布隆过滤器

大致思路:

布隆过滤器是通过哈希函数使得字符串产生不同的无符号整数,再通过位图,一个字符串每产生一个整数,就将这个整数在位图中的位置由0置1,当一个字符串利用m个哈希函数产生m个整数在位图的位置都为1,我们大致可以认为这个字符串存在,否者不存在。

具体代码如下:

typedef char* KeyValue; 

typedef size_t(*HASH_FUNC)(KeyValue str); //这里使用一个函数指针将字符串进行转换
typedef struct BloomFilter 
{ 
BitMap _bm; 
HASH_FUNC  _hashfunc1; 
HASH_FUNC  _hashfunc2; 
HASH_FUNC  _hashfunc3; 
}BloomFilter; 
size_t BKDRHash(KeyValue str);
size_t DEKHash(KeyValue str);
size_t FNVHash(KeyValue str);



static size_t BKDRHash(KeyValue str)
{
    unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313
    unsigned int hash = 0;
    while (*str )
    {
        hash = hash * seed + (*str++);
    }
    return (hash & 0x7FFFFFFF);
}

size_t DEKHash(KeyValue str)  
{  
    if(!*str)        // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0  
        return 0;  
    register size_t hash = 1315423911;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ ch;  
    }  
    return hash;  
}  

size_t FNVHash(KeyValue str)  
{  
    if(!*str)   // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0  
        return 0;  
    register size_t hash = 2166136261;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash *= 16777619;  
        hash ^= ch;  
    }  
    return hash;  
}  


void BloomFilterInit(BloomFilter* bf, size_t range)
{
	assert(bf);
	BitMapInit(&bf->_bm,range);
	bf->_hashfunc1=BKDRHash;
    bf->_hashfunc2=DEKHash;
	bf->_hashfunc3=FNVHash;

}
void BloomFilterSet(BloomFilter* bf,KeyValue key)//插值
{
  assert(bf);
  size_t range=bf->_bm._range;
  BitMapSet(&bf->_bm,bf->_hashfunc1(key)%range);
  BitMapSet(&bf->_bm,bf->_hashfunc2(key)%range);
  BitMapSet(&bf->_bm,bf->_hashfunc3(key)%range);

}
int BloomFilterTest(BloomFilter* bf,KeyValue key)//测试
{
	if(BitMapTest(&bf->_bm,bf->_hashfunc1(key)%(bf->_bm._range))==1)
	{
		return 1;
	}
	if(BitMapTest(&bf->_bm,bf->_hashfunc2(key)%(bf->_bm._range))==1)
	{
		return 1;
	}
	if(BitMapTest(&bf->_bm,bf->_hashfunc3(key)%(bf->_bm._range))==1)
	{
		return 1;
	}
	
	   return 0;//存在

}
void BloomFilterReset(BloomFilter* bf,KeyValue key)
{
	BitMapReset(&bf->_bm,bf->_hashfunc1(key)%(bf->_bm._range));
	BitMapReset(&bf->_bm,bf->_hashfunc2(key)%(bf->_bm._range));
	BitMapReset(&bf->_bm,bf->_hashfunc3(key)%(bf->_bm._range));

}
void BloomFilterDestory(BloomFilter* bf)
{
	free(&bf->_bm);
}
void test()
{
  BloomFilter bf;
  BloomFilterInit(&bf,-1);
  BloomFilterSet(&bf,"qwe");
  BloomFilterSet(&bf,"asd");
  BloomFilterSet(&bf,"zxc");
  BloomFilterSet(&bf,"xxx");

 if( BloomFilterTest(&bf,"qwe")==0)
 {
	 printf("[qwe] 存在\t");
 }
 else
 {
 printf("[qwe] 不存在\t");
 }
 if(BloomFilterTest(&bf,"asd")==0)
 {
	 printf("[asd] 存在\t");
 }
 else
 {
	 printf("[asd] 不存在\t");
 }
if( BloomFilterTest(&bf,"ert")==0)
{
	printf("[ert] 存在\t");
}
else
{
	printf("[ert] 不存在\t");
}
	if(  BloomFilterTest(&bf,"456")==0)
	{
		printf("[456] 存在\t");
	}
	else
	{
		printf("[456] 不存在\t");
	}
 

}
int main()
{
  test();
  return 0;
}

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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