Fonction de hachage exemple

Programme SeparateChainingHashST. En règle générale, le domaine d`une fonction de hachage (l`ensemble des clés possibles) est plus grand que sa plage (le nombre d`index de table différents), et il va mapper plusieurs clés différentes pour le même index qui pourrait entraîner des collisions. Moins de collisions: les collisions se produisent lorsque des paires d`éléments sont mappées à la même valeur de hachage. Essayez d`utiliser quelque chose qui a été minutieusement testé, e. Ainsi, l`entier de 32 bits Integer et les objets float à virgule flottante 32 bits peuvent simplement utiliser la valeur directement; alors que l`entier 64 bits à virgule flottante long et 64 bits double ne peut pas utiliser cette méthode. Il est beaucoup plus important de laisser les trois derniers chiffres déterminent le hachage. Nous pouvons remplacer la division par un (peut-être plus rapide) décalage de bit droit: nP (Key) > > b. le hachage universel assure (dans un sens probabiliste) que l`application de fonction de hachage se comportera ainsi que si elle utilisait une fonction aléatoire, pour toute distribution des données d`entrée. Si l`ordre d`insertion est important dans votre application, vous devez utiliser les classes LinkeHashSet et/ou LinkedHashMap. La fonction de hachage calculera le même index pour toutes les chaînes et les chaînes seront stockées dans la table de hachage au format suivant. Dans le second cas, vous essayez de trouver deux messages qui entrent en collision. Étant donné le hachage d`un message, il est impossible pour un attaquant de trouver un autre message de sorte que ses hachages soient identiques.

Par exemple, si les éléments étaient des numéros de sécurité sociale à neuf chiffres, cette méthode nécessiterait presque 1 milliard slots. Binning serait de prendre des tranches épaisses de la distribution et d`assigner ces tranches aux fentes de table de hachage. Si un facteur de charge approche un ensemble dans un seuil avancé, nous créons un plus grand tableau et rehash tous les éléments de l`ancienne table dans le nouveau. Il calcule la valeur de hachage d`origine et si cet emplacement n`est pas vide, itère la fonction rehash jusqu`à ce qu`un emplacement vide se produise. Certaines applications standard qui emploient des fonctions de hachage incluent l`authentification, l`intégrité des messages (à l`aide d`un HMAC (Hashed MAC)), la saisie des messages, la détection de corruption de données et l`efficacité de la signature numérique. En d`autres termes, cette fonction de hachage “bacs” les premières touches 100 à la première fente, les clés 100 suivante à la deuxième fente, et ainsi de suite. Un des grands avantages d`un dictionnaire est le fait que, étant donné une clé, nous pouvons rechercher la valeur des données associées très rapidement. La figure 10. La liste 1 montre une fonction appelée Hash qui prend une chaîne et une taille de table et retourne la valeur de hachage dans la plage de 0 à tablesize-1. Par exemple, en Java, le code de hachage est un entier de bits 32. Le coût de calcul de cette fonction de hachage «trivial» (identité) est effectivement nul.

Cela a entraîné une dégradation significative de la performance sur de nombreuses entrées du monde réel (e. En utilisant cette clé, vous pouvez accéder à l`élément en O (1) temps. Il est généralement implémenté à l`aide de listes liées. Si une chaîne est assez longue, son hashCode sera plus grand que le plus grand entier que nous pouvons stocker sur 32 bits CPU. En utilisant une bonne fonction de hachage, le hachage peut bien fonctionner. Notez que cette méthode de reste (arithmétique modulo) sera généralement présente sous une forme quelconque dans toutes les fonctions de hachage, car le résultat doit être dans la plage de noms de slot. Dans ces deux exemples, les étudiants et les livres ont été hachés à un nombre unique. Les valeurs ASCII de a, b, c, d, e et f sont 97, 98, 99, 100, 101 et 102 respectivement. Cette plage équivaut à deux chiffres en base 10.

Dans cette méthode, le hachage est indépendant de la taille du tableau et il est ensuite réduit à un index (un nombre compris entre 0 et ARRAY_SIZE − 1) à l`aide de l`opérateur modulo (%). Ensuite, il suffit de vérifier les enregistrements dans chaque seau T [i] contre ceux dans les seaux T [i + k] où k varie entre − m et m. Certaines méthodes de pliage aller un peu plus loin et inverser chaque autre morceau avant l`addition. Disons que nous sommes donnés des clés dans la gamme 0 à 999, et ont une table de hachage de taille 10. Cela signifie que lorsque les nombres de hachage entre 100 et 1050, il n`est pas bon de laisser le chiffre le plus significatif jouer une grande partie dans le hachage, car pour ~ 90% des objets, ce chiffre sera 0.