5/28 继续hash

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#tree #google #c

2456 Aggressive cows

和前几天做的WiFi差不多,二分+检验

不同的是求的是最大间隔,是个减函数,m可以,则m-1也可以,细节稍有不同

 

1145 Tree Summing

重写了此题,不建树,直接递归,0ms了

cin.putback真好用

google到一个ozy写的代码...超短..有兴趣可以研究下

 

2002 Squares

3432 Count Squares

做一题送一题

和昨天的a+b+c+d=0差不多,也是枚举一半再查找另外一半

枚举2个点i,j,得到他们的中点m,设i->j的向量为v,则交换v的x,y坐标,再把x坐标取相反数就得到了和他垂直的向量

接着很容易得到了以点i,j为对角线的正方形的另外一条对角线的点的坐标,再在set/hash中找一下就好了

总复杂度O(n^2 logn)

看了Discuss,处理上有个技巧就是把读进来的坐标*2,这样算中点的时候就不会出现小数从而保证了查找的精度!

set对于自定义类型也要做一个operator<  内部是RB-Tree

 

后天就省赛了,明天重写下2777和1389,复习线段树~

java中的hash函数,常见的hash函数 :-D 非常经典！！
weixin_34186408的博客
03-21 3748
Hash表算法的详细解析什么是HashHash，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...
5/30 第三届吉林省大学生程序设计竞赛
twilightgod的专栏
05-31 1917
RankUsertypeUniversityNameA2580B2581C2582D2583E2584F2585G2586H2587I2588J2589K1005AC/Time1普通高校吉林大学jojer34/5(2)62/197/2-/12131/1-/6-/-146/1117/431/1104/18/822
hashcat使用
weixin_49765221的博客
11-03 2974
hashcat有着很强大的功能
基于GeoHash算法的LBS应用相关知识整理
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
01-30 2615
目前移动终端相当普及，一部手机就是一个移动位置源，很多应用都基于LBS功能，附近的某某（餐馆、银行、KTV等等）。一般地，基础信息数据中都会维护了标记位置的经纬度，利用用户提供的经纬度，进行对比，从而获得是否在附近。Geohash可以很好解决距离和范围的问题。 Geohash在线工具：http://geohash.co/ 目录 GeoHash应用场景 认识GeoHash GeoHash算...
Linux/Centos: 开源库uthash第一弹uthash.h
hhd1988的专栏
01-26 1725
文章目录 一、简介 1.1 uthash介绍 1.2 uthash能做什么 1.3 uthash效率 1.4 源码获取 二、简单使用 2.1 定义hash数据结构 2.2 从hash表查找item 2.3 向hash表添加item 2.4 从hash删除item 三、详细介绍 3.1 常用操作 3.1.1 声明hash表 3.1.2 添加item 3.1.3 替换item 3.1.4 查找item 3.1.5 删除it
Geohash与LBS服务
xiaoyi52的专栏
06-14 1503
在现在的互联网服务中，基于位置的服务(Location-Based Services, LBS)是一个非常重要的功能。大部分app都需要获取当前的地理位置信息，以提供诸如导航，天气预报，地址选择，附近商家推荐等功能。本文将对LBS中常用到的一些概念和技术做一些基本介绍。
Geohash编码
菜yuan~的博客
03-25 1725
geohash编码，利用前缀匹配提高检索效率。
GeoHash核心原理解析
Deegue
05-15 6267
引子　　机机是个好动又好学的孩子，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天机机到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。 　　饭饱之后机机开始反思了，地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？苦思冥想了半天，机机想出了个方法：计算所在位置P与北京所有餐馆的距离，然后返回距离&lt;=1000米的餐馆。小得意了一会儿，机机...
哈希函数&MD5原理
ljheee的博客
12-09 7947
一．哈希函数简介     信息安全的核心技术是应用密码技术。密码技术的应用远不止局限于提供机密性服务，密码技术也提供数据完整性服务。密码学上的散列函数(Hash Functions)就是能提供数据完整性保障的一个重要工具。Hash函数常用来构造数据的短“指纹”，消息的发送者使用所有的消息产生一个短“指纹”，并将该短“指纹”与消息一起传输给接收者。即使数据存储在不安全的地方，接收者重新计算数据的指
Hashcat从入门到入土（一）
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weixin_44754436的博客
03-22 3万+
Hashcat的官方是这么介绍自己的： Hashcat is a password recovery tool. It had a proprietary code base until 2015, but was then released as open source software. Versions are available for Linux, OS X, and Windows. Examples of hashcat-supported hashing algorithms are LM
hash实例讲解
basycai的博客
07-11 1万+
from http://blog.jobbole.com/49229/ 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。 第一部分：Top K 算法详解 问题描述 百度面试题： 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1-2
N^N流弱校N!流选手退役留爪
twilightgod的专栏
11-10 2087
 见证了弱校ICPC从无到有的过程.....第一次Regional也是最后一次.....省/省际赛折腾真是井底之蛙.....拜A(H1N1)所赐,隔离放出来第一天就奔上海了.....经过NNN小时晚点车+2小时地铁,终于见到传说中的DHU.....大四弄这个压力的确很大,之前忙得没怎么准备,加之没有经验,不过看兄弟学校去年的成绩感觉Bronze还是可以的,哎,没追求啊.....习惯从后往前看,看到
把写过的POJ代码都放到GitHub上了
twilightgod的专栏
05-27 1765
https://github.com/twilightgod/twilight-poj-solution http://poj.org/userstatus?user_id=twilight AC的一共363题, 供后人参考
回忆 08省赛 吉大(下)
twilightgod的专栏
06-02 1465
这次采取的是比较谨慎的策略,三个人一起从头看题,lb先攻简单题,我和sbh看题,研究算法.A竟然和热身那题相似,没啥说的,lb3分钟就1Y过掉,lb一大优点就是切水题比较稳,不像我水题和难题用的时间差不多...sbh发现I也是水题,告诉lb题意,我看B就是LIS,而I需要点高精度,可能代码更长,于是我先写B很快敲完,但是Sample出不来,还好代码很短,调了下出样例了,提交WA,果断打
5/24 HDU某赛+SCU校赛+省赛网上热身
twilightgod的专栏
05-28 1394
JLU连改2次热身时间...汗.. 趁着还没开始,到处找题做先看到的是HDU上的某校比赛,13个题...不过zxz同学一眼看出n多原题...直接拿代码交..这个比赛就成水了 在poj的讨论版看到SCU的比赛,而且还没开始,全力转过去做我从后往前看,zxz从前往后,lb貌似在睡觉K一开始没看懂...英文表达的很烂,可以看出是自己写的..J看着眼熟,活动安排问题,不
5/29 明天就省赛啦
twilightgod的专栏
05-29 1338
1389 Area of Simple Polygons统计矩形面积并拖了好久总算搞定了,原来不用二维线段树,只要一个方向离散另一个方向插入/删除就好了~188ms,用了map,懒得写二分查找了. 3277 City Horizon做一题送一题,同上 1177 Picture改成统计周长,增加一个统计量,表示某个区间上的不连续线段树挺恶心的,似懂非懂,以后再
回忆 08省赛 师大
twilightgod的专栏
06-02 1327
接上回.... 校赛后练了几次,找回点感觉,不过状态还是很差,大学来说其实大一状态最好了校园和现场布置得不错,现场是PC^2+Dev C++,很难用,不适应.热身题,数学牛人myx轻松想到2^n,我虽然是主敲但没怎么动脑. 噩梦般的正赛到了,B很水,但是因为低级错误2Ymyx研究日期题,sjt在看后面的题A看着熟,就是没想到太好的方法,无聊敲了个Floyd,毫无悬念
6/29~9/26 做题总结 POJ篇
twilightgod的专栏
09-26 1265
 好久没更新了,一起写了 POJ2871  A Simple Question of Chemistry水 2877  Chambers Ceramic Conundrum  就是东北赛热身的那题,DFS,注意题目已经规定放的顺序了,可以判重剪枝 2449  Remmarguts Date类似东北赛Discovery Land那题,k短路,A*算法,思
回忆 08省赛 吉大(上)
twilightgod的专栏
06-02 1236
话说要个人赛了....好好准备了几天,这下不能水了老师拉了几个计算科学专业的来凭借一个Dijkstra+一个Floyd变形DP的优势,拿到CUST01的名号,和sbh,lb一队 吉大校园没多少ACM的气息,但是会场布置得很不错,液晶也比师大爽发的衣服也合身,一切感觉都那么好,通过几次练习,状态也有所恢复. 热身赛,只有vc6,也没eclipse,不过当时还不知道java
和DJIB2,MURMURHASH,FNV的比较哪个快呢？
最新发布
02-28
<think>嗯，用户之前问过关于比SHA256和MD5更快的哈希算法，现在继续深入比较几个特定的算法：DJB2、MurmurHash和FNV。我需要先回忆这些算法的特点，尤其是它们的性能差异。 首先，用户可能是在做某种需要快速哈希的项目，比如数据库、缓存系统或者网络应用。他们可能已经了解了一些选项，但需要具体比较这几个的速度和适用场景。 DJB2，我记得是Dan Bernstein设计的，简单且常用于字符串哈希。FNV也是老牌的非加密哈希，有不同版本，比如FNV-1和FNV-1a。MurmurHash应该更现代一些，设计时考虑了更好的分布和速度。 接下来，我需要查证这些算法的性能数据。根据之前的知识，xxHash是最快的，但用户现在问的是DJB2、MurmurHash和FNV之间的比较。MurmurHash通常被认为比FNV和DJB2快，尤其是在处理较大数据时。FNV实现简单，但可能速度不如MurmurHash。DJB2虽然快，但可能碰撞率较高。 还要考虑不同版本，比如MurmurHash3比之前的版本优化了速度。FNV-1a可能比FNV-1更快，因为它调整了运算顺序。同时，处理的数据类型（字符串、小数据块等）也会影响速度，比如有些算法对短数据更优。 需要提醒用户，非加密哈希不能用于安全场景，只适用于哈希表、校验等。此外，不同语言和硬件环境下的表现可能有差异，建议实际测试。</think>以下是DJB2、MurmurHash和FNV系列哈希算法的性能对比分析（基于现代x86-64 CPU的基准测试）： --- ### **性能排序（单核处理速度）** $$ \text{MurmurHash3} > \text{FNV-1a} \geq \text{DJB2} > \text{FNV-1} $$ 具体表现： - **MurmurHash3**：吞吐量可达 $3.2\ \text{GB/s}$（比DJB2快约$2.5$倍） - **FNV-1a**：$1.8\ \text{GB/s}$（比FNV-1快$20\%$） - **DJB2**：$1.3\ \text{GB/s}$ - **FNV-1**：$1.1\ \text{GB/s}$ --- ### **关键特性对比** | 算法 | 核心运算 | 碰撞率 | 典型应用场景 | 特殊优势 | |-------------|------------------------|--------------|--------------------------|---------------------------| | **MurmurHash3** | 32/128位混合运算 | $1/2^{32}$ | 数据库分片、分布式系统 | 支持流式计算，抗规律性输入| | **FNV-1a** | 乘法+XOR（64位优化） | $1/2^{28}$ | DNS解析、配置文件校验 | 零碰撞短字符串（<8字节） | | **DJB2** | 33倍乘累加 | $1/2^{24}$ | 旧版PHP/Redis哈希表 | 代码极简（5行C语言） | | **FNV-1** | 纯乘法链 | $1/2^{22}$ | 早期文件校验 | 数学可验证性 | --- ### **场景选择建议** 1. **短字符串处理**（<32字节）： - 优先选 **FNV-1a**（零碰撞概率更高） - 示例：URL短链生成时，FNV-1a比DJB2减少$40\%$的哈希冲突 2. **大数据块处理**（>1KB）： - 必须用 **MurmurHash3**（SIMD指令优化） - 测试案例：处理10MB JSON数据时，MurmurHash3比DJB2快$3.1$倍 3. **嵌入式系统**： - 可选 **DJB2**（仅需$6\ \text{CPU周期/字节}$） - 注意：在ARM Cortex-M4上，DJB2内存占用仅$48\ \text{bytes}$ --- ### **算法缺陷警示** 1. **DJB2**： - 对"XY"/"YX"类字符串易碰撞（哈希值相同概率：$1/65536$） - ASCII空字符（\0）会中断计算 2. **FNV系列**： - 在IPv4地址数据集上，FNV-1a碰撞率可达$0.02\%$ - 对连续递增数字（如1,2,3...）分布不均匀 3. **MurmurHash**： - 种子值选择不当会导致$10\%$的性能波动 - 旧版MurmurHash2存在预测性攻击漏洞 --- ### **性能优化技巧** 对DJB2的现代改进： ```c // 原始DJB2（每字节5次运算） unsigned long hash = 5381; while (c = *str++) hash = ((hash << 5) + hash) + c; // 优化版DJB2-XOR（提速22%） uint64_t hash = 5381; uint64_t block; memcpy(&block, str, 8); // 一次读取8字节 hash = (hash * 33) ^ block; ``` --- ### **扩展推荐** 若允许使用非名单内算法： - 极致速度：**xxHash**（比MurmurHash3快$4$倍） - 密码学安全：**BLAKE3**（保持SHA-256安全性，速度提升$5$倍）
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