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经常使用哈希函数的比較及其C语言实现「建议收藏」

像BKDRHash，APHash。DJBHash。JSHash，RSHash。SDBMHash，PJWHash。ELFHash等等。都是比較经典的。...经常使用字符串哈希函数有 BKDRHash。APHash。DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。对于以上几种哈希函数。...Hash函数数据1 数据2 数据3 数据4 数据1得分数据2得分数据3得分数据4得分平均分 BKDRHash 2 0 4774 481 96.55 100 90.95 82.05 92.64...能够发现，BKDRHash不管是在实际效果还是编码实现中。效果都是最突出的。APHash也是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。...hash &= ~x; } } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // BKDR Hash Function unsigned int BKDRHash

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常见hash算法

常用字符串哈希函数有BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。...数据1 数据2 数据3 数据4 数据1得分数据2得分数据3得分数据4得分平均分 BKDRHash...可以发现，BKDRHash无论是在实际效果还是编码实现中，效果都是最突出的。APHash也是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。...hash&=~x ; } } return(hash % M); } // BKDR Hash Function unsigned int BKDRHash

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【C++】位图应用 | 布隆过滤器

2个位置具体实现传递模板时，传入hash1 hash2 hash3 ，将K类型转换为整形 hash1 hash2 hash3 作为三种不同的映射方法 hash1 hash2 hash3 BKDRHash...算法在哈希中的针对string情况使用过，当需使用字符串转化为整形时，将字符串中所有字符相加，用此确定对应的key 将BKDRHash作为缺省值，传给 hash1 点击查看详细解释：哈希 -...bitset v; v.set(10); cout << v.test(10) << endl; cout << v.test(15) << endl; } //仿函数 struct BKDRHash...= (hash << 5) + e; } return hash; } }; template< size_t N, class K = string, class Hash1 = BKDRHash

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【C++】BloomFilter——布隆过滤器

所以布隆过滤器可以实现为一个模板类，将模板参数 T 的缺省类型设置为 string： template <size_t N,size_t X = 5,class K=string, class HashFunc1 = BKDRHash...: bitset _bs; }; 这里布隆过滤器提供三个哈希函数，由于布隆过滤器一般处理的是字符串类型的数据，所以我们默认提供几个将字符串转换成整型的哈希函数：选取综合评分最高的 BKDRHash...、APHash 和 DJBHash这三种哈希算法： struct BKDRHash { size_t operator()(const string& key) { size_t

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C++寻位映射的究极密码：哈希扩展

这样能减少数据库查询次数，降低负载压力，提升整体查询效率 2.1 布隆过滤器的结构 template<size_t N, class K = string, class Hash1 = BKDRHash...、Hash3 是用于计算 string 存储的哈希函数，stl 库里是有 bitset 使用的，直接开辟位图空间即可传送门：字符串Hash函数对比 2.2 布隆过滤器的哈希函数 struct BKDRHash...for (auto ch : str) { hash = hash * 131 + ch; } //cout BKDRHash

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存储改造中的逻辑和清理遗留的问题

//xxx.xxx.89', '50~75'=>'http://xxx.xxx.90', '75~100'=>'http://xxx.xxx.91' 哈希算法如下: function BKDRHash

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【C++】开散列哈希表封装实现unordered_map和unordered_set

_state(EMPTY) {} pair _kv; enum state _state; }; template BKDRHash...重新计算，映射到新表 /*vector newtables; newtables.resize(2 * _tables.size()); */ HashTableBKDRHash...5.哈希表key值不能取模无法映射的解决方法（BKDRHash） 1. 上面举例子时，键值对的key值都是整型，整型当然可以完成映射，那如果是自定义类型string呢？...字符串哈希算法 template struct BKDRHash { size_t operator()(const K& key) { return (size_t)key...;//只要这个地方能转成整型，那就可以映射，指针浮点数负数都可以，但string不行 } }; template struct BKDRHash { size_t operator

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根据字符串生成对应Hash值

hash ^= (x >> 24); } hash &= ~x; } return hash; } 6.BKDR Hash unsigned int BKDRHash

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位图布隆过滤器海量数据处理方式

简单实现代码如下这里使用3个哈希函数，分别为：BKDRHash、APHash和DJBHash。使用string为类型。...false; } //直到最后，说明该数据是存在的，返回true return true; } 整体代码如下： namespace my_BloomFilter { struct BKDRHash...return hash; } }; template<size_t N, size_t X = 5, class K = string, class HashFunc1 = BKDRHash

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移情别恋c++ ദ്ദി˶ｰ̀֊ｰ́ ) ——14.哈希(3)(布隆过滤器和位图）

#include #include #include using namespace std; namespace zone { struct BKDRHash...hash << 5) + ch; } return hash; } }; templateBKDRHash

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C++ 哈希的应用【布隆过滤器】

private: Yohifo::bitset _bits; //位图结构 }; } 显然，这三个哈希函数的选择是十分重要的，我们在这里提供三种较为优秀的哈希函数（字符串哈希算法），分别是 BKDRHash...、APHash 以及 DJBHash 函数原型如下（写成仿函数的形式，方便传参与调用）： struct BKDRHash { size_t operator()(const std::string...并且三个哈希函数我们也已经有了，所以可以将布隆过滤器中模板添加上缺省值 template<size_t N, class K = std::string, class Hash1 = BKDRHash...进行修改，结合误判率与空间，选择较为折中的 6 作为布隆过滤器的长度 template<size_t N, class K = std::string, class Hash1 = BKDRHash

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Hash模板个人模板

hash &= ~x; } } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // BKDR Hash Function unsigned int BKDRHash

2.3K2 0

【C++进阶】位图布隆过滤器与海量数据处理

五.布隆过滤器完整代码 struct BKDRHash { size_t operator()(const string& str) { size_t hash = 0; for (auto...= (hash << 5) + ch; } return hash; } }; template<size_t N, class K=string, class Hash1= BKDRHash

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C++【哈希表的完善及封装】

，这会导致哈希冲突因此，单纯的累加每个字符的 ASCII 码值显得不够专业有人专门对字符串进行研究，搞出了各种各样重复率较低的字符串哈希算法字符串哈希算法在众多字符串哈希算法中，BKDRHash...一骑绝尘，各方面都非常优秀，因此这里我们选择 BKDRHash 算法作为计算字符串值的函数 BKDRHash 的核心就是在原来值的基础上 * 131，再加上字符的 ASCII 码值 //模板的特化...GetKey { size_t operator()(const string& key) { //根据字符串，计算出数值并返回 size_t val = 0; //BKDRHash

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【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】哈希的应用——位图 | 布隆过滤器

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include using namespace std; struct BKDRHash { size_t...} return hash; } }; template<size_t N, size_t X = 5, class K = string, class HashFunc1 = BKDRHash

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C++哈希应用——布隆过滤器

下面调用了三个综合评分最高的四个哈希算法（把字符串转化成整形）struct BKDRHash{size_t operator()(const string& key){size_t hash = 0;for...,//最多存储的数据个数size_t X=6,//平均存储一个数据要开辟6个映射位class K=string,//数据类型的模板参数---缺省值给string class HashFunc1=BKDRHash

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【C++篇】哈希扩展：位图和布隆过滤器+哈希切割

set：用3个哈希函数来计算数据对应的整数，然后用set到位图中即可 test：用3个哈希函数来计算数据对应的整数，然后判断各个整数在位图中是否为1 //BKDR哈希算法 struct BKDRHash...} return hash; } }; template<size_t N , class K = string , class Hash1 = BKDRHash

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【C++修炼之路】25.哈希应用--布隆过滤器

4.2 BloomFilter.h #pragma once #include //设置的仿函数 struct BKDRHash { size_t operator()(const...} return hash; } }; template<size_t N, size_t X = 5, class K = string, class HashFunc1 = BKDRHash

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网络后台开发面试题

arithmetic operations in such expressions will use 32-bit modular arithmetic ignoring overflow 在实际中，BKDRhash...函数比较好 // BKDR Hash unsigned int BKDRHash(char *str) { unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313

1.7K8 0

C++哈希应用-位图布隆过滤器海量数据处理

k 为哈希函数个数，m 为布隆过滤器长度，n 为插入的元素个数，p 为误报率所以根据公式，我这里使用的哈希函数为3个，空间就应该开插入元素个数的五倍左右实现代码： struct _BKDRHash...{ //BKDRHash size_t operator()(const std::string& key) { size_t hash = 0; for (size_t i...magic *= 378551; } return hash; } }; template<size_t N,class K=std::string, class Hash1=_BKDRHash

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