我最近才开始研究boost和它的容器,我在网上和堆栈溢出上读到了几篇文章,其中boost::unordered_map是表现最快的大型集合容器。所以,我有这个类状态,它在容器中必须是唯一的(没有重复的),并且容器中将有数百万甚至数十亿的状态。因此,我一直试图优化它的小规模和尽可能少的计算。我以前使用过boost::ptr_vector,但是当我在堆栈溢出上阅读时,只有在没有那么多对象的情况下,向量才是好的。在我的例子中,状态消除了来自机器人的传感器运动信息,因此可以有大量的状态,因此快速查找是最优先的。在 for unordered_map之后,我意识到我可以做两件事来加快速度:使用hash_
如果您不熟悉,则主要是尝试使用一些涉及随机性的简单数学来保证较低的碰撞次数(例如使用普通的旧模块)。问题是它对我不起作用
size_t hash_modulo(const int value) {
return (size_t) (value % TABLE_SIZE);
}
// prime 491 is used because its > 128, which is the size of the hash table
size_t hash_universal(const int value) {
const size_t a = (size_t) (rand(
我有一个模板类Baz,它包含一个嵌套类Sub。我想通过专门化std::散列来为这个子类定义一个散列函数。然而,它似乎不起作用。
#include <functional>
struct Foo {
struct Sub {
};
};
template <class T>
struct Bar {
};
template <class T>
struct Baz {
struct Sub {
int x;
};
};
// declare hash for Foo::Sub - all right
na
我需要更新用户表中的列,其中存储了纯文本密码。他们需要散列,我不想让用户注意到这个变化。
$users = SELECT * FROM user
foreach ($users as $user):
UPDATE user SET password = 'new value'
endforeach;
但是,如何在更新之前传递所有纯文本密码并对其进行散列。
我尝试创建将std::string映射到std::string的哈希映射,到目前为止,我使用了以下代码:
template<typename TKey, typename TValue>
struct lockfree_hash_map_traits_t
: public cds::container::split_list::type_traits
{
typedef cds::container::michael_list_tag ordered_list ; // what type of ordered list we want to use
我正面临一个散列__uint128_t的问题。以下是我的代码: #include <iostream>
int main () {
__uint128_t var = 1;
std::cout << std::hash<__uint128_t> () (var) << "\n";
return 0;
} 我得到的错误是: test.cpp: In function ‘int main()’:
test.cpp:5:40: error: use of deleted function ‘std::hash
在一个用Rust编写的近乎智能的合约中,我试图存储“seedID”集合的散列,这些集合由两个键“vtype”和“vsubtype”索引。我使用的是Near的键索引集合UnorderedMap和UnorderedSet,如下所示:
// a group of seed IDs
pub type SeedIdSet = UnorderedSet<SeedId>;
// a map from vsubtype to seedIdSet
pub type SeedSubIndex = UnorderedMap< VSubType, SeedIdSet >;
我有以下C++代码:
#include <iostream>
#include <google/dense_hash_map>
#include <string.h>
using google::dense_hash_map; // namespace where class lives by default
using std::cout;
using std::endl;
using std::tr1::hash; // or __gnu_cxx::hash, or maybe tr1::hash, depending on your OS
需要对keras中的一个热门或散列技巧有基本的了解。
from keras.preprocessing.text import hashing_trick
from keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence
# define the document
text = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog dog.'
# estimate the size of the vocabulary
words = set(text_to_word_sequence(te
在学习数据结构(特别是哈希表)时,我们被告知,为数据类型发明一个有效的散列函数是一项非常困难的任务,但有人建议,存在一个快速快捷方式。也就是说,如果我们可以假设对象在内存中不移动,并且我们可以将对象相等定义为具有相同的内存地址(使用引用相等而不是值相等),那么我们可以获得这样的对象的哈希码:
#include<iostream>
template<typename T>
class hashcoder {
private:
union impl {
T* ptr;
int32_t hashcode; // or int64_t o