哈希函数编程实现

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视频哈希算法的设计与实现

视频哈希算法的设计与实现

视频哈希算法的设计与实现随着互联网技术的发展和普及,人们的生活方式也随之发生了很大的变化。

在现如今的数字化时代,视频成为了人们随时随地学习、娱乐、交流的重要手段之一。

然而,随之而来的是海量的视频数据需要储存、管理和处理。

这时引入哈希算法成为一个有利的工具,能够对视频数据进行高效的处理与管理。

这里将介绍视频哈希算法的设计与实现。

1.哈希算法简介哈希算法是一类将数据压缩成指定位数摘要信息的算法,它的应用十分广泛,如常见的md5、sha1等就是哈希算法的代表。

哈希函数将任意长度的消息映射为固定长度的消息摘要,这个摘要通常是一个较小的固定大小的字符串,也就是哈希值。

哈希函数的设计应尽量满足两个条件:首先,哈希值的计算无法逆推出原数据,其次任何一点微小的数据变化都会使哈希值发生不可忽略的变化。

2.视频哈希算法的作用视频哈希算法的作用是对视频数据进行快速度查找、去重、识别等。

对于大规模的视频数据,如何进行去重是一个十分重要的问题。

这时可以通过将视频进行哈希值的计算,将哈希值作为查找索引进行去重。

通过视频哈希,可以极大地提高去重的效率。

此外,在视频资源使用中,哈希算法可以对视频进行识别,找出相似视频。

3.视频哈希算法的流程视频哈希算法的流程通常包括以下几个步骤:(1)将视频分解为连续的图像帧序列(2)通过图像的特征提取算法,计算得到每张图像的哈希值(如graycode哈希)(3)将图像哈希值序列组成一个哈希特征序列(4)通过哈希特征序列进行查重、相似性识别等操作4.视频哈希算法的实现在实现视频哈希算法的过程中,通常要先对视频进行格式转换,使其能够被Python等编程语言所识别。

其次,我们需要用到一些第三方库,如Python中的OpenCV库等,来完成图像特征的计算。

在完成图像特征的计算后,我们便可以进行哈希特征的提取和组成了。

最后我们可以选择不同的算法,来进行相似度的计算和哈希值的查找。

例如,可以选择cosine similarity算法、hamming distance算法等。

详解JavaScript实现哈希表

详解JavaScript实现哈希表

详解JavaScript实现哈希表⽬录⼀、哈希表原理⼆、哈希表的概念三、哈希化冲突问题1、链地址法2、开放地址法四、哈希函数的实现五、封装哈希表六、哈希表操作1、插⼊&修改操作2、获取操作3、删除操作4、判断哈希表是否为空5、获取哈希表的元素个数七、哈希表扩容1、哈希表扩容思想2、哈希表扩容实现⼋、完整代码⼀、哈希表原理哈希表是⼀种⾮常重要的数据结构,⼏乎所有的编程语⾔都有直接或者间接的应⽤这种数据结构,它通常是基于数组实现的,当时相对于数组,它有更多的优势:它可以提供⾮常快速的插⼊-删除-查找操作。

哈希表的速度⽐数还要快,基本可以瞬间查找到想要的元素哈希表相对于数来说编码要容易的多。

但是哈希表相对于数组也有⼀些不⾜:哈希表中的数组是没有顺序的,所以不能以⼀种固定的⽅式(⽐如从⼩到⼤)来遍历其中的元素。

通常情况下,哈希表中的key是不允许重复的,不能放置相同的key,⽤于保存不同的元素。

那么,哈希表到底是什么呢?它的结构是数组,但是神奇的地⽅在于对下标值的⼀种变换,这种变换我们可以称之为哈希函数,通过哈希函数可以获得到HashCode。

接下来,我们可以来看⼀个例⼦:使⽤⼀种数据结构来存储单词信息,⽐如有50000个单词,找到单词后每个单词有⾃⼰的具题应⽤等等。

我们应该怎样操作呢?或许我们可以尝试将字母转化成合适的下标。

但是怎样才能将⼀个字符转化成数组的下标值呢?有没有⼀种⽅案,可以将单词转化成数组的下标值呢?如果单词转化为数组的下标,以后如果我们要查找某个单词的信息,直接按照下标值⼀步即可访问到想要的元素。

那么怎样将字符串转化为下标值呢?其实计算机有很多的编码⽅案就是⽤数字代替单词的字符,就是字符编码,当然,我们可以设计⾃⼰的编码系统,⽐如a是1,b是2,c是3等等。

但是有了编码系统以后,⼀个单词如何转化成数字呢?在这⾥,我们有两种⽅案:⽅案⼀:数字相加⼀种转换单词的简便⽅法就是把单词每个字符的编码求和例如单词cats转成数字:3+1+20+19=43,那么43就作为cats单词下标存在数组中但是按照这种⽅案有⼀个很明显的问题就是很多单词最终的下标可能都是43我们知道数组中⼀个下标值位置只能存储⼀个数据,如果存⼊后来的数据,必然会造成数据的覆盖,故⽽,⼀个下标存储这么多单词显然是不合理的。

unorderedmap哈希函数

unorderedmap哈希函数

文章标题:深度探讨:unordered_map的哈希函数在C++编程中,unordered_map是一个非常有用的数据结构,它提供了一种键-值对的映射关系,使得我们可以通过键快速访问对应的值。

在unordered_map内部,使用了哈希函数来实现对键的快速定位和查找。

本文将深度探讨unordered_map的哈希函数,包括基本原理、常见的哈希函数实现、哈希冲突解决方法以及自定义哈希函数的实践经验。

1. 哈希函数的基本原理在unordered_map内部,哈希函数的作用是将不同的键映射到不同的整数值,这样就可以通过这个整数值来快速找到对应的值。

通常情况下,哈希函数需要满足以下几个要求:- 一致性:相同的键必须映射到相同的整数值。

- 均匀性:哈希函数应该能让键的分布尽可能均匀,减少哈希冲突的概率。

2. 常见的哈希函数实现C++标准库提供了多种哈希函数的实现,其中最常用的是std::hash。

对于不同的数据类型,也可以使用特定的哈希函数,比如std::hash<int>、std::hash<string>等。

在实际使用中,我们也可以根据实际情况选择或自定义哈希函数,以满足特定的需求。

3. 哈希冲突的解决方法哈希函数可能会导致不同的键映射到相同的整数值,这就是哈希冲突。

为了解决哈希冲突,通常采用以下几种方法:- 拉链法:将相同整数值的键值对存储在同一个位置,比如使用链表或者红黑树来管理。

- 开放寻址法:通过线性探测、二次探测、双重哈希等方法来寻找下一个可用的位置。

4. 自定义哈希函数的实践经验在实际应用中,有时我们可能需要对自定义数据类型进行哈希,比如自定义的结构体、类等。

这时就需要自定义哈希函数,以便unordered_map能够正确地处理这些数据类型。

在自定义哈希函数时,需要注意以下几点:- 选择一个合适的哈希算法,可以使用基本的位运算、乘法哈希、旋转哈希等方法。

- 确保哈希函数的一致性和均匀性,避免产生大量的哈希冲突。

Python中的Hash函数实现方式

Python中的Hash函数实现方式

Python中的Hash函数实现方式1.概述Hash函数是计算机科学中十分重要的一个概念,在Python语言中,Hash函数被广泛使用,Python标准库中也包含了一些常用的Hash函数。

本文将从以下几个方面对Python中的Hash函数进行介绍:Hash函数的概念、Hash函数的应用、Hash函数的实现方式以及Hash函数的应用实例等。

2. Hash函数的概念Hash函数,也叫散列函数,是将任意长度的输入(又叫做预映射,pre-image),通过散列算法,变换为固定长度的输出(又叫做散列值,Hash值,message digest)的函数。

Hash函数的特点是输入和输出的类型不一定相同,而且无论输入的数据多少,输出的结果长度是固定的。

Hash函数的设计是为了保证输入数据的机密性、数据完整性以及防止重放攻击等。

在Python中,Hash函数是一个内置函数,它被用于创建Hash对象,Hash函数的格式如下:hash(object)其中,object表示要计算Hash值的对象,可以是数字、字符串、元组、列表、字典等。

3. Hash函数的应用Hash函数在计算机科学中有很多应用,下面简单介绍几个常见的应用:3.1哈希表哈希表是一种数据结构,它通过Hash函数将关键字映射为索引,可以实现快速的数据检索,常见的哈希表有字典(Dictionary)、集合(Set),Python中的字典和集合就是基于哈希表实现的,因为Hash函数可以将输入的键(Key)映射为索引(Hash值),并将索引与值(Value)组合存储在相应的数据结构中。

在Python中,字典和集合是非常常见的数据结构,它们在实际开发中被广泛使用。

3.2文件完整性验证Hash函数还可以被用于文件完整性验证,比如,我们可以通过计算文件内容的Hash值来判断文件是否被篡改或者被恶意软件所感染,这对于保证文件的安全性具有重要作用。

3.3数字签名数字签名是一种用于确认在不可否认的情况下,数据的来源和完整性的技术。

hash算法在fpga中的实现

hash算法在fpga中的实现

在FPGA(可编程逻辑门阵列)中实现哈希算法涉及到硬件描述语言(HDL)编程,通常使用像Verilog或VHDL这样的语言。

哈希算法的实现可以分为以下步骤:1. 选择哈希算法:首先,选择适合应用需求的哈希算法。

常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。

哈希算法的选择将直接影响 FPGA 上的硬件实现。

2. 设计哈希算法硬件结构:使用硬件描述语言(Verilog或VHDL)设计哈希算法的硬件结构。

这可能包括以下组件:•数据缓冲区(Data Buffer):存储输入数据块。

•状态寄存器(State Registers):存储算法的中间状态。

•轮函数(Round Function):执行哈希算法的每一轮运算。

•输出寄存器(Output Registers):存储最终哈希值。

3. 实现数据流路径:在设计中,需要实现数据从输入到输出的流动路径。

这包括将输入数据块传递到哈希算法的数据路径中,执行哈希算法的轮函数,最终得到哈希值。

4. 时钟控制:在 FPGA 中,时钟是至关重要的。

确保哈希算法的每个步骤都在正确的时钟周期内完成。

5. 测试和验证:编写测试代码来验证的哈希算法实现。

这可以包括模拟测试、硬件仿真或在实际FPGA 上进行验证。

6. 性能优化:性能优化是 FPGA 设计的一个关键方面。

可以尝试通过并行处理、流水线技术、数据复用等手段来优化的哈希算法实现,以提高性能。

示例:SHA-256哈希算法实现(简化):下面是一个简化的 SHA-256 哈希算法的 FPGA 实现的示例,使用 Verilog 语言:这是一个非常简化的例子,实际的实现会涉及到更多的细节和复杂性。

通常,哈希算法的硬件实现需要处理消息扩展、常数、轮函数等许多细节。

需要注意的是,FPGA 上的哈希算法实现是一个相当复杂的任务,需要深入了解哈希算法的原理以及 FPGA 设计的相关知识。

如果没有相关的经验,建议寻求专业的帮助或学习 FPGA 设计的基础知识。

c++中的哈希用法

c++中的哈希用法

c++中的哈希用法摘要:1.C++中哈希的基本概念2.哈希函数的实现3.哈希表的基本用法4.哈希算法的优化5.哈希在C++标准库中的应用正文:在C++中,哈希(Hash)是一种重要的数据结构,它可以将任意类型的数据映射到特定的数值。

哈希技术在编程中被广泛应用于查找、排序、数据完整性检查等场景。

本文将介绍C++中哈希的基本概念、哈希函数的实现、哈希表的用法,以及哈希算法的优化和标准库中的应用。

1.C++中哈希的基本概念哈希,又称为散列,是一种将数据转换为特定数值的技术。

在C++中,哈希算法可以看作是一种特殊的函数,它将输入的数据映射到特定的输出值。

这个输出值称为哈希值(Hash value)。

哈希值的唯一性保证了在相同数据下,即使顺序不同,哈希值也相同。

2.哈希函数的实现编写一个哈希函数时,需要考虑以下几个方面:- 选择合适的哈希算法。

常见的哈希算法有MD5、SHA-1、CRC32等。

- 确定哈希值的字符数。

例如,32位、64位等。

- 处理哈希冲突。

哈希冲突是指不同的输入数据生成相同的哈希值。

解决冲突的方法有开放寻址法、链地址法等。

以下是一个简单的C++哈希函数示例:```cpp#include <iostream>#include <unordered_map>std::unordered_map<std::string, int> hash_map;int hash_function(const std::string &key) {int hash_value = 0;for (char c : key) {hash_value = (hash_value * 31 + (c - "a")) % 100000;}return hash_value;}void insert(const std::string &key, int value) {int hash_value = hash_function(key);hash_map[hash_value] = value;}int find(const std::string &key) {int hash_value = hash_function(key);return hash_map[hash_value];}```3.哈希表的基本用法哈希表(Hash table)是一种基于哈希函数的数据结构,它通过哈希函数将键(Key)映射到特定的位置(Index),从而实现快速查找、插入和删除操作。

常用哈希算法原理及实现方式

常用哈希算法原理及实现方式

常用哈希算法原理及实现方式哈希算法是一种广泛应用于计算机科学和信息安全领域的算法。

它具有快速、高效、安全的特点,在文件校验、密码验证等方面都有着广泛的应用。

哈希算法的底层原理和实现方式有很多种,下面将对几种常用的哈希算法进行简要介绍。

一、MD5算法MD5算法是一种广泛使用的哈希算法,它可以将任意长度的消息进行压缩,生成一个固定长度的哈希值。

MD5算法的核心思想是将输入消息分成固定长度的块,对每个块进行迭代处理,并且每个处理过程都包含非常复杂的逻辑运算。

最终,MD5算法将每个块的结果合并,生成128位的哈希值。

MD5算法的实现方式可以使用各种编程语言进行编写。

例如,在C语言中,可以使用OpenSSL库提供的MD5函数来实现。

二、SHA算法SHA算法是一种用于加密和安全校验的哈希算法。

SHA算法的原理与MD5算法类似,但其哈希值长度更长,密钥空间更大,安全性更高。

SHA算法有多个版本,其中最常用的是SHA-1和SHA-256。

SHA-1是一种产生160位哈希值的算法,而SHA-256则可以产生256位的哈希值。

SHA-1算法的实现方式也比较简单,可以使用Java、C++等语言的库来实现。

例如,在Java中,可以使用java.security.MessageDigest类提供的SHA-1函数来计算消息的哈希值。

三、Keccak算法Keccak算法是一种新颖的哈希算法,由比利时密码学家Joan Daemen和Gilles Van Assche开发而成。

该算法基于一种称为“海绵”概念的结构,可以实现高度可变的哈希值长度和高强度的安全性。

Keccak算法目前的标准版本是SHA-3,它可以产生不同长度的哈希值,可以抵抗各种类型的攻击,例如长度扩展攻击和碰撞攻击等。

Keccak算法的实现方法与其他哈希算法略有不同。

它需要使用一个称为“求和”的函数,将消息分块后按位异或操作,再进行轮迭代,最终得到哈希值。

四、BLAKE2算法BLAKE2算法是一种由Jean-Philippe Aumasson、Samuel Neves 和Zooko Wilcox-O'Hearn等人联合开发的哈希算法。

c实现的hash表-概述说明以及解释

c实现的hash表-概述说明以及解释

c实现的hash表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机科学中,哈希表(Hash Table),又被称为散列表,是一种常用的数据结构。

它能够以常数时间复杂度(O(1))来实现插入、删除和查找等操作,因此具有高效的特性。

哈希表通过哈希函数将键(key)映射到一个固定大小的数组(通常称为哈希表)。

通过这种映射关系,我们可以在数组中快速访问到对应的值(value)。

常见的应用场景包括缓存系统、数据库索引、编译器符号表等。

相对于其他数据结构,哈希表具有以下优点:1. 高效的插入、删除和查找操作:哈希表在插入、删除和查找数据时以常数时间复杂度进行操作,无论数据量大小,都能快速地完成操作。

2. 高效的存储和检索:通过哈希函数的映射关系,哈希表能够将键值对存储在数组中,可以通过键快速地找到对应的值。

3. 空间效率高:哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标,能够充分利用存储空间,避免冗余的存储。

然而,哈希表也存在一些局限性:1. 冲突问题:由于哈希函数的映射关系是将多个键映射到同一个数组下标上,可能会导致冲突。

解决冲突问题的常见方法包括链地址法(Chaining)和开放定址法(Open Addressing)等。

2. 内存消耗:由于哈希表需要维护额外的空间来存储映射关系,所以相比于其他数据结构来说,可能会占用较多的内存。

本篇长文将重点介绍C语言实现哈希表的方法。

我们将首先讨论哈希表的定义和实现原理,然后详细介绍在C语言中如何实现一个高效的哈希表。

最后,我们将总结哈希表的优势,对比其他数据结构,并展望哈希表在未来的发展前景。

通过本文的学习,读者将能够深入理解哈希表的底层实现原理,并学会如何在C语言中利用哈希表解决实际问题。

1.2 文章结构本文将围绕C语言实现的hash表展开讨论,并按照以下结构进行组织。

引言部分将对hash表进行概述,介绍hash表的基本概念、作用以及其在实际应用中的重要性。

同时,引言部分还会阐述本文的目的,即通过C语言实现的hash表,来探讨其实现原理、方法以及与其他数据结构的对比。

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#include<cstdio>#include<iostream>#include<cstring>#include<cstdlib>#include<fstream>#include<ctime>using namespace std;class Hash;class Node{//边节点类public:Node(char *ptr){int len=strlen(ptr);str=new char[len+1];for(int i=0;i<len;i++){str[i]=ptr[i];}str[len]='\0';next=NULL;}~Node(){delete []str;}friend class Hash;//定义为友元private:char* str;Node*next;};class Hash{//哈希散列表类public:Hash(int len=0){//构造函数length=len;count=0;head=new Node*[len];for(int i=0;i<length;i++){head[i]=NULL;}file=NULL;}~Hash(){//析构函数ClearList();//用于清空哈希表中的数据delete[]head;}void HashTest(int type){//运用哈希函数进行测试,tupe=0为BKDR,type=1为ELF,type=2为AP,type=3为自己设计哈希函数ClearList();//用于清空散列表中的数据,进行新的哈希函数测试file=fopen("data.txt","r");//指定读入文件为data.txtif(file==NULL){cout<<"文件打开失败!"<<endl;return ;}char str[32];//假定每个字符长度不超过32unsigned int position;while(!feof(file)){count++;fscanf(file,"%s",str);if(type==0){position=BKDRHash(str);}else if(type==1){position=ELFHash(str);}else if(type==2){position=APHash(str);}else{position=MyHash(str);}position=position%length;Node *node=new Node(str);if(head[position]==NULL){head[position]=node;}else{Node*temp;temp=head[position];while(temp->next!=NULL){temp=temp->next;}temp->next=node;}}fclose(file);Assess(type);//计算桶使用率和平均桶长}void SetFile(int num){//设计随机数据文件ofstream fout("data.txt");if(!fout.is_open()){cout<<"无法打开输出流!!程序退出"<<endl;exit(0);}srand(time(0));//置随机数种子,一个随机数序列只需置一次。

for(int i=0;i<num;i++){int clength=1+rand()%32;//字符串的长度1到32,全字母字符串for(int j=0;j<clength;j++){int d=65+rand()%58;if(!('Z'<d&&d<'a')){char cname=(char)(d);fout<<cname;}else{j--;}}if(i!=num-1)fout<<" ";}fout.close();}void Display(){//查看哈希表内存存入状态Node*temp;for(int i=0;i<length;i++){temp=head[i];if(temp==NULL){cout<<i+1<<"."<<" "<<endl;}else{cout<<i+1<<".";while(temp!=NULL){cout<<temp->str<<" ";temp=temp->next;}cout<<endl;}}}private:void Assess(int type){//计算评价指标,输出到控制台int backet_num=0;for(int i=0;i<length;i++){if(head[i]!=NULL){backet_num++;}}backet_usage=(float)backet_num/length;avg_backet_len=(float)count/backet_num;if(type==0){cout<<"测试"<<count<<"数据"<<"BKDR哈希函数的指标:"<<endl;cout<<"桶的使用率为:"<<backet_usage*100<<"%"<<endl;cout<<"桶的平均长度为:"<<avg_backet_len*100<<"%"<<endl;}else if(type==1){cout<<"测试"<<count<<"数据"<<"ELF哈希函数的指标:"<<endl;cout<<"桶的使用率为:"<<backet_usage*100<<"%"<<endl;cout<<"桶的平均长度为:"<<avg_backet_len*100<<"%"<<endl;}else if(type==2){cout<<"测试"<<count<<"数据"<<"AP哈希函数的指标:"<<endl;cout<<"桶的使用率为:"<<backet_usage*100<<"%"<<endl;cout<<"桶的平均长度为:"<<avg_backet_len*100<<"%"<<endl;}else{cout<<"测试"<<count<<"数据"<<"My哈希函数的指标:"<<endl;cout<<"桶的使用率为:"<<backet_usage*100<<"%"<<endl;cout<<"桶的平均长度为:"<<avg_backet_len*100<<"%"<<endl;}cout<<endl;}void ClearList(){//清空哈希表,用于继续测试其他哈希函数Node *temp1,*temp2;for(int i=0;i<length;i++){temp1=head[i];while(temp1!=NULL){temp2=temp1;temp1=temp1->next;delete temp2;}head[i]=NULL;}count=0;}unsigned int MyHash(char *str){//自己设计哈希函数具体实现unsigned int hashcount=0;unsigned int x=0;int i=0;while(*str){if((i&1)==0){hashcount=((hashcount<<3)+*(str++));}else{hashcount=((hashcount<<5)+~(*str++));}if((x=hashcount&0xF0000000)!=0){hashcount=hashcount^(x>>24);hashcount=hashcount&(~x);}}return (hashcount&0x7FFFFFF);}unsigned int APHash(char *str){//AP哈希函数unsigned int hashcount=0;int i;for(i=0;*str;i++){if((i&1)==0){hashcount^=((hashcount<<7)^(*str++)^(hashcount>>3));}else{hashcount^=(~((hashcount<<11)^(*str++)^(hashcount>>5)));}}return (hashcount&0x7FFFFFFF);}unsigned int BKDRHash(char *str){//BKDR哈希函数unsigned int seed=131;unsigned int hashcount=0;while(*str){hashcount=hashcount*seed+(*str++);}return (hashcount&0x7FFFFFF);}unsigned int ELFHash(char *str){//ELF哈希函数unsigned int hashcount=0;unsigned int x=0;while(*str){hashcount=(hashcount<<4)+(*str++);if((x=hashcount&0xF0000000)!=0){hashcount^=(x>>24);hashcount&=~x;}}return hashcount;}private:Node**head;//哈希表头int length;//哈希表长int count;//读入字符串数量FILE*file;//数据读入文件头指针float backet_usage;//桶的使用率float avg_backet_len;//平均桶长};int main(){Hash hash(90000);hash.SetFile(90000);//进行10000个随机数据哈希函数性能的比较hash.HashTest(0);//BKDR,hash.HashTest(1);//ELFhash.HashTest(2);//APhash.HashTest(3);//自己设计哈希函数return 0;}。

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