有一種方法來處理這種沖突。
一種比較直接的辦法就是，將大小為M 的數組的每一個元素指向一個鏈表，鏈表中的每一個節點都存儲散列值為該索引的鍵值對，這就是拉鏈法。下圖很清楚的描述了什麼是拉鏈法。
「John Smith」和「Sandra Dee」 通過哈希函數都指向了152 這個索引，該索引又指向了一個鏈表， 在鏈表中依次存儲了這兩個字元串。
單獨鏈表法：將散列到同一個存儲位置的所有元素保存在一個鏈表中（聚集），該方法的基本思想就是選擇足夠大的M，使得所有的鏈表都盡可能的短小，以保證查找的效率。當鏈表過長、大量的鍵都會映射到相同的索引上，哈希表的順序查找會轉變為鏈表的查找，查找時間將會變大。對於開放定址會造成性能的災難性損失。
實現基於拉鏈表的散列表，目標是選擇適當的數組大小M，使得既不會因為空鏈表而浪費內存空間，也不會因為鏈表太而在查找上浪費太多時間。拉鏈表的優點在於，這種數組大小M的選擇不是關鍵性的，如果存入的鍵多於預期，那麼查找的時間只會比選擇更大的數組稍長。另外，我們也可以使用更高效的結構來代替鏈表存儲。如果存入的鍵少於預期，索然有些浪費空間，但是查找速度就會很快。所以當內存不緊張時，我們可以選擇足夠大的M，可以使得查找時間變為常數，如果內存緊張時，選擇盡量大的M仍能夠將性能提高M倍。
線性探測法是開放定址法解決哈希沖突的一種方法，基本原理為，使用大小為M的數組來保存N個鍵值對，其中M>N，我們需要使用數組中的空位解決碰撞沖突。如下圖所示：
對照前面的拉鏈法，在該圖中，「Ted Baker」 是有唯一的哈希值153的，但是由於153被「Sandra Dee」佔用了。而原先「Snadra Dee」和「John Smith」的哈希值都是152的，但是在對「Sandra Dee」進行哈希的時候發現152已經被佔用了，所以往下找發現153沒有被佔用，所以索引加1 把「Sandra Dee」存放在沒有被佔用的153上，然後想把「Ted Baker」哈希到153上，發現已經被佔用了，所以往下找，發現154沒有被佔用，所以值存到了154上。
單純論查找復雜度：對於無沖突的Hash表而言，查找復雜度為O(1)。
原文： 哈希查找 - 賣賈筆的小男孩 - 博客園 (cnblogs.com)
㈢ 字元串模糊匹配
有一個主串S = {a, b, c, a, c, a, b, d, c}, 模式串T = { a, b, d } ; 請找到模式串在主串中第一次出現的位置
BF演算法：爆力匹配演算法
RK演算法：計算模式串的哈希值，和主串的子串進行哈希比較
哈希演算法
cc = 2 * 26^1 + 2 *26 ^0 = 52+2 = 54 ->
第一次 A = 0*26+2;
第二次 A = 2*26+2;
A = (26 * A + (P[i] -'a'));
哈希匹配上，避免出現意外進行二次判斷
獲取下一個子串的哈希值
哈希值 = （上一個哈希值 - 26^2 * (S[i + 0]-'a')）+ (S[i + 3]-'a')
St = ((St - hValue*(S[i]-'a'))*d+ (S[i+m]-'a'))
//4.為了杜絕哈希沖突. 當前發現模式串和子串的HashValue 是一樣的時候.還是需要二次確認2個字元串是否相等.
//3.算出最d進制下的最高位
//d^(m-1)位的值;
KMP演算法：研究模式串的規律
BF演算法優化
主串 遍歷 i ，每次都是++ 進行優化 ->
主串： a b c d
模式串：a b v
遍歷a 直接可以遍歷到c,中間可以省略
模式串 遍歷j, 每次都是1 進行優化 ->
模式串： a b c a b x
模式串遍歷到6即x時 主串和模式串不相等
主串： a b c a b c a b x
模式串： a b c a b x
主串遍歷到c時，模式串可以不是從1開始遍歷，是從3即c開始遍歷
模式串遍歷到6即x時, 回溯值 = 前面子串的重疊部分（子串前綴 == 子串的後綴） + 1
abcab 的重疊部分是ab
㈣ disk3s1哈希值不匹配
1、首先就是變數值不一樣，如果變數值不一樣，哈希值也是不一樣的，當然排除哈希碰撞的情況。
2、對於一個數值類型不一致的，雖然看似字面大小是一樣的，那麼哈希值也是不一樣的。比如1和1的哈希值是不一樣的。
㈤ hashjoinrightsemi如何優化
MySQL一直被人詬病沒有實現HashJoin，最新發布的8.0.18已經帶上了這個功能，令人欣喜。有時候在想，MySQL為什麼一直不支持HashJoin呢？我想可能是因為MySQL多用於簡單的OLTP場景，並且在互聯網應用居多，需求沒那麼緊急。另一方面可能是因為以前完全靠社區，這種演進速度畢竟有限，Oracle收購MySQL後，MySQL的發版演進速度明顯加快了很多。
HashJoin本身演算法實現並不復雜，要說復雜，可能是優化器配套選擇執行計劃時，是否選擇HashJoin，選擇外表，內表可能更復雜一點。不管怎樣現在已經有了HashJoin，優化器在選擇Join演算法時又多了一個選擇。MySQL本著實用主義，相信這個功能增強也回應了一些質疑，有些功能不是沒有能力做好，而是有它的優先順序。
在8.0.18之前，MySQL只支持NestLoopJoin演算法，最簡單的就是Simple NestLoop Join，MySQL針對這個演算法做了若干優化，實現了Block NestLoop Join，Index NestLoop Join和Batched Key Access等，有了這些優化，在一定程度上能緩解對HashJoin的迫切程度。下文會單獨拿一個章節講MySQL的這些Join優化，下面先講HashJoin。
Hash Join演算法
NestLoopJoin演算法簡單來說，就是雙重循環，遍歷外表(驅動表)，對於外表的每一行記錄，然後遍歷內表，然後判斷join條件是否符合，進而確定是否將記錄吐出給上一個執行節點。從演算法角度來說，這是一個M*N的復雜度。HashJoin是針對equal-join場景的優化，基本思想是，將外表數據load到內存，並建立hash表，這樣只需要遍歷一遍內表，就可以完成join操作，輸出匹配的記錄。如果數據能全部load到內存當然好，邏輯也簡單，一般稱這種join為CHJ(Classic Hash Join)，之前MariaDB就已經實現了這種HashJoin演算法。如果數據不能全部load到內存，就需要分批load進內存，然後分批join，下面具體介紹這幾種join演算法的實現。
In-Memory Join(CHJ)
HashJoin一般包括兩個過程，創建hash表的build過程和探測hash表的probe過程。
1).build phase
遍歷外表，以join條件為key，查詢需要的列作為value創建hash表。這里涉及到一個選擇外表的依據，主要是評估參與join的兩個表(結果集)的大小來判斷，誰小就選擇誰，這樣有限的內存更容易放下hash表。
2).probe phase
hash表build完成後，然後逐行遍歷內表，對於內表的每個記錄，對join條件計算hash值，並在hash表中查找，如果匹配，則輸出，否則跳過。所有內表記錄遍歷完，則整個過程就結束了。過程參照下圖，來源於MySQL官方博客
左側是build過程，右側是probe過程，country_id是equal_join條件，countries表是外表，persons表是內表。
On-Disk Hash Join
CHJ的限制條件在於，要求內存能裝下整個外表。在MySQL中，Join可以使用的內存通過參數join_buffer_size控制。如果join需要的內存超出了join_buffer_size，那麼CHJ將無能為力，只能對外表分成若干段，每個分段逐一進行build過程，然後遍歷內表對每個分段再進行一次probe過程。假設外表分成了N片，那麼將掃描內表N次。這種方式當然是比較弱的。在MySQL8.0中，如果join需要內存超過了join_buffer_size，build階段會首先利用hash算將外表進行分區，並產生臨時分片寫到磁碟上；然後在probe階段，對於內表使用同樣的hash演算法進行分區。由於使用分片hash函數相同，那麼key相同(join條件相同)必然在同一個分片編號中。接下來，再對外表和內表中相同分片編號的數據進行CHJ的過程，所有分片的CHJ做完，整個join過程就結束了。這種演算法的代價是，對外表和內表分別進行了兩次讀IO，一次寫IO。相對於之之前需要N次掃描內表IO，現在的處理方式更好。
第一張圖是外表的分片過程，第二張圖是內表的分片過程，第三張圖是對分片進行build+probe過程。
Grace Hash Join
主流的資料庫Oracle，SQLServer，PostgreSQL早就支持了HashJoin。Join演算法都類似，這里介紹下Oracle使用的Grace Hash Join演算法。其實整個過程與MySQL的HashJoin類似，主要有一點區別。當出現join_buffer_size不足時，MySQL會對外表進行分片，然後再進行CHJ過程。但是，極端情況下，如果數據分布不均勻，導致大量的數據hash後都分布在一個分桶中，導致分片後，join_buffer_size仍然不夠，MySQL的處理方式是一次讀分片讀若干記錄構建hash表，然後probe對應的外表分片。處理完一批後，清理hash表，重復上述過程，直到這個分片的所有數據處理完為止。這個過程與CHJ在join_buffer_size不足時，處理邏輯相同。
GraceHash在遇到這種情況時，會繼續分片進行二次Hash，直到內存足夠放下一個hash表為止。但是，這里仍然有極端情況，如果輸入join條件都相同，那麼無論進行多少次Hash，都沒法分開，那麼這個時候GraceHashJoin也退化成和MySQL的處理方式一樣。
hybrid hash join
與GraceHashJoin的區別在於，如果緩存能緩存足夠多的分片數據，會盡量緩存，那麼就不必像GraceHash那樣，嚴格地將所有分片都先讀進內存，然後寫到外存，然後再讀進內存去走build過程。這個是在內存相對於分片比較充裕的情況下的一種優化，目的是為了減少磁碟的讀寫IO。目前Oceanbase的HashJoin採用的是這種join方式。
MySQL-Join演算法優化
在MySQL8.0.18之前，也就是在很長一段時間內，MySQL資料庫並沒有HashJoin，主要的Join演算法是NestLoopJoin。SimpleNestLoopJoin顯然是很低效的，對內表需要進行N次全表掃描，實際復雜度是N*M，N是外表的記錄數目，M是記錄數，代表一次掃描內表的代價。為此，MySQL針對SimpleNestLoopJoin做了若干優化，下面貼的圖片均來自網路。
BlockNestLoopJoin(BNLJ)
MySQL採用了批量技術，即一次利用join_buffer_size緩存足夠多的記錄，每次遍歷內表時，每條內表記錄與這一批數據進行條件判斷，這樣就減少了掃描內表的次數，如果內表比較大，間接就緩解了IO的讀壓力。
IndexNestLoopJoin(INLJ)
如果我們能對內表的join條件建立索引，那麼對於外表的每條記錄，無需再進行全表掃描內表，只需要一次Btree-Lookup即可，整體時間復雜度降低為N*O(logM)。對比HashJoin，對於外表每條記錄，HashJoin是一次HashTable的search，當然HashTable也有build時間，還需要處理內存不足的情況，不一定比INLJ好。
Batched Key Access
IndexNestLoopJoin利用join條件的索引，通過Btree-Lookup去匹配減少了遍歷內表的代價。如果join條件是非主鍵列，那麼意味著大量的回表和隨機IO。BKA優化的做法是，將滿足條件的一批數據按主鍵排序，這樣回表時，從主鍵的角度來說就相對有序，緩解隨機IO的代價。BKA實際上是利用了MRR特性(MultiRangeRead)，訪問數據之前，先將主鍵排序，然後再訪問。主鍵排序的緩存大小通過參數read_rnd_buffer_size控制。
總結
MySQL8.0以後，Server層代碼做了大量的重構，雖然優化器相對於Oracle還有很大差距，但一直在進步。HashJoin的支持使得MySQL優化器有更多選擇，SQL的執行路徑也能做到更優，尤其是對於等值join的場景。雖然MySQL之前對於Join做過若干優化，比如NBLJ，INLJ以及BKA等，但這些代替不了HashJoin的作用。一個好用的資料庫就應該具備豐富的基礎能力，利用優化器分析出合適場景，然後拿出對應的基礎能力以最高效的方式響應請求。
㈥ 哈希校驗怎麼用
哈希校驗是一款小巧好用的哈希計算器，也是一款md5校驗工具。支持文件拖放，速度很快，可以計算文件的 MD5、SHA1、CRC32 的值。
哈希校驗在論壇上、軟體發布時經常用，是為了保證文件的正確性，防止一些人盜用程序，加些木馬或者篡改版權，設計的一套驗證系統。每個文件都可以用Hash MD5驗證程序算出一個固定的MD5碼來。軟體作者往往會事先計算出他的程序的MD5碼並帖在網上。因此，在網上看到某個程序下載旁註明了 MD5 碼時，可以把它記下來，下載了這個程序後用Hash驗證程序計算你所下載的文件的MD5碼，和你之前記下MD5碼比較，就知道你下的是不是原版了，如果兩者相同，那麼你所下載的是原版。如果計算出來的和網上註明的不匹配，那麼你下載的這個文件不完整，或是被別人動過手腳。
使用方法就是：打開哈希校驗，把你下載的東西拖進Hash窗口，會自動得出你這個文件的MD5碼，如果和你下載的里的那個 MD5碼不同就說明被動過手腳，反之則說明是沒問題的。
㈦ 查找、B樹、哈希表、字元串模式匹配
一棵度為m的B樹稱為m階B樹，是一棵平衡的m路查找樹，其定義是：
一棵m階B樹，或者是空樹，或者是滿足以下性質的m叉樹：
(1)根結點或者是葉子結點，或者至少有兩棵子樹，至多有m棵子樹；
(2)除根結點外，所有非葉子結點至少有⌈m/2⌉棵子樹，至多有m棵子樹；
(3)所有葉子結點都在樹的同一層上。
(4)每個結點應包含如下信息：
其中n是結點中關鍵字的個數，且⌈m/2⌉-1≤n≤m-1，n+1為子樹的棵樹。
是關鍵字，且 ，即遞增。
為指向孩子結點的指針，且 所指向的子樹中所有結點的關鍵字都小於 ， 所指向的子樹中的所有結點的關鍵字都大於 ；
類似二叉排序樹的查找，所不同的是 B 樹每個結點上是多關鍵碼的有序表，在到達某個結點時，先在有序表中查找，若找到，則查找成功;否則，到按照對應的指針信息指向的子樹中去查找，當到達葉子結點時，則說明樹中沒有對應的關鍵碼，查找失敗。即在 B 樹上的查找過程是一個順指針查找結點和在結點中查找關鍵碼交叉進行的過程。
B樹的生成也是從空樹起，逐個插入關鍵字。
插入時不是每插入一個關鍵字就添加一個葉子結點，而是首先在最低層的某個葉子結點中添加一個關鍵字，然後有可能「分裂」。
(1)插入思想
①在B樹種查找關鍵字K，若找到，表明關鍵字已存在，返回；否則，K的查找操作失敗於某個葉子結點，轉②
②將K插入到該葉子結點中，插入時，若
※葉子結點的關鍵字數<m-1，則直接插入；
※葉子結點的關鍵字數=m-1，將結點「分裂」
(2)分裂方法
設待分裂結點p包含信息為： ，從其中間位置分為兩個結點： 。並將中間關鍵字 插入到p的父結點中，以分裂後的兩個結點作為中間關鍵字 的兩個子結點。
當把中間關鍵字 插入到p的父結點後，父結點可能也不滿足m階B樹的要求，則必須對父結點進行分裂，一直進行下去，直到沒有父結點或分裂後的父結點滿足要求。
當根結點分裂時，因沒有父結點，則建立一個新的根，B樹增高一層。
一棵三階 B 樹(2-3 樹)，(b) 插入 30 之後; (c) 、(d) 插入 26 之後;(e)~(g) 插入 85 之 後; (h)~(j) 插入 7 之後變化如下圖：
如果想要在 B 樹上刪除一個關鍵字，首先需要找到這個關鍵字所在的結點，從中刪去這個關鍵字。若 N 不是葉子結點，設 K 是 N 中的第 i 個關鍵字，則將指針 所指子樹中的最大關鍵字(或最小關鍵字)K』放在(K)的位置，然後刪除 K』，而 K』一定在葉子結點上。
從葉子結點中刪除一個關鍵字的情況是：
(1)若結點N中的關鍵字個數>⌈m/2⌉-1，在結點中直接刪除關鍵字K。
(2)若結點N中的關鍵字個數=⌈m/2⌉-1，若兄弟結點關鍵字個數>⌈m/2⌉-1，則將兄弟結點的最大(或最小)關鍵字上移到父結點中，再把父結點中下移一個到結點N。
下圖為刪除65借用兄弟結點示例：
下圖演示了刪除50(兄弟可借)和刪除37(兄弟不可借且父結點兄弟也不可借)的刪除過程：
在實際的文件系統中，基本上不使用B樹，而是使用B樹的一種變體，稱為m階 樹。
它與B樹的主要不同是葉子結點中存儲記錄，所有的非葉子結點可以看成是索引，而其中的關鍵字是作為「分界關鍵字」，用來界定某一關鍵字的記錄所在的子樹。
一棵 m 階的 B+樹和 m 階的 B 樹的差異在於:
(1)若一個結點有 n 棵子樹，則必含有n個關鍵字；
(2)所有葉子結點中包含了全部記錄的關鍵字信息以及這些關鍵字記錄的指針，而且葉子結點按關鍵字的大小從小到大順序鏈接。
(3)所有的非葉子結點可以看成是索引的部分，結點中只含有其子樹的根結點中的最大(或最小)關鍵字。
基本思想：在記錄的存儲地址和它的關鍵字之間建立一個確定的對應關系；這樣，不經過比較，一次存取就能得到所查元素的查找方法。
哈希函數：在記錄的關鍵字與記錄的存儲地址之間建立的一種對應關系叫哈希函數。
哈希表：應用哈希函數，由記錄的關鍵字確定記錄在表中的地址，並將記錄放入此地址，這樣構成的表叫哈希表。
哈希查找(又叫散列查找)：利用哈希函數進行查找的過程叫哈希查找。
沖突：對於不同的關鍵字，哈希值相同的現象叫沖突。
同義詞：具有相同函數值的兩個不同的關鍵字，稱為該哈希函數的同義詞。
設計一個散列表應包括：
①散列表的空間范圍，即確定散列函數的值域。
②構造合適的散列函數，使得對於所有可能的元素，函數值均在散列表的地址空間范圍內，且出現沖突的可能盡量小。
③處理沖突的方法。
1.直接定址法
取關鍵字或關鍵字的某個線性函數作哈希地址，即H(key) = key 或 H(key) = a * key + b。
特點：直接定址法所得地址集合與關鍵字集合大小相等，不會發生重復，但實際中很少使用。
2.數字分析法
假設關鍵字集合中的每個關鍵字都是由 s 位數字組成(k1, k2, ..., kn)，分析關鍵字集中的全體，並從中提取分布均勻的若干位或它們的組合作為地址。
此法僅適合於:能預先估計出全體關鍵字的每一位上各種數字出現的頻度。
3.平方取中法
若關鍵字的每一位都有某些數字重復出現頻度很高的現象，則先求關鍵字的平方值，以通過「平方」擴大差別，同時平方值的中間幾位受到整個關鍵字中各位的影響。
此方法適合於:關鍵字中的每一位都有某些數字重復出現頻度很高的現象。
4.折疊法
若關鍵字的位數特別多，則可將其分割成幾部分，然後取它們的疊加和為散列地址。可有:移位疊加和間界疊加兩種處理方法。
(1)移位法:將各部分的最後一位對齊相加。
(2)間界疊加法:從一端向另一端沿各部分分界來回折疊後，最後一位對齊相加。此方法適合於:關鍵字的數字位數特別多。
5.除留余數法
H(key) = key % p p≤m (表長)
即取關鍵碼除以 p 的余數作為散列地址。使用除留余數法，選取合適的 p 很重要，若散列表表長為 m，則要求 p≤m，且接近 m 或等於 m。p 一般選取質數，也可以是不包含小於 20 質因子的合數。
6.隨機數法
H(key) = Random(key)，其中，Random 為偽隨機函數。
通常，此方法用於對長度不等的關鍵字構造散列函數。實際造表時，採用何種構造散列函數的方法取決於建表的關鍵字集合的情況(包括關鍵字的范圍和形態)，總的原則是使產生沖突的可能性降到盡可能地小。
沖突處理：出現沖突時，為沖突元素找到另一個存儲位置。
1.開放定址法
基本方法：當沖突發生時，形成某個探測序列，按此序列逐個探測散列表中的其它地址，直到找到給定的關鍵字或一個空地址為止，將發生沖突的記錄放到該地址中。
①線性探測法
將散列表T看成循環向量。設初次發生沖突的地址是h，則依次探測T[h+1]、T[h+2]...，直到T[m-1]時又循環到表頭，再次探測T[0],T[1]...。
計算公式是：
其中Hash(key)是哈希函數，m是散列表長度， 是第i次探測時的增量序列。
設散列表長為 7，記錄關鍵字組為:15, 14, 28, 26, 56, 23，散列函數:H(key)=key MOD 7，沖突處理採用線性探測法。
H(15) = 15 % 7 = 1
H(14) = 14 % 7 = 0
H(28) = 28 % 7 = 0 沖突
又沖突
H(26) = 26 % 7 = 5
H(56) = 56 % 7 = 0 沖突
又沖突
又沖突
H(23) = 23 % 7 = 2 沖突
又沖突
線性探測法的特點
優點：只要散列表未滿，總能找到一個不沖突的散列地址。
缺點：每個產生沖突的記錄被散列到離沖突最近的空地址上，從而又增加了更多的沖突機會(稱為沖突的「聚集」)。
②二次探測法
增長序列為:
上面例題採用二次探測法進行沖突處理
H(15) = 15 % 7 = 1
H(14) = 14 % 7 = 0
H(28) = 28 % 7 = 0 沖突
又沖突
又沖突
二次探測法的特點
優點：探測序列跳躍式地散列到整個表中，不易產生沖突的聚集現象。
缺點：不能保證探測到散列表的所有地址
③偽隨機探測法
增長序列使用一個偽隨機函數來產生一個落在閉區間[1,m-1]的隨機序列。
2.再哈希法
構造若干個哈希函數，當發生沖突時，利用不同的哈希函數再計算下一個新哈希地址，直到不發生沖突為止。
優點：不易產生沖突的聚集現象。
缺點：計算時間增加。
3.鏈地址法
方法：將所有關鍵字為同義詞的記錄存儲在一個單鏈表中，並用一維數組存放鏈表的頭指針。哈希值相同的元素插入時可以在表頭或表尾插入。
優點:不易產生沖突的「聚集」;刪除記錄也很簡單。
例: 已知一組關鍵字(19, 14, 23, 1, 68, 20, 84, 27, 55, 11, 10, 79) ，哈希函數為:H(key)=key % 13，用鏈地址法處理沖突 。
4.建立公共溢出區
方法：在基本散列表外，另外設立一個溢出表保存與基本表中記錄沖突的所有記錄。
設散列表長為 m，設立基本散列表 hashtable[m]，每個分量保存一個記錄;溢出表overtable[m]，一旦某個記錄的散列地址發生沖突，都填入溢出表中。
已知一組關鍵字(15, 4, 18, 7, 37, 47) ，散列表長度為 7 ，哈希函數為:H(key)=key % 7，用建立公共溢出區法處理沖突。
得到的基本表和溢出表如下:
串的基本概念:串是零個或多個字元組成的有限序列。一般為:S=「c1c2c3...cn」其 中，s 是串名;將一個串中若干個相連字元組成的子序列稱為該串的子串。包含子串的串相應地稱為主串。
串的模式匹配:子串在主串中的定位稱為模式匹配或串匹配(字元串匹配) 。模式匹配成功是指在主串 S 中能夠找到模式串 T，否則，稱模式串 T 在主串 S 中不存在。(注意演算法描述都是從 1 開始，c 語言設計是從 0 開始)
KMP演算法
例:設有串 s=「abacabab」 ，t=「abab」 。則第一次匹配過程如圖所示。
定義 next[j]函數為:
例:若模式串 P 為』 abaabc』，由定義可得 next 函數值(從頭尾比較相等的串)
j = 1 next[1] = 0
j = 2 a next[2] = 1
j = 3 ab next[3] = 1
j = 4 aba next[4] = 2
j = 5 abaa next[5] = 2
j = 6 abaab next[6] = 3
主串 S = 'a c a b a a b a a b c a c a a b c'
模式串 P = 'a b a a b c'
㈧ mac 檢測到宗卷 哈希值 不匹配 應該重新安裝
是哈希數值不正確。
文件下載出現問題，或者文件被更改過。哈希值不正確不能確保文件的完整和安全，建議重新在官網下載驅動程序。
哈希（Hash）一般叫做散列，意思就是把一堆任意長度的字元串、數字或者二進制輸入通過一定的演算法（非常多的哈希演算法）生成固定長度的一個數字（字元串）。因為演算法原因，不同的輸入就會得到不同的哈希值。
㈨ 哈希是什麼，誰能解釋一下
哈希音譯自「Hash」，又名為「散列」。本質上是一種計算機程序，可接收任意長度的信心輸入，然後通過哈希演算法，創建小的數字「指紋」的方式。
例如數字與字母的結合，輸出的就為「哈希值」。從數學術語上說，就是這個哈希函數，是將任意長度的數據，映射在有限長度的域上。總體而言，哈希函數用於，將消息或數據壓縮，生成數據摘要，最終使數據量變小，並擁有固定格式。
那麼哈希演算法的作用又是什麼呢？
（1） 在龐大的資料庫中，由於哈希值更為短小，被找到更為容易，因此，哈希使數據的存儲與查詢速度更快。
（2） 哈希能對信息進行加密處理，使得數據傳播更為安全。
哈希演算法解決了什麼生活問題？
看似深奧的數學函數，又或是計算機程序的哈希演算法，其實跟我們的生活息息相關。就拿每年雙十一的快遞來說，實際上，哈希演算法原理提高了快遞入庫出庫的速度。
㈩ dhcp客戶端哈希值不匹配
dhcp客戶端哈希值不匹配的原因是：
1、DHCP客戶端哈希值不匹配是由於DHCP伺服器和客戶端使用的DHCP版本不一致。
2、是DHCP伺服器和客戶端的參數配置問題造成的。如果遇到這個問題，可以嘗試檢查伺服器和客戶端的DHCP版本是否一致，並將參數配置重新校對。