Bamboo Distributed Hash Table

　　分散式杂凑表（英语：DistributedHashTable， 简称DHT）是分散式计算系统中的一类， 用来将一个关键值（key）的集合分散到所有在分散式系JAVA统中的节点， 并且可以无效地将讯息转送到唯逐个个拥有查询者提供的关键值的节点（Peers）。 分散式杂凑表通常是为了拥有极大节点数量的系统， 在一个结构性的延展网路（overlaynetwork）中， 这也需求运用分散式杂凑表。 分

问题内容： 假设我需要在Hashset中存储1000个对象，最好是让1000个包含每个对象的存储桶（通过为每个对象生成哈希码的唯一值）还是让10个存储桶大致包含100个对象？ 具有唯一存储桶的一个优点是，我可以节省调用equals（）方法的执行周期？ 为什么一定要设置数量的桶并尽可能均匀地分布在它们之间的物体很重要？ 理想的物斗比应该是多少？ 问题答案： 为什么一定要设置数量的桶并尽可能均匀地分布

问题内容： 当大小超过maxthreshold值时，如何在哈希表或哈希表中进行重新哈希处理？ 是否所有对都已复制到新的存储桶阵列中？ 编辑： 重新哈希后，同一存储桶（位于链接列表中）中的元素会发生什么情况？我的意思是说，他们在重新哈希处理后会留在同一个桶中吗？ 问题答案： 问题中的最大阈值称为负载系数。 建议负载系数约为0.75。负载因子定义为（m / n），其中n是哈希表的总大小，m是在需要增加

我想在命令行上这样做，所以像这样的事情会很好： 上面的方法当然不适合散列。所以最后我需要打电话 以自动化的方式。

哈希是键/值对 如果你想按名字查询，那么需要哈希。哈希的键必须唯一，但值可以是任意标量。 有时候你仍然会看到人们称它为“关联数组”，但不要想当然的把它作为数组。 通过键/值对列表来创建哈希 使用键/值对列表创建哈希： my %stooges = ( 'Moe', 'Howard', 'Larry', 'Fine', 'Curly', 'Howard', 'Iggy'

哈希表 通过最简单的取模运算作为哈希算法 class HashNode(object): def __init__(self, id, data): self.id = id self.data = data self.next = None def __str__(self): return '(%d,%s)' %

REDIS_HASH （哈希表）是 HSET 、 HLEN 等命令的操作对象， 它使用 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 和 REDIS_ENCODING_HT 两种编码方式： 字典编码的哈希表 当哈希表使用字典编码时， 程序将哈希表的键（key）保存为字典的键， 将哈希表的值（value）保存为字典的值。 哈希表所使用的字典的键和值都是字符串对象。 下图展示了一个包含三个键值对的哈希

Hashtbl 模块 Hashtbl模块实现了一个高效的，可变的查询表。如下创建一个哈希表： # let my_hash = Hashtbl.create 123456;; val my_hash : ('_weak1, '_weak2) Hashtbl.t = <abstr> 这个123456是哈希表的初始大小。这个值可以是你对数据量的一种猜测，但是哈希表有可能会 随着数据量的增多而变大，因此

考虑@data是一个带有日期、类、名称和等级字段的Active记录数组。假设我想以两个哈希结束，一个是每个名称的所有日期的唯一集合；另一个按类、日期和名称细分以显示等级。 > 导致错误： nil:NilClass的未定义方法“[]=”