Купить Хэш Талица

🔥Мы профессиональная команда, которая на рынке работает уже более 5 лет.

У нас лучший товар, который вы когда-либо пробовали!

Купить Хэш Талица

______________

✅ ️Наши контакты (Telegram):✅ ️

>>>НАПИСАТЬ ОПЕРАТОРУ В ТЕЛЕГРАМ (ЖМИ СЮДА)<<<

✅ ️ ▲ ✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ✅ ️

_______________

ВНИМАНИЕ! ВАЖНО!🔥🔥🔥

В Телеграм переходить только по ССЫЛКЕ что ВЫШЕ, в поиске НАС НЕТ там только фейки !!!

_______________

Купить Хэш Талица

Купить Хэш Талица – Telegraph

Купить Хэш Талица

Купить закладку в Евпатория

Купить Метадон на Hydra Златоуст

Купить Хэш Талица

Гидра анион зеркало рабочее ссылка

В любом случае, у меня были годы, чтобы подумать о природе математики, и все еще не могу понять ее. Действительно ли распределение чисел больше, даже если существует простое число ведер? Или это старая программистская сказка, которую все принимают, потому что все остальные принимают ее? Возможный Дубликат : Почему функции hash должны использовать модуль простого числа? Почему необходимо, чтобы размер таблицы hash структура данных был простым числом? Насколько я понимаю, это обеспечивает более равномерное распределение, но есть ли какая-то другая причина? Я пытаюсь написать программу C, которая использует таблицу hash для хранения разных слов, и мне бы не помешала некоторая помощь. Сначала я создаю таблицу hash с размером простого числа, которое ближе всего к числу слов, которые я должен хранить, а затем использую функцию hash, чтобы найти адрес Обычно простая функция hash работает, беря 'component parts' входных данных символов в случае строки , умножая их на степени некоторой константы и складывая их вместе в некотором целочисленном типе. Так, например, типичный хотя и не особенно хороший hash строки может быть:. Затем, если будет введена группа строк с одинаковым первым символом, то все результаты будут одинаковыми по модулю k, по крайней мере до тех пор, пока не переполнится целочисленный тип. Это не сильно портит поведение хэш-таблицы. В хэш-таблице важно не создавать коллизий для вероятных случаев, поскольку коллизии снижают эффективность хэш-таблицы. Теперь предположим, что кто-то помещает в хэш-таблицу целую кучу значений, которые имеют некоторую связь между элементами, например, все они имеют один и тот же первый символ. Я бы сказал, что это довольно предсказуемый шаблон использования, поэтому мы не хотим, чтобы он вызывал слишком много коллизий. Оказывается, что 'из-за природы математики', если константа, используемая в hash, и количество ведер являются взаимно простыми , то столкновения минимизируются в некоторых распространенных случаях. Если они не являются взаимно простыми , то существуют некоторые довольно простые отношения между входными данными, для которых коллизии не минимизируются. Вы получаете в n раз больше столкновений, где n-общий фактор. Поскольку n равно по крайней мере 2, я бы сказал, что для довольно простого варианта использования недопустимо генерировать по крайней мере в два раза больше коллизий, чем обычно. Если какой-то пользователь собирается разбить наш дистрибутив на ведра, мы хотим, чтобы это была случайная случайность, а не простое предсказуемое использование. Теперь реализации хэш-таблиц, очевидно, не имеют никакого контроля над помещенными в них элементами. Они не могут помешать им быть родственниками. Поэтому нужно убедиться, что константа и количество ведер являются взаимно простыми. Таким образом, вы не полагаетесь только на компонент 'last' для определения модуля ковша по отношению к некоторому небольшому общему фактору. Насколько я знаю, они не должны быть простыми, чтобы достичь этого, просто совместными. Но если функция hash и хэш-таблица написаны независимо, то хэш-таблица не знает, как работает функция hash. Это может быть использование константы с небольшими коэффициентами. Если вам повезет, это может работать совершенно по-другому и быть нелинейным. Если hash достаточно хорош, то любое количество ведер просто отлично. Но параноидальная хэш-таблица не может предполагать хорошую функцию hash, поэтому должна использовать простое число ведер. Аналогично, параноидальная функция hash должна использовать большую простую константу, чтобы уменьшить вероятность того, что кто-то использует несколько ведер, которые имеют общий фактор с константой. На практике, я думаю, вполне нормально использовать степень 2 в качестве количества ведер. Это удобно и избавляет от необходимости искать или предварительно выбирать простое число нужной величины. Таким образом, вы полагаетесь на функцию hash, чтобы не использовать четные множители, что, как правило, является безопасным предположением. Но вы все равно можете иногда получать плохое поведение хэширования, основанное на функциях hash, подобных приведенной выше, и подсчет простых ведер может помочь в дальнейшем. Говоря о принципе, что 'everything has to be prime', насколько я знаю, является достаточным, но не необходимым условием для хорошего распределения по хэш-таблицам. Это позволяет всем взаимодействовать, не предполагая, что другие следуют тому же правилу. Теперь вы можете сделать одно из следующих действий, чтобы избежать кластеризации. Но это может быть довольно сложно, если в вашем hashTable должны быть миллионы записей. Edit: В качестве резюме используются простые числа, потому что у вас есть наилучшие шансы получить уникальное значение при умножении значений на выбранное простое число и сложении их всех. Например, учитывая строку, умножение значения каждой буквы на простое число, а затем сложение их всех даст вам значение hash. Я читал о том, как именно HashMap работает в java. Я нашел код в методе hash в классе HashMap , где hashcode является одним из операндов с Shift right zero fill operator. Другие operands похожи на 12 7 4 Позже производится еще некоторая обработка результата. Мой вопрос заключается в том, Я понимаю, что если пространство данных имеет довольно равномерное распределение, то простой Привязка делителя к размеру таблицы также гарантирует, что число не может быть больше, чем таблица. Простые числа используются, потому что у вас есть хорошие шансы получить уникальное значение для типичной функции hash, которая использует полиномы по модулю P. Это означает, что 2 разных полинома дают одно и то же значение по модулю P. Разница этих многочленов снова является многочленом той же степени N или меньше. Поэтому, если N намного меньше P, у вас, скорее всего, не будет столкновения. После этого эксперимент, вероятно, может показать, что 37 достаточно велик, чтобы избежать коллизий для hash-таблицы строк длиной , и достаточно мал, чтобы использовать его для вычислений. Который утверждает, что вы должны использовать как можно большее количество ведер, а не округлять до простого числа ведер. Это кажется разумной возможностью. Интуитивно я, конечно, вижу, как было бы лучше использовать большее количество ведер, но я не могу привести математический аргумент в пользу этого. Многие функции hash объединяют различные элементы в данных, умножая их на некоторые коэффициенты по модулю мощности двух, соответствующие размеру слова машины этот модуль свободен, просто позволяя вычислению переполняться. Вам не нужен какой-либо общий коэффициент между множителем для элемента данных и размером таблицы hash, потому что тогда может случиться так, что изменение элемента данных не распространит данные по всей таблице. Если вы выберете простое число для размера таблицы, такой общий фактор маловероятен. С другой стороны, эти факторы обычно состоят из нечетных простых чисел, поэтому вы также должны быть в безопасности, используя степени двух для вашей таблицы hash например, Eclipse использует 31, когда он генерирует метод Java hashCode. Простые числа-это уникальные числа. Они уникальны в том, что являются продуктом простого с любым другим номером имеет наилучшие шансы быть уникальным не таким уникальным как само простое число, конечно из-за того, что для его составления используется простое число. Это свойство используется в функциях хеширования. Вот почему используются простые числа. Однако использование простых чисел-это старая техника. Ключ здесь, чтобы понять , что до тех пор, пока вы можете генерировать достаточно уникальный ключ, вы можете перейти и к другим методам хеширования. Потому что каждый раз, когда n становится C, 2C, 3C и т. Они дадут результат точно такой же, как и все нижние N битов ввода-hash. Это тоже плохой выбор. Таким образом, простые числа, как правило, дают лучшие распределенные результаты, следовательно, являются хорошим выбором для размера таблицы. Смотрите его для получения более подробной информации и примеров. Я считаю, что это просто связано с тем, что компьютеры работают с базой 2. Просто подумайте, как то же самое работает для базы Выбирая достаточно большое число non-power-of-two, вы убедитесь, что функция hash действительно является функцией всех входных битов, а не их подмножеством. Я хотел бы кое-что добавить к ответу Стива Джессопа я не могу его комментировать, так как у меня недостаточно репутации. Но я нашел кое-какой полезный материал. Его ответ очень помогает, но он допустил ошибку: размер ведра не должен быть в степени 2. При использовании метода деления мы обычно избегаем определенных значений m. Если мы не знаем, что все p-битные шаблоны низкого порядка одинаково вероятны, нам лучше спроектировать функцию hash, чтобы она зависела от всех битов ключа. Как показывает упражнение Два других строительных блока-это операция сложения и умножения. Особое свойство простых модулей состоит в том, что они образуют конечное поле с операциями сложения и умножения 'regular', только что взятыми по модулю. Это означает, что каждое умножение соответствует другому целому числу по модулю простого числа, так же как и каждое сложение. Примерно с половиной вычислений можно убедиться, что hash очень хорошо перемешан. Два умножения и операции xorshift будут смешиваться лучше, чем простое число. Затем мы можем использовать любой размер таблицы hash и сокращение hash быстрее всего, давая в общей сложности 7 операций для мощности 2 размеров таблиц и около 9 операций для произвольных размеров. Недавно я посмотрел на многие из самых быстрых реализаций таблиц hash, и большинство из них не используют простые модули. Распределение индексов таблицы hash в основном зависит от используемой функции hash. Простой модуль не может исправить плохую функцию hash, а хорошая функция hash не извлекает пользы из простого модуля. Однако есть случаи, когда они могут быть выгодными. Например, он может исправить наполовину плохую функцию hash. Для функции hash важно не только свести к минимуму коллизии в целом, но и сделать невозможным оставаться с одним и тем же hash при очистке нескольких байтов. Количество решений уравнения практически удвоилось, потому что 8 не является простым числом. Если наш злоумышленник уже знает, что 8 является возможным решением уравнения, он может изменить файл с 8 на 4 и все равно получит тот же hash. Я прочитал популярный веб-сайт wordpress, связанный с некоторыми из приведенных выше популярных ответов в верхней части. Из того, что я понял, я хотел бы поделиться простым наблюдением, которое я сделал. Вы можете найти все подробности в статье здесь , но предположим, что верно следующее:. Как получить уникальный индекс? Сделав начальный размер внутреннего контейнера также простым. Таким образом, в основном, prime задействован, потому что он обладает этой уникальной чертой создания уникальных чисел, которые мы в конечном итоге используем для ID объектов и поиска индексов внутри внутреннего контейнера. Этот вопрос был объединен с более подходящим вопросом, почему таблицы hash должны использовать массивы простого размера, а не степень 2. Для самих функций hash здесь есть много хороших ответов, но для связанного с этим вопроса, почему некоторые критически важные для безопасности таблицы hash, такие как glibc, используют массивы простого размера, пока нет. Вообще сила 2 таблиц гораздо быстрее. Функция по модулю должна выполнять целочисленное деление, которое примерно в 50 раз медленнее, чем логическое and. Безопасность в этом случае определяется атаками на стратегию разрешения коллизий, которая заключается в том, что большинство таблиц hash просто выполняют линейный поиск в связанном списке коллизий. Или с помощью более быстрого линейного поиска таблиц с открытой адресацией непосредственно в таблице. Таким образом, имея мощность 2 таблиц и некоторые внутренние знания таблицы, например размер или порядок списка ключей, предоставляемых некоторым интерфейсом JSON, вы получаете количество используемых правильных битов. Число единиц на битовой маске. Это обычно меньше, чем 10 бит. А для бит тривиально столкновение грубой силы даже с самыми сильными и медленными функциями hash. Вы больше не получаете полной безопасности ваших битных или 64 bit hash функций. И смысл в том, чтобы использовать быстрые маленькие функции hash, а не монстров, таких как мурмур или даже сифаш. Поэтому, если вы предоставляете внешний интерфейс к своей таблице hash, например, решатель DNS, язык программирования Обычно таким людям проще закрыть вашу государственную службу гораздо более простыми методами, но это произошло. Значит, людям было не все равно. Существует широко распространенный миф о том, что более безопасные функции hash помогают предотвратить такие атаки, что, как я уже объяснял, неверно. Нет никакой безопасности только с низкими битами. Это будет работать только с таблицами простого размера, но при этом будет использоваться комбинация двух самых медленных методов: slow hash плюс slow prime modulo. Функции Hash для таблиц hash в первую очередь должны быть небольшими чтобы быть встроенными и быстрыми. Безопасность может прийти только от предотвращения линейного поиска в столкновениях. Использование случайных семян также является хорошим вариантом, люди начали с этого в первую очередь, но при достаточном количестве информации в таблице даже случайное семя не очень помогает, а динамические языки обычно делают тривиальным получение семени другими методами, поскольку оно хранится в известных местах памяти. Я бы сказал, что первый ответ по этой ссылке -самый ясный ответ, который я нашел по этому вопросу. Поскольку 3 является коэффициентом 12 , ключи, кратные 3 , будут хэшироваться в ведра, кратные 3 :. Если K равномерно распределено то есть каждый ключ в K с одинаковой вероятностью встречается , то выбор m не так критичен. Но что произойдет, если K распределено неравномерно? Представьте себе, что ключи, которые с наибольшей вероятностью произойдут, являются кратными 3. В этом случае все ведра, которые не кратны 3 , будут пусты с высокой вероятностью что действительно плохо с точки зрения производительности таблицы hash. Эта ситуация более распространена, чем может показаться. Представьте, например, что вы отслеживаете объекты, основываясь на том, где они хранятся в памяти. Если размер слова вашего компьютера составляет четыре байта, то вы будете хэшировать ключи, кратные 4. Каждый ключ в K, который имеет общий коэффициент с числом сегментов m, будет хэшироваться в сегмент, кратный этому коэффициенту. Поэтому, чтобы свести к минимуму конфликты, важно, чтобы уменьшить количество общих факторов между М и элементов по K. Как этого можно достичь? Выбирая m, чтобы быть числом, которое имеет очень мало факторов: простое число. Из ответа Марио. Я провел небольшое исследование таблиц hash и постоянно натыкаюсь на эмпирическое правило, что при наличии определенного количества записей либо макс. У меня есть следующий вопрос о выборе функций hash для фильтров Bloom: Какие функции использовать? Я понимаю, что умножение на большое число перед xoring должно помочь с плохо распределенными операндами, но почему множитель должен быть простым числом? Связанный : Почему функции hash должны Насколько я понимаю, это Сначала я создаю таблицу hash с размером простого числа, которое Другие operands похожи на Безопасно ли использовать целые числа в качестве ключей hash? Я видел много ответов на вопросы, касающиеся модуля отрицательных чисел. Я могу вычислить любой модуль с помощью этого метода, и я В основном односторонние функции имеют два свойства: 1. Необратимость 2. Столкновения-сопротивление а значит нет двух одинаковых слова имеют одинаковое значение hash поправьте меня, если им О нас Контакты. Главная Вопросы Новые Популярные Теги. Поделиться Источник theschmitzer 17 июля в Hash таблица: почему размер должен быть простым? Простые функции hash Я пытаюсь написать программу C, которая использует таблицу hash для хранения разных слов, и мне бы не помешала некоторая помощь. Поделиться Steve Jessop 18 июля в Но если ваша функция вычисления hashCode для данного ключа не очень хороша, вы определенно пострадаете от кластеризации многих ключей в нескольких ведрах hash. И вот доказательство. Поделиться Unknown 23 сентября в Лучше было бы спросить, почему именно число 31? Поделиться AlbertoPL 17 июля в Когда уместно использовать простой модуль в качестве функции хеширования? Поделиться Indolering 06 ноября в Поделиться Falaina 17 июля в Это зависит от выбора функции hash. Поделиться starblue 18 июля в Поделиться user 17 июля в Эту проблему можно устранить, сделав HCF 1. Простые числа очень хороши для этого. Поделиться nishantbhardwaj 06 сентября в Надеюсь, это поможет. Поделиться iefgnoix 03 декабря в Поделиться Wolfgang Brehm 15 сентября в Поделиться Christian 18 июля в Вы можете найти все подробности в статье здесь , но предположим, что верно следующее: Использование простого числа дает нам 'best chance' уникального значения Общая реализация hashmap хочет, чтобы 2 вещи были уникальными. Уникальный код hash для ключа Уникальный индекс для хранения фактического значения Как получить уникальный индекс? Я знаю, что это упрощено, но я надеюсь донести общую идею до конца. Поделиться Ryhan 11 марта в Почему же так? Поэтому наилучшими вариантами предотвращения таких столкновений атак являются либо 1 использовать простые таблицы, потому что тогда все 32 или 64 бита имеют отношение к поиску ведра, а не только несколько. Лучшая функция роста-это последовательность Фибоначчи, и простые числа ближе к ней, чем удвоение. Это то, что делает, например, резольвер djb dns. Это то, что делает, например, java. Поделиться rurban 27 марта в В общем: Каждый ключ в K, который имеет общий коэффициент с числом сегментов m, будет хэшироваться в сегмент, кратный этому коэффициенту. Поделиться Y. Wang 22 июня в Похожие вопросы.

Купить закладку Кокаин (VHQ, HQ, MQ, первый, орех) Электросталь

Купить Хэш Талица

Перевоз купить Марихуана [White Widow]