phphash表

㈠ 在php中使用json如何校驗哈希表的格式是否符合要求

獲取到的值判斷下數據類型，具體的函數名網路搜搜就行了

㈡ php中為什麼有的表單會加呃name=「hash」的隱藏域，是做什麼用的例如

隱藏域故名思意極為隱藏起來的部分。用於傳輸一些特定的信息給目標頁面。這些信息，目標頁面可以接收到，但是網頁瀏覽者在頁面上看不到。比如說登陸和注冊，我們統一用一個member.action.php來處理。那麼，member.action.php怎麼知道現在傳輸過來的數據是用於登陸呢還是注冊呢？這時，就用到隱藏域。假定用POST方式傳送數據，登陸頁隱藏域如下：<input type="hidden" name="action" value="login">注冊頁如下：：<input type="hidden" name="action" value="register">這樣，就可以根據$_POST['action']的值來判斷是登陸還是注冊了。

㈢ phpcms 如何固定hash數據

phpcms中的pc_hash參數是用於後台安全的一項，想固定它那麼就找到它生成的地方然後改掉即可。

打開/phpcms/moles/admin/index.php，在大約第89行有如下代碼：

$_SESSION['roleid']=$r['roleid'];
$_SESSION['pc_hash']=random(6,'');
$_SESSION['lock_screen']=0;

修改為：

$_SESSION['roleid']=$r['roleid'];
$_SESSION['pc_hash']=「123456」;//將其修改為你要固定的值
$_SESSION['lock_screen']=0;

僅供參考，pc_hash用於後台安全，為了安全起見建議還是不要更改。

㈣ php hash 是可逆的嗎

hash 演算法是單向密碼體制，是不可逆。 希望能幫到你，我還在後盾網上課學習呢現在沒時間，有不會的可以問我，加油吧⁽˙³˙⁾◟(๑•́ ₃ •̀๑)◞⁽˙³˙⁾

㈤ php 登錄注冊用哈希加密怎麼做

//加密

$hash_password = hash_password($password, PASSWORD_DEFAULT);

//驗證

if (password_verify($password, $hash_password)) {

//密碼正確

} else {

//密碼錯誤

}

㈥ phpredis 怎樣區分不同用戶的數據

1,hset
描述：將哈希表key中的域field的值設為value。如果key不存在，一個新的哈希表被創建並進行HSET操作。如果域field已經存在於哈希表中，舊值將被覆蓋。
參數：key field value
返回值：如果field是哈希表中的一個新建域，並且值設置成功，返回1。如果哈希表中域field已經存在且舊值已被新值覆蓋，返回0。
2，hsetnx
描述：將哈希表key中的域field的值設置為value，當且僅當域field不存在。若域field已經存在，該操作無效。如果key不存在，一個新哈希表被創建並執行HSETNX命令。
參數：key field value
返回值：設置成功，返回1。如果給定域已經存在且沒有操作被執行，返回0。
3，hget
描述：返回哈希表key中給定域field的值。
參數：key field
返回值：給定域的值。當給定域不存在或是給定key不存在時，返回nil。

㈦ PHP mysql 實現hash分區的問題

當分片索引不是純整型的字元串時，只接受整型的內置 hash 演算法是無法使用的。為此，stringhash 按照用戶定義的起點和終點去截取分片索引欄位中的部分字元，根據當中每個字元的二進制 unicode 值換算出一個長整型數值，然後就直接調用內置 hash 演算法求解分片路由：先求模得到邏輯分片號，再根據邏輯分片號直接映射到物理分片。

• 用戶需要在 rule.xml 中定義 partitionLength[] 和 partitionCount[] 兩個數組和 hashSlice 二元組。

• 在 DBLE 的啟動階段，點乘兩個數組得到模數，也是邏輯分片的數量

• 並且根據兩個數組的叉乘，得到各個邏輯分片到物理分片的映射表（物理分片數量由 partitionCount[] 數組的元素值之和）

• 此外根據 hashSlice 二元組，約定把分片索引值中的第 4 字元到第 5 字元（字元串以 0 開始編號，編號 3 到編號 4 等於第 4 字元到第 5 字元）字元串用於 「字元串->整型」的轉換

• 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值會被提取出來，取當中的第 4 個字元到第 5 字元，送入下一步

• 設置一個初始值為 0 的累計值，逐個取字元，把累計值乘以 31，再把這個字元的 unicode 值當成長整型加入到累計值中，如此類推直至處理完截取出來的所有字元，此時的累計值就能夠代表用戶的分片索引值，完成了 「字元串->整型」 的轉換

• 對上一步的累計值進行求模，得到邏輯分片號

• 再根據邏輯分片號，查映射表，直接得到物理分片號

與MyCat的類似分片演算法對比

兩種演算法在string轉化為int之後，和 hash 分區演算法相同，區別也繼承了 hash 演算法的區別。

開發注意點

【分片索引】1. 必須是字元串

【分片索引】2. 最大物理分片配置方法是，讓 partitionCount[] 數組和等於 2880

例如：

• <property name="partitionLength">1</property><property name="partitionCount">2880</property>



或

• <property name="partitionLength">1,1</property><property name="partitionCount">1440,1440</property>



【分片索引】3. 最小物理分片配置方法是，讓 partitionCount[] 數組和等於 1

例如

• <property name="partitionLength">2880</property><property name="partitionCount">1</property>



【分片索引】4. partitionLength 和 partitionCount 被當做兩個逗號分隔的一維數組，它們之間的點乘必須在 [1, 2880] 范圍內

【分片索引】5. partitionLength 和 partitionCount 的配置對順序敏感

• <property name="partitionLength">512,256</property><property name="partitionCount">1,2</property>



和

• <property name="partitionLength">256,512</property><property name="partitionCount">2,1</property>



是不同的分片結果

【分片索引】6. 分片索引欄位長度小於用戶指定的截取長度時，截取長度會安全減少到符合分片索引欄位長度

【數據分布】1. 分片索引欄位截取越長則越有利於數據均勻分布

【數據分布】2. 分片索引欄位的內容重復率越低則越有利於數據均勻分布

運維注意點

【擴容】1. 預先過量分片，並且不改變 partitionCount 和 partitionLength 點乘結果，也不改變截取設置 hashSlice 時，可以避免數據再平衡，只需進行涉及數據的遷移

【擴容】2. 若需要改變 partitionCount 和 partitionLength 點乘結果或改變截取設置 hashSlice 時，需要數據再平衡

【縮容】1. 預先過量分片，並且不改變 partitionCount 和 partitionLength 點乘結果，也不改變截取設置 hashSlice 時，可以避免數據再平衡，只需進行涉及數據的遷移

【縮容】2. 若需要改變 partitionCount 和 partitionLength 點乘結果或改變截取設置 hashSlice 時，需要數據再平衡

配置注意點

【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為<property name="partitionLength"> 、<property name="partitionCount"> 和 <property name="hashSlice">

【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <property name="partitionLength">標簽

內容形式為：<物理分片持有的虛擬分片數>[,<物理分片持有的虛擬分片數>,...<物理分片持有的虛擬分片數>]

物理分片持有的虛擬分片數必須是整型，物理分片持有的虛擬分片數從左到右與同順序的物理分片數對應，partitionLength 和partitionCount 的點乘結果必須在 [1, 2880] 范圍內

【配置項】3. 在 rule.xml 中配置 <property name="partitionCount">標簽
內容形式為：<物理分片數>[,<物理分片數>,...<物理分片數>]

其中物理分片數必須是整型，物理分片數按從左到右的順序與同順序的物理分片持有的虛擬分片數對應，物理分片的編號從左到右連續遞進，partitionLength 和 partitionCount 的點乘結果必須在 [1, 2880] 范圍內

【配置項】4. partitionLength 和 partitionCount 的語義是：持有partitionLength[i] 個虛擬分片的物理分片有 partitionCount[i] 個

例如

• <property name="partitionLength">512,256</property><property name="partitionCount">1,2</property>



語義是持有 512 個邏輯分片的物理分片有 1 個，緊隨其後，持有 256 個邏輯分片的物理分片有 2 個

【配置項】5.partitionLength 和 partitionCount 都對書寫順序敏感，

例如

• <property name="partitionLength">512,256</property><property name="partitionCount">1,2</property>



分片結果是第一個物理分片持有頭512個邏輯分片，第二個物理分片持有緊接著的256個邏輯分片，第三個物理分片持有最後256個邏輯分片，相對的

• <property name="partitionLength">256,512</property><property name="partitionCount">2,1</property>



分片結果則是第一個物理分片持有頭 256 個邏輯分片，第二個物理分片持有緊接著的 256 個邏輯分片，第三個物理分片持有最後 512 個邏輯分片

【配置項】6.partitionLength[] 的元素全部為 1 時，這時候partitionCount 數組和等於 partitionLength 和 partitionCount 的點乘，物理分片和邏輯分片就會一一對應，該分片演算法等效於直接取余

【配置項】7.在 rule.xml 中配置標簽，從分片索引欄位的第幾個字元開始截取到第幾個字元：

• 若希望從首字元開始截取 k 個字元（ k 為正整數），配置的內容形式可以為「 0 : k 」、「 k 」或「 : k 」；

• 若希望從末字元開始截取 k 個字元（ k 為正整數），則配置的內容形式可以為「 -k : 0 」、「 -k 」或「 -k : 」；

• 若希望從頭第 m 個字元起算截取 n 個字元（ m 和 n 都是正整數），則先計算出 i = m - 1 和 j = i + n - 1，配置的內容形式為「 i : j 」；

• 若希望從尾第 m 個字元起算截取從尾算起的 n 個字元（ m 和 n 都是正整數），則先計算出 i = -m + n - 1，配置的內容形式可以為「 -m : i 」；

• 若希望不截取，則配置的內容形式可以為「 0 : 0 」、「 0 : 」、「 : 0 」或 「 : 」

㈧ 深入PHP中的HashTable結構詳解

深入PHP中的HashTable結構詳解

深入PHP中的HashTable結構詳解

對php內核有一定了解的人應該都知道php的精髓就是HashTable，HashTable在php的實現中無處不在。包括php的數組、什麼全局變數、局部變數的作用域等等，php的hashtable拆開來說就是四部分：

hash函數：用的是time33的散列函數，將一個字元串的key轉換成一個數字

一個C數組：用來儲存桶(buckets)的

兩個雙向的鏈表：第一個雙向鏈表是數組的每個元素（桶bucket）是一個雙向鏈表，這樣做是為了解決hash沖突；第二個雙向鏈表是數組將每一個桶(bucket)連接起來，這里要連接的也就是第一個雙向鏈表的鏈表頭，這樣做是為了遍歷整個hash表用的,鳥哥有篇blog是講php的foreach的，這里這樣設計就是給foreach用的==>《深入理解PHP之數組(遍歷順序)》

我這里不再說hashtable的struct和bucket的`struct了，因為下面的推薦鏈接幾乎都講了，我不覺得我能描述和說的比他們好，每個人的水平不一樣，我就以我現在的技術水平來描述，所以我就只把我整理的一些東西記錄一下

下面是php中hash實現的兩個文件：zend_hash.c zend_hash.h。這兩個文件裡面實現了一堆的api，也引申出了一堆的api，下面是實現出來的api的原型

復制代碼 代碼如下:

ZEND_API ulong zend_hash_func(const char *arKey, uint nKeyLength)

ZEND_API ulong zend_get_hash_value(const char *arKey, uint nKeyLength)

ZEND_API int _zend_hash_init(HashTable *ht, uint nSize, hash_func_t pHashFunction, dtor_func_t pDestructor, zend_bool persistent ZEND_FILE_LINE_DC)

ZEND_API void zend_hash_set_apply_protection(HashTable *ht, zend_bool bApplyProtection)

ZEND_API int _zend_hash_add_or_update(HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength, void *pData, uint nDataSize, void **pDest, int flag ZEND_FILE_LINE_DC)

ZEND_API int _zend_hash_quick_add_or_update(HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength, ulong h, void *pData, uint nDataSize, void **pDest, int flag ZEND_FILE_LINE_DC)

ZEND_API int _zend_hash_index_update_or_next_(HashTable *ht, ulong h, void *pData, uint nDataSize, void **pDest, int flag ZEND_FILE_LINE_DC)

ZEND_API int zend_hash_rehash(HashTable *ht)

static int zend_hash_do_resize(HashTable *ht)

ZEND_API int zend_hash_del_key_or_index(HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength, ulong h, int flag)

ZEND_API void zend_hash_destroy(HashTable *ht)

ZEND_API void zend_hash_clean(HashTable *ht)

static Bucket *zend_hash_apply_r(HashTable *ht, Bucket *p)

ZEND_API void zend_hash_graceful_destroy(HashTable *ht)

ZEND_API void zend_hash_graceful_reverse_destroy(HashTable *ht)

ZEND_API void zend_hash_apply(HashTable *ht, apply_func_t apply_func TSRMLS_DC)

ZEND_API void zend_hash_apply_with_argument(HashTable *ht, apply_func_arg_t apply_func, void *argument TSRMLS_DC)

ZEND_API void zend_hash_apply_with_arguments(HashTable *ht TSRMLS_DC, apply_func_args_t apply_func, int num_args, …)

ZEND_API void zend_hash_reverse_apply(HashTable *ht, apply_func_t apply_func TSRMLS_DC)

ZEND_API void zend_hash_(HashTable *target, HashTable *source, _ctor_func_t pCopyConstructor, void *tmp, uint size)

ZEND_API void _zend_hash_merge(HashTable *target, HashTable *source, _ctor_func_t pCopyConstructor, void *tmp, uint size, int overwrite ZEND_FILE_LINE_DC)

static zend_bool zend_hash_replace_checker_wrapper(HashTable *target, void *source_data, Bucket *p, void *pParam, merge_checker_func_t merge_checker_func)

ZEND_API void zend_hash_merge_ex(HashTable *target, HashTable *source, _ctor_func_t pCopyConstructor, uint size, merge_checker_func_t pMergeSource, void *pParam)

ZEND_API int zend_hash_find(const HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength, void **pData)

ZEND_API int zend_hash_quick_find(const HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength, ulong h, void **pData)

ZEND_API int zend_hash_exists(const HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength)

ZEND_API int zend_hash_quick_exists(const HashTable *ht, const char *arKey, uint nKeyLength, ulong h)

ZEND_API int zend_hash_index_find(const HashTable *ht, ulong h, void **pData)

ZEND_API int zend_hash_index_exists(const HashTable *ht, ulong h)

ZEND_API int zend_hash_num_elements(const HashTable *ht)

ZEND_API int zend_hash_get_pointer(const HashTable *ht, HashPointer *ptr)

ZEND_API int zend_hash_set_pointer(HashTable *ht, const HashPointer *ptr)

ZEND_API void zend_hash_internal_pointer_reset_ex(HashTable *ht, HashPosition *pos)

ZEND_API void zend_hash_internal_pointer_end_ex(HashTable *ht, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_move_forward_ex(HashTable *ht, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_move_backwards_ex(HashTable *ht, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_get_current_key_ex(const HashTable *ht, char **str_index, uint *str_length, ulong *num_index, zend_bool plicate, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_get_current_key_type_ex(HashTable *ht, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_get_current_data_ex(HashTable *ht, void **pData, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_update_current_key_ex(HashTable *ht, int key_type, const char *str_index, uint str_length, ulong num_index, int mode, HashPosition *pos)

ZEND_API int zend_hash_sort(HashTable *ht, sort_func_t sort_func, compare_func_t compar, int renumber TSRMLS_DC)

ZEND_API int zend_hash_compare(HashTable *ht1, HashTable *ht2, compare_func_t compar, zend_bool ordered TSRMLS_DC)

ZEND_API int zend_hash_minmax(const HashTable *ht, compare_func_t compar, int flag, void **pData TSRMLS_DC)

ZEND_API ulong zend_hash_next_free_element(const HashTable *ht)

void zend_hash_display_pListTail(const HashTable *ht)

void zend_hash_display(const HashTable *ht)

;

㈨ php-紅黑樹、散列表、跳錶理解入門

就是把鏈表的結構稍加改造，這種數據結構叫

為了提升鏈表的查詢效率，怎麼讓鏈表支持類似『數組』那樣的『二分』演算法呢

跳錶是一個各方面性能都比較優秀的 動態數據結構 ，可以支持快速地插入、刪除、查找操作，寫起來也不復雜，甚至可以替代紅黑樹。

Redis 中的有序集合（Sorted Set）就是用跳錶來實現的。
那 Redis 為什麼會選擇用跳錶(和散列表)來實現有序集合呢？ 為什麼不用紅黑樹呢？這個問題一會在回答，先看看跳錶的數據結構

其實概念很簡單，就是在鏈表上加上了

當我們在不停插入數據，如果我們不更新索引，可能出現某 2 個索引結點之間數據非常多的情況。極端情況下，跳錶還會退化成單鏈表。
紅黑樹、AVL 樹這樣平衡二叉樹，是通過左右旋的方式保持左右子樹的大小平衡，而跳錶是通過 隨機函數 來維護平衡性。

插入、刪除、查找以及迭代輸出有序序列這幾個操作，紅黑樹也可以完成，時間復雜度跟跳錶是一樣的。但是， 按照區間來查找數據這個操作，紅黑樹的效率沒有跳錶高。

對於按照區間查找數據這個操作，跳錶可以做到 O(logn) 的時間復雜度定位區間的起點，然後在原始鏈表中順序往後遍歷就可以了。

Redis 鍵值構建一個散列表，這樣按照 key 來刪除、查找一個成員對象的時間復雜度就變成了 O(1)。同時，藉助跳錶結構，其他操作也非常高效。

散列表的英文叫「Hash Table」，我們平時也叫它「哈希表」或者「Hash 表」

散列技術是在記錄的存儲位置和它的關鍵字之間建立一個確定的對應關系 f，使得每個關鍵字 key 對應一個存儲位置 f(key)。查找時根據這個對應關系匠互給定的 key 的映射 f(key)

這種關系 f 稱為散列函數（又稱哈希函數）。散列技術將記錄存儲在一塊連續的存儲空間中，這塊連續存儲空間稱為散列表或哈希表。那麼關鍵字對應的記錄存儲位置稱為散列地址。

散列函數的構造方法特點就是：計算簡單、散列地址分布均勻

大家一定聽說過 hash 碰撞。就是2個不同的 key 對應著不同的 f 關系。但這是幾乎不可能的，即便像業界著名的MD5、SHA、CRC等哈希演算法，也無法完全避免這種散列沖突。而且，因為數組的存儲空間有限，也會加大散列沖突的概率。

我們只能通過其它途徑來尋找方法。我們常用的散列沖突解決方法有兩類，開放定址法（open addressing）和鏈表法（chaining）。

所謂的開放定址法就是一但發生了沖突，就去尋找下一個空的散地址，只要散列表足夠大，空的散列表地址總能找到，並將記錄存入。

鏈地址法又稱鏈表法，其實當發生沖突時存入鏈表，如下圖很容易就可以看明白。此時，已經不存在什麼沖突地址的問題，無論有多少沖突，都只是在當前位置給單鏈表增加結點的問題。

這種不常見，就是把沖突的單獨找個地方。

顧名思義，紅黑樹中的節點，一類被標記為黑色，一類被標記為紅色。除此之外，一棵紅黑

平衡二叉樹 是一種二叉排序樹，其中每一個節點的左子樹和右子樹的高度不能大於 1

紅黑樹是一種平衡二叉查找樹。它是為了解決普通二叉查找樹在數據更新的過程中，復雜度退化的問題而產生的。紅黑樹的高度近似 log2n，所以它是近似平衡，插入、刪除、查找操作的時間復雜度都是 O(logn)。

平衡二叉查找樹其實有很多，比如，Splay Tree（伸展樹）、Treap（樹堆）等，但是我們提到平衡二叉查找樹，聽到的基本都是紅黑樹。
紅黑樹在眾多裡面，表現的最為平衡。
「近似平衡」就等價為性能不會退化得太嚴重。

一棵紅黑樹還需要滿足這樣幾個要求：

看到這里你會很頭大，什麼黑的紅的，完全不懂。賦上連接，有時間在看

散列表 ：插入刪除查找都是O(1), 是最常用的，但其缺點是不能順序遍歷(存入的數據是無順序的)以及擴容縮容的性能損耗。適用於那些不需要順序遍歷，數據更新不那麼頻繁的。
散列表總和鏈表、跳錶一起出現組合使用。

跳錶 ：插入刪除查找都是O(logn), 並且能順序遍歷。缺點是空間復雜度O(n)。適用於不那麼在意內存空間的，其順序遍歷和區間查找非常方便。
跳錶還可以和散列表組合讓刪除、查找一個成員對象操作變為O(1)，也就是說利用了散列表查找速度，跳錶的順序結構

紅黑樹 ：插入刪除查找都是O(logn), 中序遍歷即是順序遍歷，穩定。缺點是難以實現，去查找不方便。其實跳錶更佳，但紅黑樹已經用於很多地方了。