Купить Хэш Талица
Купить Хэш ТалицаМы профессиональная команда, которая на рынке работает уже более 2 лет и специализируемся исключительно на лучших продуктах.
У нас лучший товар, который вы когда-либо пробовали!
Наши контакты:
Telegram:
E-mail:
stuffmen@protonmail.com
ВНИМАНИЕ!!! В Телеграмм переходить только по ссылке, в поиске много Фейков!
Внимание! Роскомнадзор заблокировал Telegram ! Как обойти блокировку:
http://telegra.ph/Kak-obojti-blokirovku-Telegram-04-13-15
Я ищу объяснение того, как работает хеш-таблица - на простом английском языке для простака, подобного мне! Например, я знаю, что он принимает ключ, вычисляет хеш я ищу объяснение, как , а затем выполняет какой-то модул для работы там, где он находится в массиве, где хранится значение, но где мои знания прекращаются. Я не спрашиваю конкретно о том, как вычисляются хеш-коды, но общий обзор работы хеш-таблицы. Предположим, вы хотите заполнить библиотеку книг, а не просто набивать их там, но вы хотите, чтобы они могли легко найти их снова, когда они вам понадобятся. Итак, вы решаете, что если человек, который хочет прочитать книгу, знает название книги и точный заголовок для загрузки, то это все, что нужно. С названием, человек, с помощью библиотекаря, должен иметь возможность легко и быстро находить книгу. Итак, как вы можете это сделать? Ну, очевидно, вы можете сохранить какой-то список того, куда вы кладете каждую книгу, но тогда у вас есть та же проблема, что и поиск в библиотеке, вам нужно выполнить поиск в списке. Разумеется, список будет меньше и проще в поиске, но все же вы не хотите последовательно искать с одного конца библиотеки или списка на другой. Вы хотите что-то, что с названием книги может сразу дать вам правильное место, так что вам нужно просто прогуляться до правой полки и забрать книгу. Но как это можно сделать? Ну, с некоторой предусмотрительностью, когда вы заполняете библиотеку и много работаете, когда заполняете библиотеку. Вместо того, чтобы просто начинать заполнять библиотеку с одного конца на другой, вы разрабатываете умный маленький метод. Вы берете титул книги, запускаете ее через небольшую компьютерную программу, которая выплескивает номер полки и номер слота на этой полке. Здесь вы помещаете книгу. Красота этой программы заключается в том, что позже, когда человек возвращается к чтению книги, вы снова загружаете заголовок через программу и возвращаете тот же номер полки и номер слота, который вы изначально дали, и именно там находится книга. Программа, как уже упоминалось ранее, называется хеш-алгоритмом или хэш-вычислением и обычно работает, беря в нее данные название книги в этом случае и вычисляет число из нее. Для простоты предположим, что он просто преобразует каждую букву и символ в число и суммирует их все. В действительности, это намного сложнее, чем это, но пока не оставляйте это на этом. Красота такого алгоритма заключается в том, что если вы снова и снова вводите в него один и тот же ввод, он будет каждый раз выплевывать один и тот же номер. Во-первых, там размер номера. Как правило, вывод такого хэш-алгоритма находится внутри диапазона некоторого большого числа, обычно намного большего, чем пространство, которое у вас есть в вашей таблице. Например, скажем, что у нас есть место для одного миллиона книг в библиотеке. Результат вычисления хэша может находиться в диапазоне от 0 до одного миллиарда, что намного выше. Итак, что нам делать? Мы используем что-то, называемое вычислением модуля, которое в основном говорит о том, что если вы посчитали номер, который вы хотели то есть Один миллиард , но хотели остаться внутри гораздо меньшего диапазона, каждый раз, когда вы достигаете предела этого меньшего диапазона, 0, но вы должны следить за тем, как далеко в большой последовательности вы пришли. Скажем, что выход хеш-алгоритма находится в диапазоне от 0 до 20, и вы получаете значение 17 из определенного заголовка. Если размер библиотеки составляет всего 7 книг, вы считаете 1, 2, 3, 4, 5, 6, и когда вы доберетесь до 7, вы начинаете обратно на 0. Поскольку нам нужно считать 17 раз, у нас есть 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, а конечное число равно 3. Конечно, расчет модуля не выполняется так, как это сделано с делением и остатком. Остальная часть деления 17 на 7 равна 3 7 идет 2 раза в 17 при 14, а разница между 17 и 14 равна 3. Это приводит к следующей проблеме. Поскольку алгоритм не имеет возможности размещать книги так, чтобы они точно заполняли библиотеку или хэш-таблицу, если хотите , она всегда будет вычислять число, которое использовалось ранее. В библиотечном смысле, когда вы добираетесь до полки и номера слота, в который хотите положить книгу, там уже есть книга. Существуют различные методы обработки столкновений, в том числе запуск данных в еще один расчет, чтобы получить другое место в таблице двойное хеширование или просто чтобы найти пространство, близкое к тому, которое вам было дано то есть прямо рядом с предыдущей книгой, предполагая, что слот был доступен, также известный как линейное исследование. Это означало бы, что вам придется кое-что сделать, когда вы попытаетесь найти книгу позже, но все же лучше, чем просто начать с одного конца библиотеки. Наконец, в какой-то момент вам может потребоваться добавить больше книг в библиотеку, чем позволяет библиотека. Другими словами, вам нужно построить большую библиотеку. Поскольку точное место в библиотеке было рассчитано с использованием точного и текущего размера библиотеки, следует, что если вы измените размер библиотеки, вам может понадобиться найти новые пятна для всех книг, так как расчет, сделанный для поиска их пятен изменилось. Компания Hash and Co. Каждая папка файла была четко идентифицирована с ее уникальным номером от 0 до Кандидатам на регистрацию того времени приходилось быстро извлекать и хранить записи клиентов для рабочего персонала. Сотрудники решили, что было бы более эффективно использовать методологию хэширования для хранения и извлечения своих записей. Чтобы записать клиентскую запись, клерки будут использовать уникальный номер клиента, записанный в папке. Используя этот номер клиента, они будут модулировать хеш-ключ на , чтобы идентифицировать кабинет подачи, в котором он содержится. Когда они открыли шкаф для подачи, они обнаружат, что он содержит много папок, упорядоченных по номеру клиента, После определения правильного местоположения они просто пропустили бы его. Чтобы получить запись клиента, клеркам для подачи документов будет указан номер клиента на листе бумаги. Используя этот уникальный номер клиента, они будут модулировать его на хэш-код , чтобы определить, в каком хранилище находится папка клиентов. Когда они открыли кабинет подачи, они обнаружат, что в нем содержится много папок, упорядоченных по номеру клиента. Поиск по записям позволит быстро найти папку клиента и получить ее. В нашем реальном примере нашими ковши являются шкафы для хранения , а наши записи являются файловыми папками. Важно помнить, что компьютеры и их алгоритмы имеют дело с цифрами лучше, чем со строками. Поэтому доступ к большому массиву с использованием индекса значительно значительно быстрее, чем доступ к нему последовательно. Как Саймон упомянул , который, как мне кажется, очень важен , состоит в том, что хеширующая часть должна преобразовывать большое пространство произвольной длины, обычно строки и т. Это, если очень важно помнить! Итак, в приведенном выше примере 30 возможных клиентов или так отображаются на меньшем пространстве. Основная идея заключается в том, чтобы разделить весь набор данных на сегменты, чтобы ускорить фактический поиск, который обычно занимает много времени. В нашем примере выше, каждый из шкафов подачи статистически содержит около записей. Поиск независимо от порядка через записей намного быстрее, чем иметь дело с 30 Возможно, вы заметили, что некоторые из них уже делают это. Но вместо того, чтобы разрабатывать методологию хеширования для генерации хэш-ключа, в большинстве случаев они просто используют первую букву фамилии. Поэтому, если у вас есть 26 картотечных шкафов, каждая из которых содержит букву от А до Я, теоретически вы просто сегментировали свои данные и улучшили процесс подачи и поиска. По сути, хэш-функция - это просто функция, которая берет вещи из одного пространства например, строки произвольной длины и сопоставляет их с пространством, полезным для индексирования например, целые числа без знака. Если у вас есть только небольшое количество вещей для хэша, вы можете уйти, просто интерпретируя эти вещи как целые числа, и вы закончите например, 4 байтовых строки. Обычно, однако, у вас гораздо больше места. Если пространство вещей, которое вы разрешаете в качестве ключей, больше, чем пространство вещей, которое вы используете для индексации ваш uint32 или что-то еще , вы не можете иметь уникальное значение для каждого из них. Если два или более хэша хэша имеют один и тот же результат, вам придется обрабатывать избыточность соответствующим образом это обычно называют столкновением, и как вы его обрабатываете, или не будет зависеть от того, что вы используя хэш для. Это означает, что вы хотите, чтобы он вряд ли имел тот же результат, и вам, вероятно, также очень хотелось бы, чтобы хеш-функция была быстрой. На практике вы обычно должны иметь возможность найти функцию, которая, как известно, хорошо работает для вашего приложения и использует ее. Теперь, чтобы сделать эту работу хэш-таблицей: Затем вы можете создать массив до тех пор, пока ваш индексный набор например, uint Когда вы добавляете что-то в таблицу, вы хеш-ключ и смотрите на массив в этом индексе. Если там ничего нет, вы ставите свою ценность там. Если там уже что-то есть, вы добавляете эту новую запись в список вещей по этому адресу вместе с достаточной информацией ваш оригинальный ключ или что-то умное , чтобы найти, какая запись действительно принадлежит к какому ключу. Итак, как вы идете долго, каждая запись в вашей хэш-таблице массив либо пуста, либо содержит одну запись, либо список записей. Извлечение является простым индексированием в массив и либо возвратом значения, либо ходом по списку значений, и возвратом правильного. Конечно, на практике вы, как правило, не можете этого сделать, это слишком много памяти. Таким образом, вы делаете все, основываясь на разреженном массиве где единственными элементами являются те, которые вы на самом деле используете, все остальное - неявно. Множество ответов, но ни один из них не очень визуальный, а хэш-таблицы могут легко 'click' при визуализации. Таблицы хэшей часто реализуются как массивы связанных списков. Если мы представим таблицу, в которой хранятся имена людей, после нескольких вставок она может быть выложена в памяти, как показано ниже, где -ключенные номера являются хеш-значениями текста. Задача хеш-функции с минимальными значениями для минимизации столкновений в общем случае заключается в том, чтобы разбрызгивать ключи вокруг хэш-табличных ковшей эффективно случайным образом, всегда создавая одну и ту же функцию хэша для одного и того же ключа. Даже один бит, изменяющийся в любом месте ключа, идеально - случайным образом - переворачивает примерно половину бит в результирующем хэш-значении. Обычно это связано с математикой, слишком сложной для меня. Я упомянул один простой для понимания способ - не самый масштабируемый или кеш-дружественный, но по-настоящему элегантный например, шифрование с одноразовой панелью! При таком подходе легко видеть, что изменение бита в любом месте double приводит к просмотру другого случайного числа в одной из таблиц и абсолютно некоррелированного конечного значения. Это также отлично, чтобы сэкономить время, необходимое для создания сильного хеша. Когда клавиши не увеличиваются красиво, надеюсь, что они будут достаточно случайными, им не понадобится сильная хеш-функция, чтобы полностью рандомизировать их размещение в ведра. Ну, это было менее забавно и тяжелее, чем объяснение хэш-таблицы, но надеюсь, что это поможет кому-то Вы, ребята, очень близко объясните это полностью, но не хватает пары вещей. Хэш-таблица - это всего лишь массив. Сам массив будет содержать что-то в каждом слоте. Как минимум, вы сохраните значение hashvalue или его значение в этом слоте. Вы также можете сохранить указатель или указатели на другие данные, которые вы хотите извлечь из этого слота. Важно отметить, что сам hashvalue обычно не указывает слот, в который помещается значение. Например, значение hashval может быть отрицательным целым значением. Очевидно, что отрицательное число не может указывать на местоположение массива. Кроме того, значения хеширования будут во много раз больше, чем доступные слоты. Таким образом, другой расчет должен выполняться самим хэш-таблицей, чтобы выяснить, в каком слоте должно идти значение. Это выполняется с помощью математической операции модуля, например:. Это значение - это слот, в который будет введено значение. Я предполагаю, что могут быть другие более продвинутые методы для определения индекса слота, но это общий, который я видел При использовании метода модуля, если у вас есть таблица размера , любое значение hash, находящееся между 1 и , войдет в соответствующий слот. Любые отрицательные значения и любые значения, превышающие , будут потенциально конфликтующими значениями слотов. Шансы на это зависят как от вашего метода хэширования, так и от количества общих элементов, которые вы добавляете в хеш-таблицу. PS - В С метод GetHashCode довольно медленный и приводит к действительным коллизиям значений при множестве условий, которые я тестировал. Для некоторой реальной забавы, создайте свою собственную хэш-функцию и постарайтесь, чтобы она НИКОГДА не сталкивалась с конкретными данными, которые вы хешируете, работает быстрее, чем GetHashCode, и имеет довольно равномерное распределение. Я сделал это, используя long вместо значений hashcode int size, и он неплохо работал на 32 миллионах хеш-значений в хэш-таблице с 0 столкновениями. К сожалению, я не могу использовать код, который принадлежит моему работодателю Предположим, что у вас есть реализация с альфа-числовыми хэш-кодами и для каждой буквы алфавита есть одно ведро. Эта реализация ставит каждый элемент, чей хэш-код начинается с конкретной буквы в соответствующем ведре. Скажем, у вас есть объектов, но только 15 из них имеют хэш-коды, начинающиеся с буквы 'B. Что касается вычисления хэш-кода, в нем нет ничего волшебного. Цель состоит в том, чтобы разные объекты возвращали разные коды, а для равных объектов возвращали одинаковые коды. Вы можете написать класс, который всегда возвращает то же целое число, что и хэш-код для всех экземпляров, но вы по существу уничтожаете полезность хеш-таблицы, так как это просто станет одним гигантским ведром. Хэш-таблица обертывает массив, позволяет называть его internalArray. Элементы вставляются в массив таким образом:. Иногда два ключа имеют хеш с тем же индексом в массиве, и вы хотите сохранить оба значения. Мне нравится хранить оба значения в одном и том же индексе, который просто кодировать, создавая internalArray массив связанных списков:. Удалить операции так же просто писать. Как вы можете сказать, вставки, поиск и удаление из нашего массива связанных списков - это почти O 1. Максимальный размер этого массива обычно меньше, чем количество элементов в наборе возможных значений для типа данных, хранящихся в хэш-таблице. Хэш-алгоритм используется для создания индекса в этом массиве на основе значений элемента, который будет храниться в массиве. Поскольку набор значений, которые могут быть индексами в массиве, обычно меньше, чем количество всех возможных значений, которые может иметь тип, возможно что ваш хэш-алгоритм будет генерировать одно и то же значение для двух отдельных ключей. Хороший алгоритм хэширования предотвратит это как можно больше поэтому он отнесен к типу обычно потому, что он имеет определенную информацию, которую не может знать общий хеш-алгоритм , но это невозможно предотвратить. Из-за этого вы можете иметь несколько ключей, которые будут генерировать один и тот же хэш-код. Когда это происходит, элементы в векторе повторяются, и выполняется прямое сравнение между ключом вектора и ключом, который просматривается. Если он найден, отлично, и возвращается значение, связанное с ключом, иначе ничего не возвращается. Для каждой вещи вы составляете для нее индекс, называемый хешем. Важная вещь в хеше заключается в том, что он 'разбрасывает' много; вы не хотите, чтобы две подобные вещи имели похожие хэши. Вы помещаете свои вещи в массив в позиции, обозначенной хешем. Более чем одно может завершиться при заданном хеше, поэтому вы храните вещи в массивах или что-то еще подходящее, которое мы обычно называем ведром. Когда вы просматриваете вещи в хеше, вы проходите те же шаги, вычисляя значение хеша, а затем видите, что в ведре в этом месте, и проверяете, что именно вы ищете. Когда ваше хеширование работает хорошо, и ваш массив достаточно велик, в любом конкретном индексе в массиве будет всего несколько вещей, поэтому вам не придется много смотреть. Для бонусных очков сделайте так, чтобы при достижении вашей хеш-таблицы она перемещала найденную вещь если она есть в начало ведра, поэтому в следующий раз она проверяется первым. Все ответы до сих пор хороши и имеют разные аспекты работы хэш-таблицы. Вот простой пример, который может быть полезен. Допустим, мы хотим сохранить некоторые элементы с строчными алфавитными строками в виде ключей. Как объяснил Симон, хеш-функция используется для отображения из большого пространства в небольшое пространство. Простая наивная реализация хеш-функции для нашего примера может взять первую букву строки и сопоставить ее с целым числом, поэтому 'аллигатор' имеет хэш-код 0, 'bee' имеет хэш-код 1, зебра 'будет 25 и т. Далее у нас есть массив из 26 ведер может быть ArrayLists в Java , и мы помещаем элемент в ведро, который соответствует хеш-коду нашего ключа. Если у нас есть более одного элемента, у которого есть ключ, который начинается с той же буквы, у них будет один и тот же хеш-код, поэтому все они будут в ведре для этого хеш-кода, поэтому в ведро должен быть выполнен линейный поиск найдите определенный элемент. В нашем примере, если бы у нас было всего несколько десятков элементов с ключами, охватывающими алфавит, это сработало бы очень хорошо. Однако, если у нас было миллион элементов или все ключи начинались с 'a' или 'b', то наша хеш-таблица не была бы идеальной. Я предполагаю, что вы понимаете концепцию массива A. Это то, что поддерживает операцию индексирования, где вы можете перейти к I-му элементу A \\\\\\\\\\\\\\\[I\\\\\\\\\\\\\\\] за один шаг, независимо от того, насколько велика A. Итак, например, если вы хотите хранить информацию о группе людей, у всех которых есть разные возрасты, простой способ состоял бы в том, чтобы иметь массив, который достаточно велик, и использовать возраст каждого человека как индекс в массив. В любом случае, вы можете получить доступ к информации любого человека одним шагом. Но, конечно, может быть более одного человека с тем же возрастом, поэтому то, что вы помещаете в массив в каждой записи, - это список всех людей, имеющих такой возраст. Таким образом, вы можете получить информацию отдельного человека за один шаг плюс немного поиска в этом списке называемом 'ведром'. Это только замедляется, если есть так много людей, что ведра становятся большими. Затем вам нужен более крупный массив и другой способ получить больше идентифицирующей информации о человеке, например, первые несколько букв их фамилии, вместо того, чтобы использовать возраст. Вместо использования возраста можно использовать любую функцию человека, которая производит хороший разброс значений. Как вы могли бы взять каждый третий бит ASCII-представления имени человека, скремблированного в некотором порядке. Все, что имеет значение, состоит в том, что вы не хотите, чтобы слишком много людей хешировали в том же ковше, потому что скорость зависит от того, что ведра остаются маленькими. Как вычисляется хэш, обычно не зависит от хэш-таблицы, а от элементов, добавленных к ней. Идеальный алгоритм хеш-кода и точная реализация зависят от данных, представленных в объекте. Хэш-таблица полностью работает над тем фактом, что практическое вычисление следует за машиной с произвольным доступом, то есть значение по любому адресу в памяти может быть доступно в O 1 время или постоянное время. Итак, если у меня есть юниверс ключей набор всех возможных ключей, которые я могу использовать в приложении, например, номер для студентки, если он имеет 4 цифры, то этот юниверс представляет собой набор чисел от 1 до , и способ сопоставить их с конечным набором чисел размера, я могу выделить память в моей системе, теоретически моя хэш-таблица готова. Как правило, в приложениях размер юниверса ключей очень большой, чем количество элементов, которые я хочу добавить в хеш-таблицу я не хочу тратить 1 ГБ памяти на хэш, скажем, или целых значений, потому что они 32 бит в двоичном представлении. Итак, мы используем это хеширование. Это своего рода смешанная 'математическая' операция, которая отображает мою большую вселенную в небольшой набор значений, которые я могу разместить в памяти. Таким образом, мы не теряем много памяти. Теперь большое множество, сопоставленное с небольшим множеством, отображение должно быть много-к-одному. Таким образом, разные ключи будут выделены в одно и то же пространство 'несправедливо'. Есть несколько способов справиться с этим, я просто знаю двух популярных из них:. Для всех, кто ищет язык программирования, вот как это работает. Bucket - это любое пространство, в котором хранятся значения, поскольку здесь я сохранил его как индекс массива, но, возможно, это место памяти. Ознакомьтесь с другими вопросами по меткам hashtable data-structures hash modulo. Может ли кто-нибудь прояснить этот процесс? Здесь объяснение в терминах непрофессионала. Итак, в основном, как работает хеш-таблица. Далее следует технический материал. Я надеюсь, что это объяснение было немного больше на земле, чем ведра и функции: Хэш-таблицы используются для быстрого хранения и извлечения данных или записей. Записи хранятся в buckets с помощью хеш-ключей Клавиши хэша вычисляются путем применения алгоритма хеширования к выбранному значению, содержащемуся в записи. Это выбранное значение должно быть общим значением для всех записей. Каждый контейнер может иметь несколько записей, которые организованы в определенном порядке. Надеюсь, что это поможет, Jeach! Это оказывается довольно глубокой областью теории, но основной план прост. Если у вас есть только небольшое количество вещей для хэша, вы можете уйти, просто интерпретируя эти вещи как целые числа, и вы закончите например, 4 байтовых строки Обычно, однако, у вас гораздо больше места. Балансировка этих двух свойств и нескольких других заставила многих людей заняться! Существует множество схем и трюков, чтобы сделать эту работу лучше, но это основы. Несколько слов о хэш-функциях Задача хеш-функции с минимальными значениями для минимизации столкновений в общем случае заключается в том, чтобы разбрызгивать ключи вокруг хэш-табличных ковшей эффективно случайным образом, всегда создавая одну и ту же функцию хэша для одного и того же ключа. Это выполняется с помощью математической операции модуля, например: Вот как это работает в моем понимании: Элементы вставляются в массив таким образом: Мне нравится хранить оба значения в одном и том же индексе, который просто кодировать, создавая internalArray массив связанных списков: AddLast key, value Итак, если бы я хотел извлечь элемент из своей хэш-таблицы, я мог бы написать: Вы берете кучу вещей и массив. Вот еще один способ взглянуть на него. Есть несколько способов справиться с этим, я просто знаю двух популярных из них: Используйте пространство, которое должно быть присвоено значению, в качестве ссылки на связанный список. Этот связанный список сохранит одно или несколько значений, которые будут находиться в одном и том же слоте во многих отображениях. Связанный список также содержит ключи, чтобы помочь тем, кто приходит на поиски. Он, как и многие люди в одной квартире, когда приходит человек доставки, он идет в комнату и спрашивает конкретно этого парня. Использовать двойную хэш-функцию в массиве, которая дает одну и ту же последовательность значений каждый раз, а не одно значение. Когда я иду, чтобы сохранить значение, я вижу, свободная или занятая ячейка памяти. Если он свободен, я могу сохранить там свое значение, если он занят, я принимаю следующее значение из последовательности и так далее, пока не найду свободное место, и я сохраню там свое значение. При поиске или возврате значения я возвращаюсь к тому же пути, который задан последовательностью, и в каждом месте запрашивает vaue, если он там, пока я не найду его или не поискаю все возможные местоположения в массиве. Введение в алгоритмы с помощью CLRS дает очень хорошее представление о теме.
Service Unavailable
Зависимость от трамадола Казахстан в Караганде
Закладки LSD в Солнечногорск-30
Хэш-таблицы, стеки, очереди
Онлайн калькулятор доходности майнинга крипто-валюты Hashcoin (HASH) в рублях и долларах
Обход предупреждений браузера с помощью псевдопарольных полей
Как сделать закладки в тор браузере
Как работает хэш-таблица?
Что такое хеш-таблицы и как они работают
Метод деления
Лучшие устройства хеш таблиц - Мой журнал
Как работает хэш-таблица?
Skunk семена купить Сканк сорт конопли
Что такое хеш-таблицы и как они работают
Купить закладки MDMA в Бородине
Хэш-таблицы, стеки, очереди
ЗУБЫ ПОСЛЕ ПОСЛЕДНЕЙ ДОЗЫ АМФЕТАМИНА ЖЕСТОКО БОЛЯТ
Онлайн калькулятор доходности майнинга крипто-валюты Hashcoin (HASH) в рублях и долларах
Купить закладки LSD в Ивангороде
Семена конопли для рыбалки 500гр
Лучшие устройства хеш таблиц - Мой журнал
Купить жидкий экстази Гудермес
Купить закладки лирика в Иванове
Лучшие устройства хеш таблиц - Мой журнал
Что такое хеш-таблицы и как они работают
Что такое хеш-таблицы и как они работают
Как работает хэш-таблица?
Купить белый порошок Астрахань
Лучшие устройства хеш таблиц - Мой журнал
Что такое хеш-таблицы и как они работают
Купить закладки бошки в Катайске
Закладки метамфетамин в Пугачёвом