1.hash算法

那么什么是hash算法呢，定义如下：

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。

普通的hash算法在分布式应用中的不足：

比如，在分布式的存储系统中，要将数据存储到具体的节点上，如果我们采用普通的hash算法进行路由，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。

加密算法分类

翻转链表

public static Node reverse(Node node) {
	if (node == null || node.next == null) {
		return node;
	}
	Node prev = null;
	Node next = node.next;
	//next 指向空时，只需再进行最后一次反转
	while (next != null) {
		//反转节点
		node.next = prev;
		//引用后移
		prev = node;
		node = next;
		next = next.next;
	}
	//反转最后一个节点
	node.next = prev;
	//返回反转后的链表头引用
	return node;
}

术语铺垫

有些人可能不知道什么是稳定排序、原地排序、时间复杂度、空间复杂度，我这里先简单解释一下：

1、稳定排序：如果 a 原本在 b 的前面，且 a == b，排序之后 a 仍然在 b 的前面，则为稳定排序。

2、非稳定排序：如果 a 原本在 b 的前面，且 a == b，排序之后 a 可能不在 b 的前面，则为非稳定排序。

3、原地排序：原地排序就是指在排序过程中不申请多余的存储空间，只利用原来存储待排数据的存储空间进行比较和交换的数据排序。

4、非原地排序：需要利用额外的数组来辅助排序。

5、时间复杂度：一个算法执行所消耗的时间。