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搜索资源列表

  1. 哈希表数据结构实验报告

  2. 含需求分析、概要设计、详细设计、调试分析、使用说明、测试结果、附件。假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个，取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构造，用线性探测再散列法或链地址法处理冲突。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-17
    • 文件大小：81920
    • 提供者：love520snow

  1. 希哈查找函数

  2. 使用哈希函数：H(k)=3*k MOD length，并采用开放定址法处理冲突。试对输入的关键字序列构造哈希表，哈希表长度为length，求等概率情况下查找成功的平均查找长度，并设计构造哈希表的完整的算法。本题给出部分代码，请补全Hash函数和解决冲突的collison函数。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：chenhaixin2011

  1. C语言开放地址法哈希表构建

  2. 开放地址法哈希表构建，使用纯C语言实现，利用了泛型的思想进行编写。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-08-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wishchengkun

  1. Oracle中利用哈希函数提高查询速度

  2. 当表中存在大量键值的时候，你就会开始发现由于存在许多簇块而导致的性能问题。避免 这个问题的一个方法就是使用一个哈希函数来约束簇块的数量。哈希函数将会给定一个数值用来限定簇块数量的预计范围，但它得到的值是相对等分布的。哈希函数中存在的一个问题就是函数值会打乱记录原本的顺序。你可以通过 ORDER BY来解决这个问题；但是，在很多情况下，记录数量是非常庞大的。在Oracle 10g 中，你可以将一个数据定义为“natural order” ，那么就可以不用经过排序而以你所希望的顺序来检索哈希簇的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38536267

  1. Go语言常见哈希函数的使用

  2. 哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过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。具体的介绍网上有很详细的描述，如闲聊哈希表 ，这里就不再累述了；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-22
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38608025

  1. 可证明安全的非迭代哈希函数，可抵抗生日攻击

  2. 为了有效，经济地检查IP地址的完整性和真实性，本文提出了一种新的非迭代哈希函数，称为JUNA，该函数基于多元置换问题和异常子集乘积问题，至今尚未找到次指数时间解。 。 JUNA包含初始化算法和压缩算法，并将仅被视为一个块的nbit短消息转换为80≤m≤232和80≤m≤n≤4096的比特摘要。 分析和证明表明，新哈希是单向，弱碰撞，强碰撞的，其对诸如生日攻击和中间相遇攻击等现有攻击的安全性为to（2m）。 此外，给出了新哈希函数可以抵抗生日攻击的详细证据。 与基于离散对数问题的Chaum–Hei

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38641764

  1. beamsplitter:分束器-通过SMHasher的新的（可能是通用的）哈希。主要使用随机的10x64 S-box构建。同样在NodeJS中-源码

  2. :gem_stone: 分束器（以命名）是一系列哈希函数，这些函数通过选择高熵随机10x64 S盒进行参数化。到目前为止，所有经过测试的S盒均通过了所有SMHasher测试。它的速度不是特别快，并且以〜550-800MB / s（取决于硬件）的速度比SHA1，SHA2和SHA3快。 包含CLI应用程序 传递SMHasher的新哈希。主要使用随机的10x64 S-box构建。 比SHA1-160，SHA2-256和SHA3-256（Keccak）更快。在3 GHz下以550Mb / s的速度进行测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：189440
    • 提供者：weixin_42117224

  1. cuckoo:杜鹃哈希-Go中的全面支持，没有依赖项-源码

  2. 杜鹃哈希表 此程序包是杜鹃哈希表（CHT）的实现。 [^ 1]布谷鸟哈希表类似于Go的内置哈希表，但是在发生哈希冲突时，使用具有级联随机游走槽逐出策略的多个哈希表。可以选择动态添加其他哈希表。杜鹃哈希表是一种3D数据结构。多个哈希表由存储桶组成。每个存储桶均包含插槽。每个插槽包含一个键/值对。哈希表都使用相同的哈希函数，但种子不同。 Go的内置地图经过精心设计和实施。作者一直使用它。此CHT是一种精巧的定制数据结构，更适合于数据集很大，内存效率是关键或两者兼而有之的特殊情况。 为什么使用CHT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_42133899

  1. RedisJumphash:Google的C语言中的“跳转”一致哈希函数，作为Redis模块-源码

  2. RedisJumphash 一个端口用作C中的Redis模块。 一致的散列指定了服务器之间数据的分布，以便可以添加或删除服务器而不必完全重组数据。 最初提出将其用于Internet上的Web缓存，以解决客户端可能不了解整个缓存服务器集合的问题。 关于跳转哈希的一些知识： ...跳转一致性哈希不需要存储，速度更快，并且在将存储桶数变化时，在存储桶之间平均分配键空间以及平均分配工作负载方面做得更好。 RedisJumphash提供了非常快速的一致性哈希函数，以使用Redis构建分布式系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42116734

  1. 基于边距的两阶段监督哈希用于图像检索

  2. 保留相似性的哈希是大规模图像检索中最近邻居搜索的一种广泛使用的方法。 最近，有监督的哈希方法很吸引人，因为它们通过合并有监督的信息来学习具有较少比特的紧凑型哈希码。 在本文中，我们提出了一种新的两阶段有监督哈希算法，该方法将哈希学习过程分解为学习近似哈希码的阶段，然后是学习哈希函数的阶段。 在第一阶段，我们提出了一个基于余量的目标，以找到近似的哈希码，以使与一对相似（不相似）图像关联的一对哈希码具有足够小的（较大的）汉明距离。 该目标导致极具挑战性的优化问题。 我们开发了一种协调下降算法来有效解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：620544
    • 提供者：weixin_38625098

  1. xxhashlite:使用xxHash的非常快速的哈希函数-源码

  2. xxhashlite xxhashlite提供简单访问在极快的散列函数用于-内存r对象的散列。 这个新版本的xxhashlite （v0.2.0）是一个重大更新，现在可以通过内部利用R的序列化功能对任何R对象进行快速哈希处​​理。 该软件包是的包装。 有关该代码的版权和许可信息，请参阅LICENSE-xxHash 。 使用最新版本的xxHash，新的（甚至更快的）哈希函数xxh3_64bits和xxhash128被认为是稳定的。 盒子里装了什么 xxhash(robj, algo)计算ba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：138240
    • 提供者：weixin_42112894

  1. DistillHash：通过提取数据对进行无监督的深度哈希

  2. 由于具有很高的存储和搜索效率，散列在大规模相似性搜索中已变得十分普遍。 特别是，深度哈希方法大大提高了在有监督的情况下的搜索性能。 相反，由于缺乏可靠的监督相似性信号，无监督的深度哈希模型很难获得令人满意的性能。 为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的深度无监督哈希模型，称为DistillHash，它可以学习由数据对组成的，具有置信度相似信号的数据集。 具体来说，我们调查了从局部结构中获悉的初始噪声相似度信号与贝叶斯最佳分类器分配的语义相似度标签之间的关系。 我们表明，在温和的假设下，可以潜在地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：750592
    • 提供者：weixin_38648396

  1. 基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法

  2. 在分析海量生物序列时，现有的聚类算法存在着时间效率不高、 准确率较低，以及聚类结果的生物意义不足等问题。针对这些问题，提出一种基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法。通过对生物序列使用 K 词计算其标准熵，将标准熵作为局部敏感哈希函数簇的特征向量，计算特征矩阵并应用于生物序列聚类。实验结果表明，该算法能够有效地提高时间效率和聚类的准确率。随着数据集的增大，也同样取得很好的效果，实验结果更具有生物解释性和实际意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_38597970

  1. 摘要-blake2b：BLAKE2b加密哈希函数-源码

  2. 摘要：： Blake2b BLAKE2是一种加密哈希函数，比MD5，SHA-1，SHA-2和SHA-3更快，但至少与最新标准SHA-3一样安全。 BLAKE2的高速度，安全性和简便性已被许多项目采用。 有关更多信息，访问： : 。 概括 此gem是C扩展，可在Ruby中使用BLAKE2b。 此BLAKE2b实现（或仅BLAKE2）针对具有SSE支持的64位平台（不包括启用NEON的ARM）进行了优化。 它产生1到64字节之间任何大小的摘要。 此gem的C代码摘自提交的。 安装 gem

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_42097208

  1. Hashing-SHA-Implementation-Hashing-MD5-实现：MD5消息摘要算法是一种广泛使用的加密哈希函数，可产生128位（16字节）的哈希值。 这非常简单直接。 基本思想是将可变长度的数据集映射到固定长度的数据集。

  2. 哈希SHA实施哈希MD5的实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42121058

  1. Blake3.NET：Blake3.NET是围绕BLAKE3加密哈希函数的SIMD Rust实现的快速托管包装器-源码

  2. Blake3.NET Blake3.NET是加密哈希函数的SIMD Rust实现的快速托管包装。 Blake3.NET使用的当前BLAKE3本机版本为0.3.7 产品特点 与.NET5.0 +兼容。 与Span友好的API快速互操作。 API与相似。 CPU SIMD通过动态CPU功能检测加速了硬件。 支持多个。 通过Hasher增量更新API。 通过Hasher.UpdateWithJoin支持多线程哈希。 用法 直接哈希一个缓冲区： var hash = Blake3 . H

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42157556

  1. bcrypt：bcrypt密码哈希函数的Java独立实现。 基于Blowfish密码，它是OpenBSD和其他系统（包括某些Linux发行版）的默认密码哈希算法。 包括CLI工具-源码

  2. Bcrypt Java库和CLI工具 这是Niels Provos和David Mazieres在“”中描述的OpenBSD Blowfish密码哈希算法的实现。 它的核心基于 ，但经过大量重构，现代化并具有大量更新和增强功能。 它支持所有常见，具有安全敏感的API，并且已针对一系列测试向量和参考实现进行了全面测试。 该代码使用目标进行编译，以与大多数版本以及普通Java应用程序兼容。 快速开始 将的依赖项添加到pom.xml ： at.favre.lib bcrypt&l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168555

  1. py-cryptonight：Python Cryptonight绑定扩展。 Monero哈希函数，工作量证明，cn_slow_hash（）-源码

  2. Python CryptoNight实现 用于Monero哈希函数cn_fast_hash ， cn_slow_hash Python绑定。 cn_fast_hash主要用于散列到标量/ EC点。 cn_slow_hash是CryptoNight哈希函数，用于对加密的钱包文件进行挖掘和加密密钥派生。 支持CNv1，CNv2，CNv4 在OSX + LLVM上测试的JIT，实验性 Py2，Py3兼容+使用Monero测试向量进行测试。 pip install py-cryptonigh

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：348160
    • 提供者：weixin_42107561

  1. minperf：最小的完美哈希函数库-源码

  2. Minperf 最小完美哈希函数库。 主要用Java编写。 包括C版本（当前仅对MPHF进行评估）。 可以在线性时间内生成每个密钥需要少于1.58位的MPHF。 可以以小于100 ns / key的速度生成MPHF，以小于100 ns / key的速度评估，每个密钥少于3位。 并发。 测试了多达10亿个密钥。 用于配置所需空间的两个参数，生成时间和评估时间。 通过存储每个密钥的哈希指纹，可以用作静态bloom筛选器。 性能与 CHD和GOV算法非常相似，但可配置，并且可以使用更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：362496
    • 提供者：weixin_42102933

  1. 编程语言(C++/Python/C#/javascript)中的数据结构——哈希映射

  2. 文章目录哈希表简介哈希映射简介C++Python3 哈希表简介 哈希表是一种使用哈希函数组织数据，以支持快速插入和搜索的数据结构。 有两种不同类型的哈希表：哈希集合(理解为set)和哈希映射(理解为dictionary)。 哈希集合是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。 哈希映射是映射数据结构的实现之一，用于存储(key, value)键值对。 在标准模板库的帮助下，哈希表是易于使用的。大多数常见语言（如Java，C ++ 和 Python）都支持哈希集合和哈希映射。 通过选择合适的哈希函

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38673909
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