Linear Hashing – Ankit Jain
Hash table is a data structure that associates keys with values. To know more about liner hashing refer Wikipedia. Here are main points that summarizes linear hashing. Full buckets are not necessarily split Buckets split are not necessarily full Every bucket will be split sooner or later and so all Overflows will be reclaimed and rehashed. s is independent to overflowing bucket At level i, s is be
リニアハッシュ（Linear Hash）
今年の技術士二次試験には、Linear Hashに関する出題がありました。 恥ずかしながら、僕はLinear Hashって分からなかったのですが、Hashに関する一般的な知識から何とか回答することはできました。 木構造との比較でPros & Consを求めた出題ですので、Linear Hashを深追いする必要はないのでしょうけれど、分からなかったことをそのままにしないのが僕のPolicy。なぜかあまり情報が見つからなかったので、Memoっておくことにしました。 Linear HashのHash関数は他にもあるかも知れませんが、調べた感じでは．．． h[i](c) = c mod (2^i)N 式の意味は後で分かると思うので、実際の動きを追ってみます。 まず、Hash空間のSizeの初期状態が4だとします。（N=4） このとき、iは０としておきます。（今は深く考えないでください。） すると、
トライ（ダブル配列，簡潔データ構造）と STL コンテナ - ny23の日記
以前実装した構築速度重視の動的ダブル配列 (表中 dda) の構築速度を Darts, darts-clone (0.32g beta5, 0.32e5), DASTrie (1.0), doar (0.0.10)，簡潔データ構造を利用したトライ (tx 0.16) ，STL コンテナ (std::map, std::tr1::unordered_map) 辺りと比べてみた．キー集合としては，中規模で疎な集合（Wikipedia 英語版記事タイトル）と小規模で密な集合（郵便番号辞書）を用いた． ====================================================================== Wikipedia-en 記事タイトル | Build | Search | Search* | Size [bytes] =================
Cuckoo Hashing - Radium Software
ハッシュテーブルからエントリーを検索する処理は，一般に定数時間で済むとされている。つまり，どんなにエントリーが増えても検索の速さは変わらない，ということ。データ構造の教科書には必ず載っていることだね。 でも実際には，ハッシュの衝突が起こった場合に，速度の低下が発生する可能性がある。例えば，一般的なチェイン法（オープンハッシュ）だと，衝突したエントリーに関して線形検索を行うことになるから，衝突が多ければ多いほど，定数時間からは遠のいてしまう。 この速度低下を防ぐ方法はいろいろある。なかでも cuckoo hashing （カッコウ・ハッシング）は仕組みが面白い。こいつは，エントリーの検索を必ず定数時間で済ませてくれるという優れものなんだ。 Cuckoo hashing では，２つのハッシュ関数と，２つのテーブルを用いる。ここでは，２つのハッシュ関数をそれぞれ h1, h2 として，２つのテー
Story of Your Life » Blog Archive » Hopscotch Hashingを実装してみた
動機 数年前Cuckoo Hashingも知らないの？と友人から信じられないという目で見られた経験から、いつかCuckoo Hashingを超えるアルゴリズムを実装してやるという(考案してやるという程は高くない)野望を持っていました。 そこで今回はHopscotch Hashingを実装してみました。 Herlihy, M., N. Shavit, and M. Tzafrir, “Hopscotch Hashing,” Proceedings of the 22nd International Symposium on Distributed Computing (DISC), pp. 350-364, Arcachon, France, September 2008. Hopscotch HashingはCuckoo Hashingと同様、定数時間での検索を可能にするハッシュテーブ
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
マルチコア時代の"データ構造とアルゴリズム"再入門
データ構造とアルゴリズム再入門 はじめに ・並{行|列} & {Lock|Wait}Free ・ABA & ABA' ・volatile ＆ メモリバリア ・プリミティブ ・CAS ・MCAS ・STM ・メモリ管理:free & GC ・Toots List & Skiplist [単方向List] ・リスト ・細粒度リスト ・Lazyリスト ・Lock-Freeリスト ・Lock-Freeリスト2 [SkipList] ・スキップリスト ・Lazyスキップリスト ・Lock-freeスキップリスト [双方向List] Queue & PriorityQueue [UnBounded Queue] ・Queue ・CAS based Lock-Free Queue ・LL/SC based Lock-Free Queue [Unbounded Priority Queue] ・Heap
Jean-Philippe Aumasson
Cryptographer, co-founder & chief security officer @ Taurus. Books Serious Cryptography (No Starch Press, 2017) Translations' covers 🚧 Second edition: to appear in 2024 (No Starch Press) 🚧 French translation: to appear in 2024 (Dunod) Petit Pingouin (self-published, 2021) Crypto Dictionary (No Starch Press, 2020) The Hash Function BLAKE (Springer, 2014) Crypto projects Hash functions BLAKE, BLAK
)
Fingerprint (computing) - Wikipedia
This article is about digital identifiers derived from data. For algorithms that match human fingerprints, see Fingerprint § Algorithms. For the browser identification technique, see Browser fingerprint. For other uses, see digital fingerprint. This includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this by introducing more precise
Count-Min Sketch のライブラリを公開しました
2012-02-17 Count-Min Sketch のライブラリを公開しました written by Susumu Yata. はじめに 先日 groonga プロジェクトでの利用を目的として開発しているライブラリ Madoka を公開しました．Madoka は Count-Min Sketch という手法をライブラリ化したものであり，文書集合に含まれるキーワードの頻度を求める，クエリの頻度を求める，などの用途に使うことができます． s-yata/madoka - GitHub Documentation - Madoka ライブラリの使い方についてはドキュメントに書いてあるので，こちらは Count-Min Sketch と Madoka の特徴をまとめた内容になっています． Count-Min Sketch 頻度を求めることが目的であれば，ハッシュ表による連想配列を使うのが，おそら
Bloom Filters by Example
A Bloom filter is a data structure designed to tell you, rapidly and memory-efficiently, whether an element is present in a set. The price paid for this efficiency is that a Bloom filter is a probabilistic data structure: it tells us that the element either definitely is not in the set or may be in the set. The base data structure of a Bloom filter is a Bit Vector. Here's a small one we'll use to
Hash functions: An empirical comparison - strchr.com
Abstract: Benchmark program for hash tables and comparison of 15 popular hash functions. Created 16 years ago by Peter Kankowski Last changed 3 years ago Contributors: Nils, Ace, Won, Andrew M., and Georgi 'Sanmayce' Filed under Algorithms Hash tables are popular data structures for storing key-value pairs. A hash function is used to map the key value (usually a string) to array index. The functio
MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
PFI Christmas seminar 2009
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255byte以内のURLに対してMD5でハッシュを得たときに、それがコリジョンを起こす場合はありますでしょうか。…
255byte以内のURLに対してMD5でハッシュを得たときに、それがコリジョンを起こす場合はありますでしょうか。 255byte程度の短い文字列に対してであればコリジョンが発生しないと聞いたのですが根拠となる情報があれば教えてください。
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あなたの知らないハッシュテーブルの世界