Python中字符串是可哈希的，即可以作为字典的键或者HashTable的键使用。
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您可以这样子使用Python内置函数hash（散列函数）：
您也可以将字符串转为一个集合：
总之，Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数。
可哈希 就是可以用python内置函数 hash 得出哈希值。
对任意对象 o，如果 o.__hash__() 返回一个整型值，那 o 就是可哈希的。
各种标量、tuple、正确实现了 __hash__ 函数的类的实例都是可哈希的。
MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
FileInputStream fis = new FileInputStream(outputFile);
byte[] dataBytes = new byte[1024];
int nread = 0;
while ((nread = fis.read(dataBytes)) != -1) {
md.update(dataBytes, 0, nread);
}
byte[] mdbytes = md.digest();
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for (int i = 0; i mdbytes.length; i++) {
sb.append(Integer.toString((mdbytes[i] 0xff) + 0x100, 16).substring(1));
}
String output_md5 = sb.toString();
hash函数输出大小就是摘要大小.输入单位就是块尺寸
当遇到“大集合”的数据比块尺寸还小的情况，是会把数据补齐到块大小，然后输出摘要。
.比如MD5的摘要为128bit或16byte，块512bit或64byte
输入"a",太小，补齐到64byte，“a_____________________”
输入一个16byte的摘要，通常用HEX编码显示为32byte，自然比a长很多
哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。
哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。
哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。
哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」 和 「哈希冲突的解决方法」 。
常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。
常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法。
给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k 。
如果存在则返回 true，不存在返回 false。
给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。
给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。
请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。
数字 1-9 在每一行只能出现一次。
数字 1-9 在每一列只能出现一次。
数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）
力扣217
力扣389
力扣496
内容参考：