在这里，我们将给大家分享关于创建自己的Tinyurl样式uid的知识，让您更了解如何设计tinyurl的本质，同时也会涉及到如何更有效地535.TinyURL的加密与解密:设计一个URL简化系统、8、

在这里，我们将给大家分享关于创建自己的Tinyurl样式uid的知识，让您更了解如何设计tiny url的本质，同时也会涉及到如何更有效地535. TinyURL 的加密与解密 : 设计一个 URL 简化系统、8、创建自己的镜像、angularjs – 我自己的角度材料样式ui、CentOS 7手工创建自己的YUM仓库的内容。

• 创建自己的Tinyurl样式uid（如何设计tiny url）
• 535. TinyURL 的加密与解密 : 设计一个 URL 简化系统
• 8、创建自己的镜像
• angularjs – 我自己的角度材料样式ui
• CentOS 7手工创建自己的YUM仓库

创建自己的Tinyurl样式uid（如何设计tiny url）

我正在写一篇关于Guids / UID的人类可读替代品的小文章，例如TinyURL上用于URL哈希的替代品（通常印在杂志上，因此必须简短）。

我生成的简单uid是-6个字符：小写字母（az）或0-9。

“根据我的计算队长”，这是6个相互排斥的事件，尽管计算冲突的概率要比P（A或B）= P（A）+
P（B）难一些，因为显然它包括数字和在下面的代码中，您可以看到它确定是使用50/50还是数字还是字母。

我对冲突率感兴趣，如果下面的代码是对预期冲突率的真实模拟，则可以从生成哈希中获得。平均而言，每百万我会发生40-50次冲突，但是请记住，uid不会一次生成一百万次，而每分钟可能仅生成10-1000次。

每次发生冲突的可能性是多少，有人可以提出更好的解决方法吗？

static Random _random = new Random();public static void main(){    // Size of the key, 6    HashSet<string> set = new HashSet<string>();    int clashes = 0;    for (int n=0;n < 1000000;n++)    {        StringBuilder builder = new StringBuilder();        for (int i =0;i < 7;i++)        {            if (_random.NextDouble() > 0.5)            {                builder.Append((char)_random.Next(97,123));            }            else            {                builder.Append(_random.Next(0,9).ToString());            }        }        if (set.Contains(builder.ToString()))        {            clashes++;            Console.WriteLine("clash: (" +n+ ")" +builder.ToString());        }        set.Add(builder.ToString());        _random.Next();        //Console.Write(builder.ToString());    }    Console.WriteLine("Clashes: " +clashes);    Console.ReadLine();}

更新： 这是该问题的结果文章

我在这里真的问了两个问题，所以我作弊。我追求的答案是rcar，但是Sklivvz的答案也是第二部分（替代）。是否有可能在数据库中创建自定义的唯一ID生成器，还是在客户端（首先可能进行2次读取）？

我追求的总体思路是在数据库或其他商店中使用Ids，这些ID可以通过电话或印刷材料使用，而不是16字节的巨大GUID。

更新2： 我将两个互斥事件的公式放在两个之上，而不是两个独立的事件（因为第一次获得“ a”并不意味着第二次不能获得“ a”）。应该是P（A和B）=
P（A）x P（B）

答案1

与一个特定ID发生冲突的概率为：

p = ( 0.5 * ( (0.5*1/10) + (0.5*1/26) ) )^6

大约是1.7×10 ^ -9。

生成n个ID后发生冲突的可能性为1-p ^
n，因此在插入100万个ID之后，每次新插入都会有大约0.17％的冲突机会，在1000万个ID之后，大约为1.7％。 1亿后约为16％。

1000 ID /分钟的计算量约为每月4300万，因此，如Sklivvz所指出的，在这种情况下，使用递增ID可能是更好的方法。

编辑：

为了解释数学原理，他实际上是在掷硬币，然后拣选一个数字或字母6次。硬币翻转匹配的可能性为0.5，然后有50％的时间有1/10的匹配几率和50％的1/26匹配的几率。该操作独立发生6次，因此您将这些概率相乘。

535. TinyURL 的加密与解密 : 设计一个 URL 简化系统

题目描述

这是 LeetCode 上的 535. TinyURL 的加密与解密 ，难度为 中等。

Tag : 「哈希表」、「模拟」

TinyURL 是一种 URL 简化服务， 比如：当你输入一个 URL https://leetcode.com/problems/design-tinyurl 时，它将返回一个简化的URL http://tinyurl.com/4e9iAk 。

请你设计一个类来加密与解密 TinyURL 。

加密和解密算法如何设计和运作是没有限制的，你只需要保证一个 URL 可以被加密成一个 TinyURL ，并且这个 TinyURL 可以用解密方法恢复成原本的 URL 。

实现 Solution 类：

• Solution() 初始化 TinyURL 系统对象。
• String encode(String longUrl) 返回 longUrl 对应的 TinyURL 。
• String decode(String shortUrl) 返回 shortUrl 原本的 URL。题目数据保证给定的 shortUrl 是由同一个系统对象加密的。

示例：

输入：url = "https://leetcode.com/problems/design-tinyurl"

输出："https://leetcode.com/problems/design-tinyurl"

解释：
Solution obj = new Solution();
string tiny = obj.encode(url); // 返回加密后得到的 TinyURL 。
string ans = obj.decode(tiny); // 返回解密后得到的原本的 URL 。

提示：

• $1 <= url.length <= 10^4$
• 题目数据保证 url 是一个有效的 URL

模拟 + 哈希表

对于每个 longUrl 我们都在「大写字母/小写字母/数字」中随机 $k = 6$ 位作为其映射标识，这需要使用一个哈希表 tiny2Origin 进行记录。

同时了防止相同的 longUrl 多次调用，确保 encode 服务的「幂等性」，我们再额外建立哈希表 origin2Tiny 来记录原串和映射标识的对应关系。

代码：

public class Codec {
    Map<String, String> origin2Tiny = new HashMap<>(), tiny2Origin = new HashMap<>();
    String str = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890";
    String prefix = "https://acoier.com/tags/";
    int k = 6;
    Random random = new Random();
    public String encode(String longUrl) {
        while (!origin2Tiny.containsKey(longUrl)) {
            char[] cs = new char[k];
            for (int i = 0; i < k; i++) cs[i] = str.charAt(random.nextInt(str.length()));
            String cur = prefix + String.valueOf(cs);
            if (tiny2Origin.containsKey(cur)) continue;
            tiny2Origin.put(cur, longUrl);
            origin2Tiny.put(longUrl, cur);
        }
        return origin2Tiny.get(longUrl);
    }
    public String decode(String shortUrl) {
        return tiny2Origin.get(shortUrl);
    }
}

• 时间复杂度：encode 操作复杂度为 $O(C + L)$，其中 $C = 6$ 为短串长度，$L$ 为传入参数 longUrl 的长度（存入哈希表需要计算 longUrl 哈希值，该过程需要遍历 longUrl）；decode 操作复杂度为 $O(C)$，其中 $L$ 为传入参数 shortUrl 的长度，该长度固定为 prefix 长度加 $6$
• 空间复杂度：$O(K \times L)$，其中 $K$ 为调用次数，$L$ 为平均 longUrl 长度

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.535 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：https://github.com/SharingSou... 。

在仓库地址里，你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

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8、创建自己的镜像

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