d-Left Hashing

最新推荐文章于 2025-03-07 16:14:42 发布

jiaomeng

最新推荐文章于 2025-03-07 16:14:42 发布

阅读量1.4w

点赞数

分类专栏： Hashing 文章标签：存储扩展

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaomeng/article/details/1523940

版权

d-Left Hashing是一种负载均衡的哈希存储策略，通过将哈希表分为d个子表，并使用d个独立的哈希函数。当存储新key时，选取负载最轻的子表进行存储，查找时需遍历d个位置。2-left hashing作为其简化形式，子表数量为2，优先选择左边负载少的位置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

下面介绍简单介绍一下d-left hashing。d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T₁和T₂，给T₁和T₂分别配备一个哈希函数

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

jiaomeng

关注关注

0
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Clean-label Backdoor Attack against Deep Hashing based Retrieval论文笔记

weiyuxin的博客

11-22

896

Clean-label Backdoor Attack against Deep Hashing based Retrieval

BloomFilter应用与D-Lelft BloomFilter实现

haier_jiang的专栏

11-25

2566

此篇文章是开发过程中对BloomFilter应用场景的一些介绍，另外项目中实现了D-Left BloomFilter，相关实现时一些注意的地方，简单介绍下！首先看一些应用场景： 1.海量的黑白名单。 2.爬虫抓取时重复的URL处理。 3.数据key是否存在检测 4.(一些面试题几十亿不重复整数中判断其中一个整数是否存在的问题，BitMap/BloomFilter能很好的解决) 。。。

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

D-left hashing

风云龙儿的专栏

07-25

2429

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64668ff00100gkzm.html 在Network Applications of Bloom Filters: A Survey一文中，作者提到了一种基于Perfect hashing的方法，它在维持同样错误率的情况下比Bloom Filter占用更少的空间。但是这种方法只能使用在静态集合上，一旦集合发生变化，就需要

数据结构之Hash算法

马靖的个人技术博客

05-18

3006

什么是Hash Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数

特殊的加密技术---哈希函数（Hash Function）

最新发布

qq_54655539的博客

03-07

586

*** 字节数组转16进制字符串* @return*/// 将每个字节转换为两个十六进制字符，并添加到结果字符串中// 如果是单个字符，则前面补0try {//获取一个用于 SHA-256 哈希计算的对象//生成一段SHA-256的哈希值，长度32字节System.out.println("哈希值的长度：" + hash.length + "byte(字节)");i < 500;i++) {

d-Left Counting Bloom Filter

yingLGG的博客

09-14

361

Hash的输出值通常有两种用途：一种用作地址，比如在哈希表中要存储一个元素，首先要针对这个元素生成一个随机地址；另一种用作fingerprint(指纹我理解可能就是一种唯一的身份识别)（或者叫digital summary），比如将密码字符串hash成一个fingerprint，验证时进行核对。今天我要介绍的这种存储信息的方式将以上两种用途结合了起来：一个hash value分作两部分，一部分用作存储地址，另一部分用作fingerprint。所以第一步生成这个元素的存储地址，第二步用另一个hash函数生成

d-Left Counting Bloom Filter (3)

jiaomeng

03-10

7084

通过以上的介绍，d-left counting bloom filter的主要思路已经呈现出来了，那就是利用d-left hashing的方法存储fingerprint。下面我们就总结一下d-left counting bloom filter的构造过程。首先我们使用一个d-left哈希表，表中每个bucket可以容纳若干个（固定数量的）cell，每个cell的位数固定，包括一

d-left 计数布隆过滤器

乐只悠悠

06-11

831

计数的布隆过滤器（Count Bloom Filter）是为了弥补普通布隆过滤器不支持删除的缺陷而出现的，但是其大部分空间的值都为0，非常浪费空间。文中指出利用d-left hashing来构造d个相互隔离的子表，每个子表下包含若干个bucket，每个bucket下包含若干个cell，每个cell下包含一个哈希指纹和一个用于计数的counter，且子表是从左到右连续运行。由此可见，d-left中的’d’描述的是将原来的哈希表拆分为多少个子表，left描述的是选择bucket的规则（元素相同则靠左优先）。

大数据量,海量数据-处理方法总结

08-29

d-left hashing 是一种 Hashing 方法，将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做 T1 和 T2，给 T1 和 T2 分别配备一个哈希函数，h1 和 h2。在存储一个新的 key 时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址 h1...

大数据常见处理方法总结.pdf

03-16

扩展到d-left hashing，如2-left hashing，是将哈希表分割成多个部分，并使用多个哈希函数，以减少碰撞和平衡负载。在存储新元素时，选择负载较小的位置存储，提高查找效率。总结来说，Bloom Filter和Hashing是大...

评价d-Left Counting Bloom Filter

jiaomeng

03-14

9203

Bloom Filter是一个简洁精致的数据结构，要对它进行本质上的提高并不容易。多少年来，针对Bloom Filter的变种很多，但实质性的突破并不多，无非Counting Bloom Filter、Compressed Bloom Filter等几种。很多变种都针对某一特定的应用领域，或是针对某一个方面的问题，离开特定的领域和问题，将它单独拿出来算不上有分量的突破。较之Bloo

d-Left Counting Bloom Filter (1)

jiaomeng

03-07

9549

哈希函数的输出值（hash value）通常有两种用途：一种用作地址，比如在哈希表中要存储一个元素，首先要针对这个元素生成一个随机地址；另一种用作fingerprint（或者叫digital summary），比如将密码字符串hash成一个fingerprint，验证时进行核对。今天我要介绍的这种存储信息的方式将以上两种用途结合了起来：一个hash value分作两部分，一部分用作存储地址，另

d-Left Counting Bloom Filter (2)

jiaomeng

03-09

7358

关于d-left hashing，上一篇文章已经介绍过了，这里不再多讲。前面提到过，使用d-left hashing是为了解决哈希表的负载平衡问题。为了了解d-left hashing如何解决这个问题，我们先来看没有d-left hashing的情况。同一个hash value高位用作地址低位用作fingerprint，这就意味着同一个地址对应着多个fingerprint。一个地址对应一个buck

从头到尾彻底解析Hash 表算法

热门推荐

一座青山的专栏

06-22

1万+

十一、从头到尾彻底解析Hash 表算法作者：July、wuliming、pkuoliver 出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v。说明：本文分为三部分内容，第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解；第二部分为关于Hash表算法的详细阐述；第三部分为打造一个最快的Hash表算法。 --------

哈希在元素包含测试中的应用

掉下个小石头

11-16

584

Andrew Zhang Nov 16, 2017一、d-left hashing 以2-left hashing为例，两个相同长度的hash表，T1和T2，分配对应两个hash函数，h1和h2。存储一个key时，分别用两个hash函数h1和h2计算两个位置h1[key]和h2[key]，然后看看两个hash table对应位置有没有空，只要任意一个有空就可以将此key放在对应位置。当采用

哈希表详解

承续缘的信仰

08-05

5707

先来看一个TopK题目：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。如何解答？Topk之前已经说过，

哈希理论

追风筝的猪

05-26

9137

计算哈希值方法哈希场景哈希算法有两个评价标准，一个是无法回源，一个是随机性（碰撞概率小），一个是计算速度。不同的应用环境对这几个目的的需求是不一样的。例如文件的md5计算和签名算法，无法回源与随机性都需要。但是哈希表的数据结构在使用的时候，主要看重随机性和计算速度。例如下载一个文件md5与一个病毒的md5一样，这时候下载器就认为你下载了正确的文件，就会带来严重的安全问题，这时其对哈希算法的要求在随

dOffsetLeft、dClientLeft、left区别

javaloveiphone的专栏

03-11

748

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>dOffsetLeft、dClientLeft、left区别</title> <script type="text/javascript" src="jquery.min.js"></script></head> <body style="position:relative;bor

deep cross-modal hashing

06-28

深度跨模态哈希化是一种将不同模态的数据（如图像和文本）映射到低维二进制编码的技术。这种哈希化方法可以用于跨模态检索和多模态数据分析等任务。深度跨模态哈希化通常使用深度神经网络来学习数据的表示，并使用...