㈠ 哈希表如何解决模糊匹配问题
加上二进制搜索树。散列表，也叫哈希表，是根据关键码值而直接进行访问的数据结构，哈希表通过加上二进制搜索树解决模糊匹配问题。
㈡ 哈希查找算法
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
通过某种转换关系，使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中，越分散，则以后查找的时间复杂度越小，空间复杂度越高。
Hash是一种典型以空间换时间的算法，比如原来一个长度为100的数组，对其查找，只需要遍历且匹配相应记录即可，从空间复杂度上来看，假如数组存储的是byte类型数据，那么该数组占用100byte空间。现在我们采用Hash算法，我们前面说的Hash必须有一个规则，约束键与存储位置的关系，那么就需要一个固定长度的hash表，此时，仍然是100byte的数组，假设我们需要的100byte用来记录键与位置的关系，那么总的空间为200byte，而且用于记录规则的表大小会根据规则，大小可能是不定的。
通过哈希函数，我们可以将键转换为数组的索引(0-M-1)，但是对于两个或者多个键具有相同索引值的情况，我们需要有一种方法来处理这种冲突。
一种比较直接的办法就是，将大小为M 的数组的每一个元素指向一个链表，链表中的每一个节点都存储散列值为该索引的键值对，这就是拉链法。下图很清楚的描述了什么是拉链法。
“John Smith”和“Sandra Dee” 通过哈希函数都指向了152 这个索引，该索引又指向了一个链表， 在链表中依次存储了这两个字符串。
单独链表法：将散列到同一个存储位置的所有元素保存在一个链表中（聚集），该方法的基本思想就是选择足够大的M，使得所有的链表都尽可能的短小，以保证查找的效率。当链表过长、大量的键都会映射到相同的索引上，哈希表的顺序查找会转变为链表的查找，查找时间将会变大。对于开放寻址会造成性能的灾难性损失。
实现基于拉链表的散列表，目标是选择适当的数组大小M，使得既不会因为空链表而浪费内存空间，也不会因为链表太而在查找上浪费太多时间。拉链表的优点在于，这种数组大小M的选择不是关键性的，如果存入的键多于预期，那么查找的时间只会比选择更大的数组稍长。另外，我们也可以使用更高效的结构来代替链表存储。如果存入的键少于预期，索然有些浪费空间，但是查找速度就会很快。所以当内存不紧张时，我们可以选择足够大的M，可以使得查找时间变为常数，如果内存紧张时，选择尽量大的M仍能够将性能提高M倍。
线性探测法是开放寻址法解决哈希冲突的一种方法，基本原理为，使用大小为M的数组来保存N个键值对，其中M>N，我们需要使用数组中的空位解决碰撞冲突。如下图所示：
对照前面的拉链法，在该图中，“Ted Baker” 是有唯一的哈希值153的，但是由于153被“Sandra Dee”占用了。而原先“Snadra Dee”和“John Smith”的哈希值都是152的，但是在对“Sandra Dee”进行哈希的时候发现152已经被占用了，所以往下找发现153没有被占用，所以索引加1 把“Sandra Dee”存放在没有被占用的153上，然后想把“Ted Baker”哈希到153上，发现已经被占用了，所以往下找，发现154没有被占用，所以值存到了154上。
单纯论查找复杂度：对于无冲突的Hash表而言，查找复杂度为O(1)。
原文： 哈希查找 - 卖贾笔的小男孩 - 博客园 (cnblogs.com)
㈢ 字符串模糊匹配
有一个主串S = {a, b, c, a, c, a, b, d, c}, 模式串T = { a, b, d } ; 请找到模式串在主串中第一次出现的位置
BF算法：爆力匹配算法
RK算法：计算模式串的哈希值，和主串的子串进行哈希比较
哈希算法
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，避免出现意外进行二次判断
获取下一个子串的哈希值
哈希值 = （上一个哈希值 - 26^2 * (S[i + 0]-'a')）+ (S[i + 3]-'a')
St = ((St - hValue*(S[i]-'a'))*d+ (S[i+m]-'a'))
//4.为了杜绝哈希冲突. 当前发现模式串和子串的HashValue 是一样的时候.还是需要二次确认2个字符串是否相等.
//3.算出最d进制下的最高位
//d^(m-1)位的值;
KMP算法：研究模式串的规律
BF算法优化
主串 遍历 i ，每次都是++ 进行优化 ->
主串： a b c d
模式串：a b v
遍历a 直接可以遍历到c,中间可以省略
模式串 遍历j, 每次都是1 进行优化 ->
模式串： a b c a b x
模式串遍历到6即x时 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
主串遍历到c时，模式串可以不是从1开始遍历，是从3即c开始遍历
模式串遍历到6即x时, 回溯值 = 前面子串的重叠部分（子串前缀 == 子串的后缀） + 1
abcab 的重叠部分是ab
㈣ disk3s1哈希值不匹配
1、首先就是变量值不一样，如果变量值不一样，哈希值也是不一样的，当然排除哈希碰撞的情况。
2、对于一个数值类型不一致的，虽然看似字面大小是一样的，那么哈希值也是不一样的。比如1和1的哈希值是不一样的。
㈤ hashjoinrightsemi如何优化
MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin，最新发布的8.0.18已经带上了这个功能，令人欣喜。有时候在想，MySQL为什么一直不支持HashJoin呢？我想可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景，并且在互联网应用居多，需求没那么紧急。另一方面可能是因为以前完全靠社区，这种演进速度毕竟有限，Oracle收购MySQL后，MySQL的发版演进速度明显加快了很多。
HashJoin本身算法实现并不复杂，要说复杂，可能是优化器配套选择执行计划时，是否选择HashJoin，选择外表，内表可能更复杂一点。不管怎样现在已经有了HashJoin，优化器在选择Join算法时又多了一个选择。MySQL本着实用主义，相信这个功能增强也回应了一些质疑，有些功能不是没有能力做好，而是有它的优先级。
在8.0.18之前，MySQL只支持NestLoopJoin算法，最简单的就是Simple NestLoop Join，MySQL针对这个算法做了若干优化，实现了Block NestLoop Join，Index NestLoop Join和Batched Key Access等，有了这些优化，在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。下文会单独拿一个章节讲MySQL的这些Join优化，下面先讲HashJoin。
Hash Join算法
NestLoopJoin算法简单来说，就是双重循环，遍历外表(驱动表)，对于外表的每一行记录，然后遍历内表，然后判断join条件是否符合，进而确定是否将记录吐出给上一个执行节点。从算法角度来说，这是一个M*N的复杂度。HashJoin是针对equal-join场景的优化，基本思想是，将外表数据load到内存，并建立hash表，这样只需要遍历一遍内表，就可以完成join操作，输出匹配的记录。如果数据能全部load到内存当然好，逻辑也简单，一般称这种join为CHJ(Classic Hash Join)，之前MariaDB就已经实现了这种HashJoin算法。如果数据不能全部load到内存，就需要分批load进内存，然后分批join，下面具体介绍这几种join算法的实现。
In-Memory Join(CHJ)
HashJoin一般包括两个过程，创建hash表的build过程和探测hash表的probe过程。
1).build phase
遍历外表，以join条件为key，查询需要的列作为value创建hash表。这里涉及到一个选择外表的依据，主要是评估参与join的两个表(结果集)的大小来判断，谁小就选择谁，这样有限的内存更容易放下hash表。
2).probe phase
hash表build完成后，然后逐行遍历内表，对于内表的每个记录，对join条件计算hash值，并在hash表中查找，如果匹配，则输出，否则跳过。所有内表记录遍历完，则整个过程就结束了。过程参照下图，来源于MySQL官方博客
左侧是build过程，右侧是probe过程，country_id是equal_join条件，countries表是外表，persons表是内表。
On-Disk Hash Join
CHJ的限制条件在于，要求内存能装下整个外表。在MySQL中，Join可以使用的内存通过参数join_buffer_size控制。如果join需要的内存超出了join_buffer_size，那么CHJ将无能为力，只能对外表分成若干段，每个分段逐一进行build过程，然后遍历内表对每个分段再进行一次probe过程。假设外表分成了N片，那么将扫描内表N次。这种方式当然是比较弱的。在MySQL8.0中，如果join需要内存超过了join_buffer_size，build阶段会首先利用hash算将外表进行分区，并产生临时分片写到磁盘上；然后在probe阶段，对于内表使用同样的hash算法进行分区。由于使用分片hash函数相同，那么key相同(join条件相同)必然在同一个分片编号中。接下来，再对外表和内表中相同分片编号的数据进行CHJ的过程，所有分片的CHJ做完，整个join过程就结束了。这种算法的代价是，对外表和内表分别进行了两次读IO，一次写IO。相对于之之前需要N次扫描内表IO，现在的处理方式更好。
第一张图是外表的分片过程，第二张图是内表的分片过程，第三张图是对分片进行build+probe过程。
Grace Hash Join
主流的数据库Oracle，SQLServer，PostgreSQL早就支持了HashJoin。Join算法都类似，这里介绍下Oracle使用的Grace Hash Join算法。其实整个过程与MySQL的HashJoin类似，主要有一点区别。当出现join_buffer_size不足时，MySQL会对外表进行分片，然后再进行CHJ过程。但是，极端情况下，如果数据分布不均匀，导致大量的数据hash后都分布在一个分桶中，导致分片后，join_buffer_size仍然不够，MySQL的处理方式是一次读分片读若干记录构建hash表，然后probe对应的外表分片。处理完一批后，清理hash表，重复上述过程，直到这个分片的所有数据处理完为止。这个过程与CHJ在join_buffer_size不足时，处理逻辑相同。
GraceHash在遇到这种情况时，会继续分片进行二次Hash，直到内存足够放下一个hash表为止。但是，这里仍然有极端情况，如果输入join条件都相同，那么无论进行多少次Hash，都没法分开，那么这个时候GraceHashJoin也退化成和MySQL的处理方式一样。
hybrid hash join
与GraceHashJoin的区别在于，如果缓存能缓存足够多的分片数据，会尽量缓存，那么就不必像GraceHash那样，严格地将所有分片都先读进内存，然后写到外存，然后再读进内存去走build过程。这个是在内存相对于分片比较充裕的情况下的一种优化，目的是为了减少磁盘的读写IO。目前Oceanbase的HashJoin采用的是这种join方式。
MySQL-Join算法优化
在MySQL8.0.18之前，也就是在很长一段时间内，MySQL数据库并没有HashJoin，主要的Join算法是NestLoopJoin。SimpleNestLoopJoin显然是很低效的，对内表需要进行N次全表扫描，实际复杂度是N*M，N是外表的记录数目，M是记录数，代表一次扫描内表的代价。为此，MySQL针对SimpleNestLoopJoin做了若干优化，下面贴的图片均来自网络。
BlockNestLoopJoin(BNLJ)
MySQL采用了批量技术，即一次利用join_buffer_size缓存足够多的记录，每次遍历内表时，每条内表记录与这一批数据进行条件判断，这样就减少了扫描内表的次数，如果内表比较大，间接就缓解了IO的读压力。
IndexNestLoopJoin(INLJ)
如果我们能对内表的join条件建立索引，那么对于外表的每条记录，无需再进行全表扫描内表，只需要一次Btree-Lookup即可，整体时间复杂度降低为N*O(logM)。对比HashJoin，对于外表每条记录，HashJoin是一次HashTable的search，当然HashTable也有build时间，还需要处理内存不足的情况，不一定比INLJ好。
Batched Key Access
IndexNestLoopJoin利用join条件的索引，通过Btree-Lookup去匹配减少了遍历内表的代价。如果join条件是非主键列，那么意味着大量的回表和随机IO。BKA优化的做法是，将满足条件的一批数据按主键排序，这样回表时，从主键的角度来说就相对有序，缓解随机IO的代价。BKA实际上是利用了MRR特性(MultiRangeRead)，访问数据之前，先将主键排序，然后再访问。主键排序的缓存大小通过参数read_rnd_buffer_size控制。
总结
MySQL8.0以后，Server层代码做了大量的重构，虽然优化器相对于Oracle还有很大差距，但一直在进步。HashJoin的支持使得MySQL优化器有更多选择，SQL的执行路径也能做到更优，尤其是对于等值join的场景。虽然MySQL之前对于Join做过若干优化，比如NBLJ，INLJ以及BKA等，但这些代替不了HashJoin的作用。一个好用的数据库就应该具备丰富的基础能力，利用优化器分析出合适场景，然后拿出对应的基础能力以最高效的方式响应请求。
㈥ 哈希校验怎么用
哈希校验是一款小巧好用的哈希计算器，也是一款md5校验工具。支持文件拖放，速度很快，可以计算文件的 MD5、SHA1、CRC32 的值。
哈希校验在论坛上、软件发布时经常用，是为了保证文件的正确性，防止一些人盗用程序，加些木马或者篡改版权，设计的一套验证系统。每个文件都可以用Hash MD5验证程序算出一个固定的MD5码来。软件作者往往会事先计算出他的程序的MD5码并帖在网上。因此，在网上看到某个程序下载旁注明了 MD5 码时，可以把它记下来，下载了这个程序后用Hash验证程序计算你所下载的文件的MD5码，和你之前记下MD5码比较，就知道你下的是不是原版了，如果两者相同，那么你所下载的是原版。如果计算出来的和网上注明的不匹配，那么你下载的这个文件不完整，或是被别人动过手脚。
使用方法就是：打开哈希校验，把你下载的东西拖进Hash窗口，会自动得出你这个文件的MD5码，如果和你下载的里的那个 MD5码不同就说明被动过手脚，反之则说明是没问题的。
㈦ 查找、B树、哈希表、字符串模式匹配
一棵度为m的B树称为m阶B树，是一棵平衡的m路查找树，其定义是：
一棵m阶B树，或者是空树，或者是满足以下性质的m叉树：
(1)根结点或者是叶子结点，或者至少有两棵子树，至多有m棵子树；
(2)除根结点外，所有非叶子结点至少有⌈m/2⌉棵子树，至多有m棵子树；
(3)所有叶子结点都在树的同一层上。
(4)每个结点应包含如下信息：
其中n是结点中关键字的个数，且⌈m/2⌉-1≤n≤m-1，n+1为子树的棵树。
是关键字，且 ，即递增。
为指向孩子结点的指针，且 所指向的子树中所有结点的关键字都小于 ， 所指向的子树中的所有结点的关键字都大于 ；
类似二叉排序树的查找，所不同的是 B 树每个结点上是多关键码的有序表，在到达某个结点时，先在有序表中查找，若找到，则查找成功;否则，到按照对应的指针信息指向的子树中去查找，当到达叶子结点时，则说明树中没有对应的关键码，查找失败。即在 B 树上的查找过程是一个顺指针查找结点和在结点中查找关键码交叉进行的过程。
B树的生成也是从空树起，逐个插入关键字。
插入时不是每插入一个关键字就添加一个叶子结点，而是首先在最低层的某个叶子结点中添加一个关键字，然后有可能“分裂”。
(1)插入思想
①在B树种查找关键字K，若找到，表明关键字已存在，返回；否则，K的查找操作失败于某个叶子结点，转②
②将K插入到该叶子结点中，插入时，若
※叶子结点的关键字数<m-1，则直接插入；
※叶子结点的关键字数=m-1，将结点“分裂”
(2)分裂方法
设待分裂结点p包含信息为： ，从其中间位置分为两个结点： 。并将中间关键字 插入到p的父结点中，以分裂后的两个结点作为中间关键字 的两个子结点。
当把中间关键字 插入到p的父结点后，父结点可能也不满足m阶B树的要求，则必须对父结点进行分裂，一直进行下去，直到没有父结点或分裂后的父结点满足要求。
当根结点分裂时，因没有父结点，则建立一个新的根，B树增高一层。
一棵三阶 B 树(2-3 树)，(b) 插入 30 之后; (c) 、(d) 插入 26 之后;(e)~(g) 插入 85 之 后; (h)~(j) 插入 7 之后变化如下图：
如果想要在 B 树上删除一个关键字，首先需要找到这个关键字所在的结点，从中删去这个关键字。若 N 不是叶子结点，设 K 是 N 中的第 i 个关键字，则将指针 所指子树中的最大关键字(或最小关键字)K’放在(K)的位置，然后删除 K’，而 K’一定在叶子结点上。
从叶子结点中删除一个关键字的情况是：
(1)若结点N中的关键字个数>⌈m/2⌉-1，在结点中直接删除关键字K。
(2)若结点N中的关键字个数=⌈m/2⌉-1，若兄弟结点关键字个数>⌈m/2⌉-1，则将兄弟结点的最大(或最小)关键字上移到父结点中，再把父结点中下移一个到结点N。
下图为删除65借用兄弟结点示例：
下图演示了删除50(兄弟可借)和删除37(兄弟不可借且父结点兄弟也不可借)的删除过程：
在实际的文件系统中，基本上不使用B树，而是使用B树的一种变体，称为m阶 树。
它与B树的主要不同是叶子结点中存储记录，所有的非叶子结点可以看成是索引，而其中的关键字是作为“分界关键字”，用来界定某一关键字的记录所在的子树。
一棵 m 阶的 B+树和 m 阶的 B 树的差异在于:
(1)若一个结点有 n 棵子树，则必含有n个关键字；
(2)所有叶子结点中包含了全部记录的关键字信息以及这些关键字记录的指针，而且叶子结点按关键字的大小从小到大顺序链接。
(3)所有的非叶子结点可以看成是索引的部分，结点中只含有其子树的根结点中的最大(或最小)关键字。
基本思想：在记录的存储地址和它的关键字之间建立一个确定的对应关系；这样，不经过比较，一次存取就能得到所查元素的查找方法。
哈希函数：在记录的关键字与记录的存储地址之间建立的一种对应关系叫哈希函数。
哈希表：应用哈希函数，由记录的关键字确定记录在表中的地址，并将记录放入此地址，这样构成的表叫哈希表。
哈希查找(又叫散列查找)：利用哈希函数进行查找的过程叫哈希查找。
冲突：对于不同的关键字，哈希值相同的现象叫冲突。
同义词：具有相同函数值的两个不同的关键字，称为该哈希函数的同义词。
设计一个散列表应包括：
①散列表的空间范围，即确定散列函数的值域。
②构造合适的散列函数，使得对于所有可能的元素，函数值均在散列表的地址空间范围内，且出现冲突的可能尽量小。
③处理冲突的方法。
1.直接寻址法
取关键字或关键字的某个线性函数作哈希地址，即H(key) = key 或 H(key) = a * key + b。
特点：直接寻址法所得地址集合与关键字集合大小相等，不会发生重复，但实际中很少使用。
2.数字分析法
假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位数字组成(k1, k2, ..., kn)，分析关键字集中的全体，并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。
此法仅适合于:能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频度。
3.平方取中法
若关键字的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象，则先求关键字的平方值，以通过“平方”扩大差别，同时平方值的中间几位受到整个关键字中各位的影响。
此方法适合于:关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象。
4.折叠法
若关键字的位数特别多，则可将其分割成几部分，然后取它们的叠加和为散列地址。可有:移位叠加和间界叠加两种处理方法。
(1)移位法:将各部分的最后一位对齐相加。
(2)间界叠加法:从一端向另一端沿各部分分界来回折叠后，最后一位对齐相加。此方法适合于:关键字的数字位数特别多。
5.除留余数法
H(key) = key % p p≤m (表长)
即取关键码除以 p 的余数作为散列地址。使用除留余数法，选取合适的 p 很重要，若散列表表长为 m，则要求 p≤m，且接近 m 或等于 m。p 一般选取质数，也可以是不包含小于 20 质因子的合数。
6.随机数法
H(key) = Random(key)，其中，Random 为伪随机函数。
通常，此方法用于对长度不等的关键字构造散列函数。实际造表时，采用何种构造散列函数的方法取决于建表的关键字集合的情况(包括关键字的范围和形态)，总的原则是使产生冲突的可能性降到尽可能地小。
冲突处理：出现冲突时，为冲突元素找到另一个存储位置。
1.开放寻址法
基本方法：当冲突发生时，形成某个探测序列，按此序列逐个探测散列表中的其它地址，直到找到给定的关键字或一个空地址为止，将发生冲突的记录放到该地址中。
①线性探测法
将散列表T看成循环向量。设初次发生冲突的地址是h，则依次探测T[h+1]、T[h+2]...，直到T[m-1]时又循环到表头，再次探测T[0],T[1]...。
计算公式是：
其中Hash(key)是哈希函数，m是散列表长度， 是第i次探测时的增量序列。
设散列表长为 7，记录关键字组为:15, 14, 28, 26, 56, 23，散列函数:H(key)=key MOD 7，冲突处理采用线性探测法。
H(15) = 15 % 7 = 1
H(14) = 14 % 7 = 0
H(28) = 28 % 7 = 0 冲突
又冲突
H(26) = 26 % 7 = 5
H(56) = 56 % 7 = 0 冲突
又冲突
又冲突
H(23) = 23 % 7 = 2 冲突
又冲突
线性探测法的特点
优点：只要散列表未满，总能找到一个不冲突的散列地址。
缺点：每个产生冲突的记录被散列到离冲突最近的空地址上，从而又增加了更多的冲突机会(称为冲突的“聚集”)。
②二次探测法
增长序列为:
上面例题采用二次探测法进行冲突处理
H(15) = 15 % 7 = 1
H(14) = 14 % 7 = 0
H(28) = 28 % 7 = 0 冲突
又冲突
又冲突
二次探测法的特点
优点：探测序列跳跃式地散列到整个表中，不易产生冲突的聚集现象。
缺点：不能保证探测到散列表的所有地址
③伪随机探测法
增长序列使用一个伪随机函数来产生一个落在闭区间[1,m-1]的随机序列。
2.再哈希法
构造若干个哈希函数，当发生冲突时，利用不同的哈希函数再计算下一个新哈希地址，直到不发生冲突为止。
优点：不易产生冲突的聚集现象。
缺点：计算时间增加。
3.链地址法
方法：将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中，并用一维数组存放链表的头指针。哈希值相同的元素插入时可以在表头或表尾插入。
优点:不易产生冲突的“聚集”;删除记录也很简单。
例: 已知一组关键字(19, 14, 23, 1, 68, 20, 84, 27, 55, 11, 10, 79) ，哈希函数为:H(key)=key % 13，用链地址法处理冲突 。
4.建立公共溢出区
方法：在基本散列表外，另外设立一个溢出表保存与基本表中记录冲突的所有记录。
设散列表长为 m，设立基本散列表 hashtable[m]，每个分量保存一个记录;溢出表overtable[m]，一旦某个记录的散列地址发生冲突，都填入溢出表中。
已知一组关键字(15, 4, 18, 7, 37, 47) ，散列表长度为 7 ，哈希函数为:H(key)=key % 7，用建立公共溢出区法处理冲突。
得到的基本表和溢出表如下:
串的基本概念:串是零个或多个字符组成的有限序列。一般为:S=“c1c2c3...cn”其 中，s 是串名;将一个串中若干个相连字符组成的子序列称为该串的子串。包含子串的串相应地称为主串。
串的模式匹配:子串在主串中的定位称为模式匹配或串匹配(字符串匹配) 。模式匹配成功是指在主串 S 中能够找到模式串 T，否则，称模式串 T 在主串 S 中不存在。(注意算法描述都是从 1 开始，c 语言设计是从 0 开始)
KMP算法
例:设有串 s=“abacabab” ，t=“abab” 。则第一次匹配过程如图所示。
定义 next[j]函数为:
例:若模式串 P 为’ abaabc’，由定义可得 next 函数值(从头尾比较相等的串)
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 检测到宗卷 哈希值 不匹配 应该重新安装
是哈希数值不正确。
文件下载出现问题，或者文件被更改过。哈希值不正确不能确保文件的完整和安全，建议重新在官网下载驱动程序。
哈希（Hash）一般叫做散列，意思就是把一堆任意长度的字符串、数字或者二进制输入通过一定的算法（非常多的哈希算法）生成固定长度的一个数字（字符串）。因为算法原因，不同的输入就会得到不同的哈希值。
㈨ 哈希是什么，谁能解释一下
哈希音译自“Hash”，又名为“散列”。本质上是一种计算机程序，可接收任意长度的信心输入，然后通过哈希算法，创建小的数字“指纹”的方式。
例如数字与字母的结合，输出的就为“哈希值”。从数学术语上说，就是这个哈希函数，是将任意长度的数据，映射在有限长度的域上。总体而言，哈希函数用于，将消息或数据压缩，生成数据摘要，最终使数据量变小，并拥有固定格式。
那么哈希算法的作用又是什么呢？
（1） 在庞大的数据库中，由于哈希值更为短小，被找到更为容易，因此，哈希使数据的存储与查询速度更快。
（2） 哈希能对信息进行加密处理，使得数据传播更为安全。
哈希算法解决了什么生活问题？
看似深奥的数学函数，又或是计算机程序的哈希算法，其实跟我们的生活息息相关。就拿每年双十一的快递来说，实际上，哈希算法原理提高了快递入库出库的速度。
㈩ dhcp客户端哈希值不匹配
dhcp客户端哈希值不匹配的原因是：
1、DHCP客户端哈希值不匹配是由于DHCP服务器和客户端使用的DHCP版本不一致。
2、是DHCP服务器和客户端的参数配置问题造成的。如果遇到这个问题，可以尝试检查服务器和客户端的DHCP版本是否一致，并将参数配置重新校对。