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LeetCode | 你不得不了解的哈希算法 !

⒈哈希是什么 ? 问大家一个问题 。如果手机上存储了 1000 个联系人 ,现在要你给小詹打个电话 ,跟他说 ,他老婆喊他回家吃饭 。你会怎么做 ? 当然是按姓名搜索呀 !(假装你有小詹电话号码~)言归正传 ,那你能想到这和哈希表有异曲同工之妙嘛 ? 哈希表简单说可以理解成一个映射关系 ,类似 python 语法中字典的键值对 。根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。 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 。原始数据映射得到的二进制值串就是哈希值 。 回到通讯录的例子 ,是不是可以类比 ? 电话号码是原始数据 ,根据哈希算法(这就是你自定义的规则)存储为通讯录备注 。严格来讲二者是有区别的 ,只是为了便于理解 ,若举例不当 ,杠精读者轻喷 。 一个优秀的哈希算法主要有以下几点特征 : ●单方向推导 ,不能从哈希值反向推导出原始数据 ,或者说很困难 。 ●对输入敏感 ,原始数据的微小变化会导致哈希值的大差异 。 ●散列冲突小 ,不同原始数据得到相同哈希值的概率小 。其实最好是避免 ,但是诸如 MD5 这种也难以彻底避免 ,所以只说尽...

利用aiohttp制作异步爬虫

简介 asyncio可以实现单线程并发IO操作,是Python中常用的异步处理模块。关于asyncio模块的介绍,笔者会在后续的文章中加以介绍,本文将会讲述一个基于asyncio实现的HTTP框架——aiohttp,它可以帮助我们异步地实现HTTP请求,从而使得我们的程序效率大大提高。 本文将会介绍aiohttp在爬虫中的一个简单应用。 在原来的项目中,我们是利用Python的爬虫框架scrapy来爬取当当网图书畅销榜的图书信息的。在本文中,笔者将会以两种方式来制作爬虫,比较同步爬虫与异步爬虫(利用aiohttp实现)的效率,展示aiohttp在爬虫方面的优势。 同步爬虫 首先,我们先来看看用一般的方法实现的爬虫,即同步方法,完整的Python代码如下: ''' 同步方式爬取当当畅销书的图书信息 ''' import time import re

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