PHP核心技术与最佳实践之Hash算法_PHP教程
PHP核心技术与最佳实践之Hash算法
PHP核心技术与最佳实践之Hash算法
Hash表又称散列表,通过把关键字Key映射到数组中的一个位置来访问记录,以加快查找速度。这个映射函数称为Hash函数,存放记录的数组称为Hash表。
1. Hash函数
作用是把任意长度的输入,通过Hash算法变换成固定长度的输出,该输出就是Hash值。这种转换是一种压缩映射,也就是Hash值得空间通常远小于输入的空间,不输入可能会散列成相同的输出,而不可能从Hash值来唯一的确定输入值。
一个好的hash函数应该满足以下条件:每个关键字都可以均匀的分布到Hash表任意一个位置,并与其他已被散列到Hash表中的关键字不发生冲突。这是Hash函数最难实现的。
2. Hash算法
1) 直接取余法
直接取余法比较简单,直接用关键字k除以Hash表的大小m取余数,算法如下:
H(k) = k mod m
例如:Hash表的大小为m=12,所给关键字为k=100,则h(k) = 4.这种算法是一个求余操作,速度比较快。
2) 乘积取整法
乘积取整法首先使用关键字k乘以一个常数A(0
H(k) = floor (m*(kA mod 1))
其中,kA mod1表示kA的小数部分,floor是取整操作。
当关键字是字符串的时候,就不能用上面的Hash算法。因为字符串是由字符组成,所以可以把字符串所有的字符的ASCII码加起来得到一个整数,然后再按照上面的Hash算法去计算即可。
算法如下:
Function hash($key,$m){
$strlen= strlen($key);
$hashval= 0;
For($i=0;$i
$hashval+=ord($key{$I});
}
Return $hashval % $m;
}
3) 经典Hash算法Times33
Unsigned int DJBHash(char *str){
Unsignedint hash = 5381;
While(*str){
Hash+=(hash
}
Return (hash &0x7FFFFFFF)
}
算法思路就是不断乘以33,其效率和随机性都非常好,广泛运用于多个开源项目中,如Apache、Perl和PHP等。
3. Hash表
Hash表的时间复杂度为O(1),Hash表结构可用图表示:
要构造一个Hash表必须创建一个足够大的数组用于存放数据,另外还需要一个Hash函数把关键字Key映射到数组的某个位置。
Hash表的实现步骤:
1) 创建一个固定大小的数组用于存放数据。
2) 设计Hash函数。
3) 通过Hash函数把关键字映射到数组的某个位置,并在此位置上进行数据存取。
4. 使用PHP实现Hash表
首先创建一个HashTable类,有两个属性$buckets和$size。$buckets用于存储数据的数组,$size用于记录$buckets数组大小。然后在构造函数中为$buckets数组分配内存。代码如下:
ClassHashTable{
Private$buckets;
Private$size =10;
Publicfunction __construct(){
$this-> buckets =new SplFixedArray($this->size);
}
}
?>
在构造函数中,为$buckets数组分配了一个大小为10的数组。在这里使用了SPL扩展的SplFixedArray数组,不是一般的数组(array)
这是因为SplFixedArray数组更接近于C语言的数组,而且效率更高。在创建其数组时需要为其提供一个初始化的大小。
注意:要使用SplFixedArray数组必须开启SPl扩展。如果没有开启,可以使用一般的数组代替。
接着为Hash表指定一个Hash函数,为了简单起见,这里使用最简单的Hash算法。也就是上面提到了把字符串的所有字符加起来再取余。代码如下:
Public Function hashfunc($key){
$strlen= strlen($key);
$hashval= 0;
For($i=0;$i
$hashval+=ord($key{$I});
}
Return $hashval % $this->size;
}
有了Hash函数,就可以实现插入和查找方法。插入数据时,先通过Hash函数计算关键字所在Hash表的位置,然后把数据保存到此位置即可。代码如下:
Public function insert($key,$val){
$index= $this -> hashfunc($key);
$this-> buckets[$index] = $val;
}
查找数据方法与插入数据方法相似,先通过Hash函数计算关键字所在Hash表的位置,然后返回此位置的数据即可。代码如下:
Public function find($key){
$index= $this -> hashfunc($key);
Return$this ->buckets[$index];
}
至此,一个简单的Hash表编写完成,下面测试这个Hash表。代码清单如下:
$ht= new HashTable();
$ht->insert(‘key1’,’value1’);
$ht->insert(‘key2’,’value2’);
Echo$ht ->find(‘key1’);
Echo$ht ->find(‘key2’);
?>
完整代码:#hash.php
<!--?PHP Class HashTable{ Private$buckets; Private $size=10; Public function__construct(){ $this---> buckets =new SplFixedArray($this->size); } PublicFunction hashfunc($key){ $strlen= strlen($key); $hashval= 0; For($i=0;$i< $strlen;$i++){ $hashval+=ord($key{$i}); } return$hashval % $this->size; } Publicfunction insert($key,$val){ $index= $this -> hashfunc($key); $this-> buckets[$index] = $val; } Publicfunction find($key){ $index= $this -> hashfunc($key); Return$this ->buckets[$index]; } } $ht = newHashTable(); $ht->insert('key1','value1'); $ht->insert('key2','value2'); Echo $ht->find('key1'); Echo $ht->find('key2'); ?>

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh
