Writing a damn fast hash table with tiny memory footprints - Carpe diem (Felix's blog)
Hash table is probably the most commonly used data structure in software industry. Most implementations focus on its speed instead of memory usage, yet small memory footprint has significant impact on large in-memory tables and database hash indexes. In this post, I”ll provide a step by step guide for writing a modern hash table that optimize for both speed and memory efficiency. I’ll also give so
Rustのマングリング(名前修飾) - 簡潔なQ
Rustの生成したネイティブコードを見ると、 _ZN6thread5sleep20h87eee61de4645181cAbE のようなシンボル名が見える。この例は std::thread::sleep に対応している。このようにRustの(単相化された)アイテム(関数や変数など)の名前をリンカが認識できる文字列にエンコードする処理はマングリングと呼ばれている。 Rustのマングリングは一見してわかるようにC++互換になっている。実際に上の関数をデマングルすると $ c++filt _ZN6thread5sleep20h87eee61de4645181cAbE thread::sleep::h87eee61de4645181cAb と、それらしき名前が出てくる。 しかし、これは表層上C++互換になっているというだけで、Rustのマングリングの本質はこのハッシュ部分 h87eee61de464
Hash-flooding DoS と SipHash - あどけない話
以前、僕が実装している web サーバ Mighty が、Haskell で書いているにも関わらず、セグメンテーションフォールトを起こしていた。調べたところ hashable ライブラリがリンクする C の DJBX33X が、SipHash に変わったことが原因だった。このときから SipHash が気になっていたし、以前社内で説明した "Efficient Denial of Service Attacks" との関係も知りたかったので、少し調べてみた。この記事は、その覚え書き。 Hash-flooding DoS の歴史 1998 年に Alexander Peslyak 氏が Phrack Magazine で、Hash-flooding DoS を受けたことを報告している。ハッシュは、N 個の要素を挿入するのに通常 O(N) かかるが、ハッシュ値がすべて衝突する最悪の場合では O
algorithm - PATRICIA に一番似合う姓は Crit-Bit かも : 404 Blog Not Found
2013年02月14日04:30 カテゴリアルゴリズム百選Math algorithm - PATRICIA に一番似合う姓は Crit-Bit かも 高速文字列解析の世界 岡野原大輔 「高速文字列解析の世界」を読んだら、熱がぶりかえしてきたので。 ハッシュテーブルや平衡二分木に代わる連想配列を実装するにはどうしたらよいのかという、知恵熱が。 すべてのハッシュ衝突を、生まれる前に消し去りたい。すべての宇宙、過去と未来の全てのハッシュ衝突を、この手でなくてもいいから。 ハッシュテーブル - Wikipedia ハッシュテーブル (hash table) は、キーと値の組（エントリと呼ぶ）を複数個格納し、キーに対応する値をすばやく参照するためのデータ構造。ハッシュ表ともいう。ハッシュテーブルは連想配列や集合の最も効率的な実装のうち1つである ハッシュテーブルはあまりに愛用されてきたため、連想配
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
