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在将内容映射到节点时，使用内容的关键字和节点的ID进行一致性哈希运算并获得键值。一致性哈希要求键值和节点ID处于同一值域。最简单的键值和ID可以是一维的，比如从0000到9999的整数集合。
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所以不同数据产生相同的哈希码是完全可以的。java中哈希一般是希望自己写算法的。随便返回什么都可以。如果什么也不写的话就会返回地址。如果自己写，最简单的做法是把所有字段拼起一个长串做个hash值。
以默认HashMap为例，put一个对象时，首先得到他的哈希值，在与十五相除得到余数，找到与余数相同编号的数组插入其中！HASHSET就是没有value值的HASHMAP，你可以新建一个HASHSET，插入0到15，绝对以0到15的顺序打印。
在java中HashMap可以采用键值对的形式保存对象。根据查询相关公开信息显示，HashMap中文名哈希映射，HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。采用键值对的形式保存对象。
Hashtable类 Hashtable继承Map接口，实现一个key-value映射的哈希表。任何非空（non-null）的对象都可作为key或者value。添加数据使用put(key，value)，取出数据使用get(key)，这两个基本操作的时间开销为常数。
如果你说的是文本加密，有很多方法，自己也可以写个字符变换程序 如果是代码加密，没用的，java就是开源。
SOM神经网络也属于自组织型学习网络，只不过更特殊一点它属于自组织特征的映射网络。该网络是由一个全连接的神经元阵列组成的无教师，自组织，自学习的网络。
自组织特征映射（SOFM）神经网络是由芬兰Helsinki大学T Kohonen教授于1981年提出的（Kohonen，1982）。它是一种无导师学习网络，能将任意模式的输入映射成一维或二维离散图形输出，并保持其拓扑结构的不变性（Kohonen，1988）。
sofm的中文意思是指自组织特征映射网络、自组织特征映射、网络等。网络(Network)，其主要用于表示诸多对象及其之间相互的联系与关点，网络就是由若干节点和连接这些节点的链路所构成的。
这种网络也称为Kohonen特征影射网络。 这种网络模拟大脑神经系统自组织特征影射功能，它是一种竞争式学习网络，在学习中能无监督地进行自组织学习。 Hohonen模型原理 概述 SOM网络由输入层和竞争层组成。
答：人工神经网络是有向概率随机网络 每条路径都有实现概率和方向 权值就是这条路径的实现概率 权值向量就是这条路径的指向和权值共同组成的向量。
Kohonen提出的自组织特征映射图就是这种具有自学习功能的神经网络。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。
