[C/C++]BKDRHash

最新推荐文章于 2022-08-27 11:19:12 发布

weixin_30240349

最新推荐文章于 2022-08-27 11:19:12 发布

阅读量332

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： c/c++

原文链接：http://www.cnblogs.com/gmark/archive/2012/12/21/2827407.html

本文介绍了BKDRHash算法的具体实现，该算法通过将输入字符串转换为64位整数来减少哈希冲突的概率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

将字符串Hash成整型存储经常用到BKDRHash算法

uint64_t BKDRHash(const char *pszKey)
{
	uint64_t seed = 131;
	register uint64_t uCode=0;
	while(pszKey[0])
	{
		uCode = uCode *seed  + (unsigned char)pszKey[0];
		pszKey++;
	}
	return uCode;
}

选择了64位的key，减少冲突的概率。

转载于:https://www.cnblogs.com/gmark/archive/2012/12/21/2827407.html

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

weixin_30240349

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
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

C++根据CPU ID硬盘序列号主板ID生成一个设备GUID

a649156106的博客

02-27

1230

3 由于系统的 std::hash 返回值是 size_t，在 x86 和 x64 模式下得到的结果不相同。拼接成字符串，做hash得到一个唯一的设备id（unsigned int）1 使用C++实现，根据硬件信息，生成一个标识该设备的唯一ID。分别使用 x86 和 x64 运行，一千万个得到 0 个重复。根据业务需求，改造成 guid 格式的字符串。这里使用了 BKDRHash 来 hash。先获取cpuid，硬盘id，主板id。验证 BKDRHash 的碰撞概率。

哈希（C++）

mmz123_的博客

03-07

1050

文章目录unordered系列关联式容器unordered_mapunordered_set底层结构哈希概念哈希冲突哈希函数（常见）哈希冲突解决闭散列开散列（哈希桶） unordered系列关联式容器在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

哈希算法的实现c++

05-10

哈希算法的实现c++

BKDRhash

weixin_30788731的博客

11-24

282

哈希：字符串（数字同理）：例如有100000个字符串，现在要插入一些字符串，插入前比较是否已经存在避免含有重复数据用暴力计较的话会比较慢，在某字符串插入时，最好的情况是在第一个位置就遇见该字符串，但如果在比较了100000后发现没有某字符串，然后进行插入，那么比较100000次的比较则是浪费时间用映射的方法可以很快判断是否存在某字符串： 1、把100000个字符串存放在经哈希函...

哈希表之bkdrhash算法解析及扩展

最新发布

08-13

另外，根据引用[2]和[4]中的代码，我们看到了BKDRHash函数的实现，它们并没有使用双下划线，而是直接使用了一个普通的函数名（如`BKDRHash`）。因此，建议避免使用双下划线开头的标识符。具体修改步骤： 1. ...

C++ 哈希

m0_61548909的博客

08-27

3033

在 C++98 中， STL 提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到 $log_2N$，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11 中， STL 又提供了 4 个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同，本文中只对unordered_map 和 unordered_set 进行介绍，unordered_multimap和

20多个常用的Hash算法C++ 实现

10-26

Hash函数集合，包含主流的hash函数: nginx_hash算法，OpenSSL_hash算法，RSHash，JSHash，PJWHash，ELFHash，BKDRHash，DJBHash，DEKHash，APHash等等!

字符串哈希(BKDR_hash)

带你回江南的博客

06-27

1260

当我们要判断两个字符是否相等时，如S1="abc"，S2=“abb”。如果我们从头到尾逐个比较，则时间复杂度为O(m)。这里我们就要用到字符串哈希来降到O(1)。字符串哈希入门说得通俗一点，字符串哈希实质上就是把每个不同的字符串转成不同的整数。为什么会有这样的需要呢？很明显，存储一个超长的字符串和存储一个超大但是能存的下的整数，后者所占的空间会少的多，但主要还是为了方便判断一个字符串是否出现过，这是最基础的部分。当然也很容易想到，如果有不同的字符串转成同一个整数，那么区分功能就基本废掉，所以我

BKDR Hash

小猪爱拱地

05-27

1396

This hash function comes from Brian Kernighan and Dennis Ritchie's book "The C Programming Language". It is a simple hash function using a strang...

字符串哈希bkdrhash原理及C语言实现

m0_50194941的博客

09-08

3238

#资料参考：https://blog.youkuaiyun.com/wanglx_/article/details/40400693?spm=1001.2014.3001.5501 要在学生管理系统中用到hash以提高查询速度，因此需要用到hash算法。经过查询，比较好用的字符串hash有bkdrhash，网上也有比较好的解析，因此选用这个算法进行应用。首先介绍一下哈希及其算法。 Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，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

字符串Hash (BKDRHash)

WinForBest

11-06

673

Problem: Task: 现在有一个简单的学生管理系统, 要求实现以下几个功能: 1.向名单内添加学生; 2.删除名单内的某个学生; 3.查询某学生是否存在; Input: 输入第一行为一个正整数n(1 接下来每行为一个正整数x(x=1,2,3)和字符串s,表示操作的类型和学生的姓名,每个学生的姓名长度不超过5。

hdu4821 String 字符串hash(bkdrhash)

AC_kereo的专栏

01-30

916

题意：给定m，l，一个字符串str。我们定义一个子串为"recoverable”串　当 1、长度为 M*L 2、把这个好串分成M段，每段长度为L，且每段各不相同。求“recoverable”串的个数，串相同位置不同也算不同。思路：预处理数组hash，hash[i]表示从i位置到尾的字符串hash值。这里数组为unsigned long long型，因为可以自动取模。然后枚举

BKDRHash入门

Cheney的博客

12-12

1591

DKDRHash函数介绍 DKBRHash函数非常简单，我们只需要清楚基本原理就可以解决很多问题，当然不能避免所有的冲突，下图有大佬做的性能测试可知BKDDRHash函数的性能可见一斑。下面通过最简单的例子说明问题。举例介绍假设有如下字符串“abcd”，我们所做的就是寻找一个整数 i ，通过i可以直接访问到字符串，就好比数组一样，但是要保证这个 i 尽可能没有冲突，就是其他的字...