关键字 |
| 哈希算法,访问方法,数据结构。 |
介绍 |
| 地址计算可以采用多种方式实现在哈希表中,我们讨论了它的基本操作和典型的哈希函数操作和哈希表的问题是合适的和不适合的哈希表。关注一些常见的散列方法,折叠方法和其他散列方法中期广场,数字,分析应用于散列的不同应用程序。必要的数据结构和算法描述,预期的性能分析数学,得到了和实际执行时间并与替代技术。 |
| 散列将“哈希”定义为“肢解,土豆”。这正是哈希函数。一个好的哈希函数产生障碍,通过这种方式,避免碰撞。 |
目标 |
| 发现元素的地址的哈希表是一个重要的任务,任何算法的性能。这个函数可以通过Hash-fictions。 |
| 现有的一些算法实现起来比较复杂和恒定的空间很大。集中时间和空间的束缚,我们也研究机会数据结构在动态设置和设计一种变体实现高效的搜索和更新时间范围。本研究的重点目标是减少计算时间的哈希函数。这里我们提出新算法NKRSQR哈希函数具有以下目标。 |
| NKRSQR算法应该很容易实现和容易理解。 |
| NKRSQR算法必须返回结果与最低的时间复杂性。 |
相关工作 |
| 施密特和西格尔[1]提出的第一个算法构造一个MPHF随着时间不断评价和描述大小O (n +日志日志u)位. .从实用的角度,施密特和西格尔的算法是没有吸引力。 |
| 该方案实现起来比较复杂和恒定的空间很大。霁,Jianqiu;李、健民等[2]介绍一种有效的方法,即min-max散列方法,大大减少了散列时间减半,但它有一个证明地略小的方差估计成对Jaccard相似。此外,估计量的极大极小散列只包含一对明智平等检查,因此,特别适用于近似最近邻搜索。实验表明,相同的散列码的长度,min-max已经降低了一半的散列时间min-wise散列。divide-and-concatenate技术不能加快软件实现但只能提高碰撞概率除此之外提供的处理器架构。这是因为,如果处理器支持w位加法和乘法的一个或两个周期,那么w / 2比特操作也会消耗相同数量的周期为w位操作。[2]。Abutaha, M。Hamamreh, R。[3]引入新的单向散列算法设计通过使用两个步骤。首先,将输入数据转换成矩阵系统通过使用所有必要的转换来生成最初的散列值。其次,使用第一步的输出进行消化这些数据,最后生成安全的散列值。 Joseph Gil and Yossi Matias implements the simple fast parallel hashing by oblivious Execution. This algorithm was design with bucket approach in data structures . Experimental result presents a simple fast and efficient parallel algorithm for the hashing problem Using n processors and the running time of the algorithm is O(lg lg n). More recently, Hagerup and Tholey [4] have come up with the best theoretical result we know of. The MPHF obtained can be evaluated in O(1) time and stored in n log e + log log u + O(n(log log n)2/ log n + log log log u) bits. The construction time is O(n+log log u) using O(n) words of space. Again, the terms involving u are negligible. In spite of its theoretical importance, the Hagerup and Tholey [4] algorithm is also not practical, as it emphasizes asymptotic space complexity only. (It is also very complicated to implement. Hashingbased approximate nearest neighbor (ANN) search in huge databases has become popular due to its computational and memory efficiency[5]. |
算法 |
| 从文献回顾我们可以得出结论,深入了解不同的数据结构允许我们实现和设计新算法可以休耕根数据结构的基本原则。两个主要标准使用在选择一个哈希函数; |
| ——这应该非常简单和快速计算。 |
| ——函数应该返回值与最小数量的碰撞。 |
| 和下一节描述了如何解决可以计算使用哈希函数的关键。提出了几种变异的基本主题和分析;集中,散列是非常有效和实用的技术。问题是,这是多么简单设计一个哈希函数?它是很容易的事,作为一个小数论将帮助我们证明。 |
| 主要工作: |
| NKRSQR基于分裂和合并技术。这种技术由分解的实例和合并作为解决问题的单独的元素。 |
| 自然联想到两个问题: |
| 1。为什么任何一个想要这样做? |
| 2。我们应该如何解决? |
| 首先我们分区“n”在“两个”名额“n”的其余部分。这是第一步是计算- |
| V1(n) = n国防部10 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - eq (1) |
| V2(n) = n / 10 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - eq (2) |
| 在第二步二次方程应用到找到的平方数。下一步可以通过提取k位广场中间的关键。 |
| H (n) = (v1+ v2)2> > (w-n) - - - - - - - - - - - - - - - - - eq (3) |
| NKRSQR遵循递归算法的性质。这个算法是一个很好的工作,与中间广场方法当equi-probable整数价值键。 |
| b .地址空间的结果数: |
| 中央广场(简称中期广场)函数,fm平方计算的标识符,然后使用一个适当的从中间广场的比特数来获得桶地址。从广场的通常会依赖的所有角色的标识符,预计不同的标识符会导致不同的散列地址有高概率,即使一些字符的标识符是相同的。 |
| 位的数量被用来获得桶地址取决于表的大小。如果n比特用于计算散列地址,值的范围是2n哈希表的大小是选择2的乘方当这种方案使用。 |
| 矿山(A) = n (A2)的中位数 |
| 在那里, |
| 矿山=中期广场散列地址 |
NKRSQR优点和缺点 |
| 早些时候我们注意宇宙这个词,现在我们将讨论NKRSQR哈希函数的一些优点和缺点,该算法运行速度比现有的一个。然而这仅仅是限制数量高达99。 |
NKRSQR结果 |
| 提出的节能算法的基本编程实现算法。我们测试的输出结果与数字从1到99对不同大小和所需的时间。算法比较的基本传统Mid-square哈希函数地址映射。我们认为时间和内存空间,并通过CPUTIME处理器执行时间计算程序的函数。算法提供了更好的复杂性与各自的时间和空间这是一个需要计算机时代的加速过程和最大存储。 |
| 结果图1显示了传统的和新的分次(NKRSQR)方法。图2显示了传统的和新的一样(NKRSQR)方法为马克斯。表1。使用传统的方法显示了结果的时间和内存使用量,表2显示结果使用(NKRSQR)方法,它定义了更好的执行时间。 |
| 结果显示在图1的传统与新分次(NKRSQR)的方法,该算法性能更好,这个实现的最小运行时间远小于传统Midsquare哈希函数。 |
| 传统Vs的结果显示在图2中新的最大时间(NKRSQR)的方法,该算法性能更好,这个实现的最大运行时间远小于传统Midsquare哈希函数。 |
| 表1显示了最小和最大时间散列多方法的传统方法所需要的时间。 |
| 表2显示了最小和最大时间时间NKRSQR散列多方法的方法。 |
结论和未来的工作 |
| 结果表明,该算法性能更好的运行时间,这个实现远小于传统中期广场哈希函数。该算法提供了更好的复杂性与各自的时间和空间这是一个需要计算机时代的加速过程和最大存储。作为该算法的性能进行了分析,只有传统的方形中期方法在哈希函数与一些修改在未来设计考虑的性能可以与其他有效的算法相比,该算法。NKRSQR是最简单的哈希函数的组合获得的两种不同的方法划分哈希函数,散列函数的棱角。 |
表乍一看 |
 |
|
| 表1 |
表2 |
|
|
数据乍一看 |
 |
 |
| 图1 |
图2 |
|
|
引用 |
- 辛格,m;加戈,D。,"Choosing Best Hashing Strategies and Hash Functions," Advance Computing Conference, 2009. IACC 2009. IEEEInternational , vol., no., pp.50,55, 6-7 March 2009 doi: 10.1109/IADCC.2009.4808979
- 博阳;红桉,r;·麦格罗,D.A.,"Divide-and-concatenate: an architecture-level optimization technique for universal hashfunctions," Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE Transactions on , vol.24, no.11, pp.1740,1747, Nov. 2005 doi: 10.1109/TCAD.2005.852455
- Abutaha m;Hamamreh, R。,"New one way hash algorithm using non-invertible matrix," Computer Medical Applications (ICCMA),2013 International Conference on , vol., no., pp.1,5, 20-22 Jan. 2013 doi: 10.1109/ICCMA.2013.6506174
- t . Hagerup和t . Tholey。有效最小完美哈希几乎在最小的空间。Proc. 18 TheoreticalAspects研讨会上的计算机科学(STACS 01),页317 - 326。施普林格信号2010卷,2001年。
- 小君王;库马尔,美国;Shih-Fu Chang“Semi-Supervised散列大规模搜索,”模式分析与机器智能,IEEE, vol.34,没有。2406年12日pp.2393, 2012年12月doi: 10.1109 / TPAMI.2012.48。
- Kollios g;Tsotras, V.J.,"Hashing methods for temporal data," Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on , vol.14, no.4,pp.902,919, Jul/Aug 2002 doi: 10.1109/TKDE.2002.1019221
- Jae-PilHeo;Youngwoon李;Junfeng他;Shih-Fu张;Sung-Eui Yoon”,球形哈希,“计算机视觉和PatternRecognition (CVPR), 2012年IEEE会议上,卷,没有。pp.2957, 2964年,2012年6月16日doi: 10.1109 / CVPR.2012.6248024
- FengYue;李箱;明于;加强王,“基于散列的快速掌纹识别大型数据库、“InformationForensics和安全,IEEE, vol.8,没有。2013年5月5 pp.769,778 doi: 10.1109 / TIFS.2013.2253321
- 13张;Chien-I李;Wann-Bay ChangLiaw,“线性螺旋会膨胀的文件哈希,”知识和数据工程,IEEETransactions vol.11,没有。6 pp.969,984 11月/ 12月1999 doi: 10.1109/69.824617。
- 米金;柳,C.D.,"Quantum Hashing for Multimedia," Information Forensics and Security, IEEE Transactions on , vol.4, no.4,pp.982,994, Dec. 2009 doi: 10.1109/TIFS.2009.2033221
- Yuenan李;Zheming陆;Ce朱;XiaMuNiu”,强大的图像基于随机哈希伽柏过滤和晶格VectorQuantization犹豫不决,“图像处理、IEEE,月不。4 pp.1963, 1980年,2012年4月doi: 10.1109 / TIP.2011.2171698
- Lamberger m;Pramstaller:;Rechberger c;Rijmen, V。,"Analysis of the Hash Function Design Strategy Called SMASH,"Information Theory, IEEE Transactions on , vol.54, no.8, pp.3647,3655, Aug. 2008 doi: 10.1109/TIT.2008.926420
- 戈登,D.M.;米勒,来对比;片,P。,"Optimal Hash Functions for Approximate Matches on the -Cube," Information Theory, IEEETransactions on , vol.56, no.3, pp.984,991, March 2010 doi: 10.1109/TIT.2009.2039037.
- 金,z;李,c;林,y;Cai, D。,"Density Sensitive Hashing," Cybernetics, IEEE Transactions on , vol.PP, no.99, pp.1,1,0doi: 10.1109/TCYB.2013.2283497.
|
菜单
