［100分］寻找哈希值一样的字符串

2010-07-09 11:27:34 1.4k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

智能体评测技术与实践：从评估维度到DeepEval实战指南智能体评测技术与实践：从评估维度到DeepEval实战指南本文系统探讨了AI智能体的评测体系与实践方法。首先从四个关键维度构建评估框架：基础能力（意图理解、知识完整性）、复杂任务（多轮对话、动态工作流）、可靠性（幻觉抑制、安全合规）以及工具效率（参数填充、多工具协同）。其次分析了主流评测工具，包括xBench的动态双轨评估、DeepEval的全链路监控等解决方案。最后详细介绍了DeepEval的实战应用，涵盖环境配置、测试用例构建、指标配置及CI/CD集成，展示了如何通过代码化评估实现智能体质量的持续提升阅读详情

string类型的实例是无限的，而哈希值是一个32位整数，所以肯定存在哈希值相同的字符串。

string类型的哈希算法如下：



public override unsafe int GetHashCode()

{

    fixed (char* str = ((char*) this))

    {

        char* chPtr = str;

        int num = 0x15051505;

        int num2 = num;

        int* numPtr = (int*) chPtr;

        for (int i = this.Length; i > 0; i -= 4)

        {

            num = (((num << 5) + num) + (num >> 0x1b)) ^ numPtr[0];

            if (i <= 2)

            {

                break;

            }

            num2 = (((num2 << 5) + num2) + (num2 >> 0x1b)) ^ numPtr[1];

            numPtr += 2;

        }

        return (num + (num2 * 0x5d588b65));

    }

}

谁能找出几个哈希值相同的字符串？

...全文

3D视觉入门必看：深度图、点云图、IR图、RGB图像到底有什么区别？本文深入解析了3D视觉中深度图、点云图、IR图与RGB图像的核心区别。深度图记录像素距离，是连接2D与3D的桥梁；点云图是显式的三维坐标集合；IR图感知红外光强度；RGB图像则提供颜色纹理。理解其信息维度和应用场景，是进行机器人导航、三维重建等任务的基础。阅读详情

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mrsupersky 2012-02-06

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[Quote=引用 4 楼 amandag 的回复:]

概率极低
[/Quote]



     public static unsafe int GetHashCode(string strsrc)

        {

            fixed (char* str = strsrc)

            {

                char* chPtr = str;

                int num = 0x15051505;

                int num2 = num;

                int* numPtr = (int*)chPtr;

                for (int i = strsrc.Length; i > 0; i -= 4)

                {

                    num = (((num << 5) + num) + (num >> 0x1b)) ^ numPtr[0];

                    if (i <= 2)

                    {

                        break;

                    }

                    num2 = (((num2 << 5) + num2) + (num2 >> 0x1b)) ^ numPtr[1];

                    numPtr += 2;

                }

                return (num + (num2 * 0x5d588b65));

            }

        }



 Dictionary<uint, string> src = new Dictionary<uint, string>();



                List<uint> other = new List<uint>(2000000);



                int result = 0;

                timer.Reset();



                timer.Start();



                for (int i = 0; i < 2000000; i++)

                {

                    uint ii = (uint)myHash.GetHashCode(i.ToString());

                    if (!src.ContainsKey(ii))

                    {

                        src.Add(ii, i.ToString());

                    }

                    else

                    {

                        textBox1.AppendText(ii.ToString() + "—");

                    }

                }



                //result = myHash.GetHash(textBox1.Text);

                timer.Stop();

                MessageBox.Show(result + "Time:" + timer.ElapsedTicks + "\r\n List<int> num is:" + other.Count.ToString());

200万就出现Hash重复的了

苍鹫 2011-09-19

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恩，哈希值还不是很理解，学习啦

「已注销」 2010-07-14

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每天回帖即可获得10分可用分

air123456789 2010-07-14

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不知道是什么意思，来学习，一天十分。

angel6709 2010-07-14

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问题解决了，楼主结贴吧

angel6709 2010-07-12

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[Quote=引用 24 楼 0009 的回复:]
引用 23 楼 angel6709 的回复:

引用 22 楼 0009 的回复:
你只要构造一个有 4294967296 个不重复字符串的集合，就至少能找到一对碰撞，这样的集合并不难构造。

呵呵，我上面构造的集合碰撞了89211次

Great!

这么密集的碰撞真让我有点惊讶。看来有些情况下不能随便信任GetHashCode了，包括随便使用Dictionary<>。
[/Quote]
同意。。。

RexZheng 2010-07-12

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有些情况下不能随便信任GetHashCode了
==>
有些情况下不能随便信任String的GetHashCode()值了

RexZheng 2010-07-12

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[Quote=引用 23 楼 angel6709 的回复:]

引用 22 楼 0009 的回复:
你只要构造一个有 4294967296 个不重复字符串的集合，就至少能找到一对碰撞，这样的集合并不难构造。

呵呵，我上面构造的集合碰撞了89211次
[/Quote]

Great!

这么密集的碰撞真让我有点惊讶。看来有些情况下不能随便信任GetHashCode了，包括随便使用Dictionary<>。

angel6709 2010-07-12

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[Quote=引用 22 楼 0009 的回复:]
你只要构造一个有 4294967296 个不重复字符串的集合，就至少能找到一对碰撞，这样的集合并不难构造。
[/Quote]
呵呵，我上面构造的集合碰撞了89211次

RexZheng 2010-07-12

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你只要构造一个有 4294967296 个不重复字符串的集合，就至少能找到一对碰撞，这样的集合并不难构造。

angel6709 2010-07-12

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r.Add("a");//你这啥玩艺？
是省略的写法，正确写法是,当然也没有判断s的长度为0的情况和溢出处理。。。。
r.add(s[0].tostring())

public static List<string> P(string s)
假设传入"abc"
则返回list包含：
""
"a"
"b"
"ab"
"ba"
"c"
"ac"
"ca"
"bc"
"cb"
"abc"
"acb"
"cba"
"bac"
"bca"
"cba"

angel6709 2010-07-12

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你运行一下就知道了，
求一个集合的所有子集，
然后再求这些子集的全排列。

CsToD 2010-07-10

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[Quote=引用 14 楼 angel6709 的回复:]
C# code

public static List<string> P(string s)
{
if (s.Length==1)
{
List<string> r = new List<string>();
r.Add("");
……
[/Quote]

你这啥玩艺？

public static List<string> P(string s)
{
if (s.Length==1)
{
List<string> r = new List<string>();
r.Add("");//你这啥玩艺？
r.Add("a");//你这啥玩艺？
return r;
}
else...
}

-小蕾- 2010-07-09

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学习了。。。

小夏天～ 2010-07-09

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不了解，帮顶..

angel6709 2010-07-09

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楼上，好久不见呵呵

liherun 2010-07-09

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楼主总是研究深奥的问题

angel6709 2010-07-09

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很多很多。。。

angel6709 2010-07-09

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MessageBox.Show("fbdace".GetHashCode().ToString() + ":" + "fedac".GetHashCode().ToString());

angel6709 2010-07-09

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public static List<string> P(string s)

        {

            if (s.Length==1)

            {

                List<string> r = new List<string>();

                r.Add("");

                r.Add("a");

                return r;

            }

            else

            {

                List<string> tmp = P(s.Substring(0, s.Length - 1));

                List<string> ret=new List<string>();

                foreach (string t in tmp)

                {

                    ret.Add(t);

                }



                foreach (string t in tmp)

                {

                    for (int len = t.Length; len >=0; len--)

                    {

                        string insert = t;

                        insert=insert.Insert(len, s[s.Length - 1].ToString());

                        ret.Add(insert);

                    }

                }

                return ret;

            }

        }











List<string> ret = P("abcdefghij");

            Dictionary<int, string> dic = new Dictionary<int, string>();

            foreach (string s in ret)

            {

                try

                {

                    dic.Add(s.GetHashCode(), s);

                }

                catch

                {

                    MessageBox.Show(s + "_" + dic[s.GetHashCode()]);

                }

            }

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［100分］寻找哈希值一样的字符串

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