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　　Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。

　　Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。

　　Hash算法能将将任意长度的二进制明文映射为较短的二进制串的算法，并且不同的明文很难映射为相同的Hash值。

　　哈希算法（Hash Algorithm）是一种将任意长度的消息映射为固定长度的消息摘要（Message Digest）的算法。哈希算法可以将任意长度的输入数据转换为固定长度的输出，通常称为哈希值（Hash Value）或摘要（Digest），并且满足以下特性：

　　哈希映射可以快速地通过一个键查找到对应的值，它的内部实现为数组。当添加一个键和值时，键会通过哈希算法转变为一个数。每个键产生的数并不是唯一的。哈希算法可以将不同的键转化为同一个值，然后将这个值作为数组的索引。数组中的每个元素称为桶，键-值对就存储在桶中。如果桶中已经有一个键了，那么新的值会替换原先的值。

　　每个桶也可视为一个数组，所以桶可以容纳多个值。如果两个键存在于同一个桶中，这种情况称为碰撞，两个键和值就都存储在这个桶中。

　　从哈希映射中读取数据的方式一样。通过哈希算法将键转化为一个数字，然后找到对应的桶，接着遍历桶中的键找出是否有相同的键。如果找到了，就返回对应的值。

　　要尽量避免过多的碰撞，因为碰撞越多，从哈希映射中取得结果的时间也会越长，这是因为我们要花更多的时间去遍历同一个桶中的所有键。巧妙的哈希算法会保证碰撞次数最小化，并且如果桶中添加了足够多的元素，哈希映射会重新调整桶的大小以装下更多元素。

　　前言 我们在使用 Electron 编写桌面应用时，打开新窗口可以说是一个非常常见的场景了。很多刚接触 Electron 的小伙伴面对这样一个问题可能都会显得比较棘手，比如打开新窗口如何知道渲染哪一个页面？打开的新窗口如何与其它窗口产生联系，比如父子窗口？...等等一系列问题。 今天我们就将 Electron 打开新窗口的常见做法分享给大家，而且是基于最新的 TS 封装。

　　Python web Django快速入门手册全栈版，共2590字，短小精悍

　　本教程涵盖Django从安装到数据库模型创建的全流程。第一章介绍Windows、Linux及macOS下虚拟环境搭建与Django安装验证；第二章讲解项目创建、迁移与运行；第三章演示应用APP创建及项目汉化；第四章说明超级用户创建与后台登录；第五章深入数据库模型设计，包括类与表的对应关系及模型创建步骤。内容精炼实用，适合快速入门Django全栈开发。

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