如果谁能从网上找到超越我哈希算法的查询速度的资源我就给高分

2014-02-05 01:41:20 669 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

酷狗2016技术笔试复盘：考点模块与工程思维解析技术笔试是程序员求职中的关键筛选环节，其考察核心并非单纯记忆API或背诵定义，而是对计算机基础原理、数据结构算法、操作系统与网络机制的理解深度，以及面对复杂业务场景时的工程思维。从链表反转、Top K问题到TCP的TIME_WAIT状态、数据库索引失效，再到高并发下的系统设计题，每一类考点都紧密映射着在线音乐服务中的真实痛点：热点流量、缓存策略、断点续传、分布式扩展。无论技术栈如何更迭，算法、操作系统、网络、数据库与系统设计这五大基本功始终是技术面试的硬通货。本文基于2016年酷狗笔试的复盘记录，按考点模块阅读详情

检索速度最快的哈希算法比暴雪的还快百倍而且重复机率为零
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Mythos如何实现AI驱动的自动化攻防跃迁自动化攻防是网络安全领域从人工渗透向智能协同演进的核心范式，其本质在于将攻击链建模、漏洞推理与防御验证统一于一个可调度、可复现的系统级AI框架。Mythos并非单纯提升参数规模，而是通过推理时计算（Test-Time Compute）、强化学习内化的红队策略、以及系统级对齐机制，首次使大模型具备在真实复杂环境中持续发现高价值漏洞并生成可执行PoC的能力。它在CyberGym、SWE-bench Pro等权威基准上的断层式表现，印证了其从‘代码补全’迈向‘系统故障建模’的技术跨越。该能力正快速重构安全审计流水阅读详情

pww71

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切换为时间正序

pww71 2014-03-11

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测试代码你可以下载想怎么做都可以

sniffer12345 2014-02-28

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引用 4 楼 pww71 的回复:

[quote=引用 2 楼 unituniverse2 的回复:] 因为居然要3个下载地址，每个10分，快没有那么多分了所以就没试。楼主大概描述一下你那边的测试数据吧。 map用2分查找主要是考虑到迭代器的性能问题。因为hash表是无序的。这样元素的前后关系插入hash表后就无法快速确定。我仿造网上的jm自己也写了一个，同时解决了这两个问题（O[1]的随机查找性能和逻辑上的自然有序性，利于迭代器遍历），而且也没有冲突（这是从算法原理上就保证的，而不仅仅是低到几乎不可能的概率性）。但是实际测试的结果是，在用简单变量的情况下，随机查找性能还是低于我个人的期望，至少还是不如hash表的。但是也比stl的map少了不少，占内存的情况则和map的差不多但有些分布区间上的差别。总之还是有点失望的

我的算法仅仅是查询速度快基本上做三到四次加加运算就可以查到结果其他方面的性能比较差插入和删除不能实现，遍历很消耗cpu。主要是用在变动少的配置表的查询，更新不能太频繁，如果100万的数据，更新可能要一秒。[/quote] 既然是静态集，为什么我不构造一个宏，然后把他们生成switch case的静态代码呢？那样不是更快？而且保证O(1)

赵4老师 2014-02-28

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大跃进啊！

百曉生 2014-02-27

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我不贪心，只要一分就行了

pww71 2014-02-27

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顶一个需要结果

FancyMouse 2014-02-13

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引用 30 楼 pww71 的回复:

[quote=引用 29 楼 FancyMouse 的回复:] [quote=引用 25 楼 pww71 的回复:] [quote=引用 6 楼 FancyMouse 的回复:] 喷了原来是perfect hashing。功能都不一样就比性能，还说什么最快。呵呵。

确实是完美哈希算法，原先写这个算法并不知道有这个概念，刚才看了这个网址：http://blog.csdn.net/chixinmuzi/article/details/1727195 我才知道的。不过看了论文，我的算法原理和他们都不同而且我的检索速度和内存肯定比他们好的多。[/quote] 你不说这个算法具体怎么做的那我们还能说什么。你自己自high去，不用在这里发帖。[/quote发布代码和测试程序就行了算法原理公开了你是不是想偷了成果发布论文[/quote] 这哪门子小人之心。你真要那么想，那你不会自己先把论文发掉？你不是觉得牛逼么？怎么着也能上个什么牛journal吧。

pww71 2014-02-12

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引用 29 楼 FancyMouse 的回复:

[quote=引用 25 楼 pww71 的回复:] [quote=引用 6 楼 FancyMouse 的回复:] 喷了原来是perfect hashing。功能都不一样就比性能，还说什么最快。呵呵。

FancyMouse 2014-02-11

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引用 25 楼 pww71 的回复:

[quote=引用 6 楼 FancyMouse 的回复:] 喷了原来是perfect hashing。功能都不一样就比性能，还说什么最快。呵呵。

DoDoMouse 2014-02-11

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准备接分...

大奶兔白糖 2014-02-11

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我只想要2分而已。这个应该不算不正之风吧？

「已注销」 2014-02-11

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低调做人，高调做事。别被CSDN的不正之风感染了

pww71 2014-02-11

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引用 6 楼 FancyMouse 的回复:

喷了原来是perfect hashing。功能都不一样就比性能，还说什么最快。呵呵。

确实是完美哈希算法，原先写这个算法并不知道有这个概念，刚才看了这个网址：http://blog.csdn.net/chixinmuzi/article/details/1727195 我才知道的。不过看了论文，我的算法原理和他们都不同而且我的检索速度和内存肯定比他们好的多。

pww71 2014-02-11

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建议先下载实例测试一下 http://download.csdn.net/detail/pww71/6898171

pww71 2014-02-11

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引用 17 楼 VisionCat 的回复:

我是觉得LZ完全不知道hash算法在map中的作用。如果有足够的内存空间预分配，做到0冲突完全是轻而易举的事情，比如用md5作为map的hash算法，正常情况下发生冲突的概率几乎为0。同时，如果考虑到多核运算的话～～嗯～～这就是另一个层面的问题了。其实，算法要看应用场合以及算法代价的，在大多数情况下，无非是时间换空间，空间换时间。没有最好的算法，只有更适合的算法，所谓适合就是能在空间和时间上做到平衡。

如果内存消耗比stl的map大我也就不发布了

pww71 2014-02-11

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引用 20 楼 unituniverse2 的回复:

引用 18 楼 bug1190 的回复:
引用 16 楼 pww71 的回复:
[quote=引用 15 楼 bug1190 的回复:] 不能插入和删除！---这是多大的灾难啊，你的表怎么存元素进去啊，我看你搞了一堆常量，是不是就是这个造成的啊，无语
不使用哈希的话可以插入和删除和遍历，但是总体指标不如google哈希算法。也可以保证不会重复。但是你可以使用build（）来建立哈希表查询速度就快了不是一个级别了但是哈希表不能插入和删除。只能查询。所以适用在不经常变化的数据查询系统。如果要变化，需要把所有数据一次性build（），一次性删除。
那你这分明就是搞了一个静态数据存储么，搞起来自然速度快，这还要大呼小叫的，相对于动态数据存储来说，你这缺点太大了，我要存字符串，我要存汉字和中英文符号，你要在Build里搞多少常量进去啊，非动态存储的数据结构，没有通用性，这么大的硬伤，你还在这喊叫---是速度最快的！你自已情何以堪？？？

这东西当然有用。比如写编译器，你可以用这种算法来实现switch语句的编译。再比如，某些应用的事件如果可以用key来表达（比如GUI里的窗口消息），也可以用这种算法来提高性能。这两个例子里的数据集都是生成后就不变的（而且绝大多数情况下集合中含有的元素总数量比较少）。用这类算法正合适[/quote]是的其实我在例子里就有病毒库的检索应用。而且我在电信行业里处理过大数据，应用很广泛。

VisionCat 2014-02-08

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我是觉得LZ完全不知道hash算法在map中的作用。如果有足够的内存空间预分配，做到0冲突完全是轻而易举的事情，比如用md5作为map的hash算法，正常情况下发生冲突的概率几乎为0。同时，如果考虑到多核运算的话～～嗯～～这就是另一个层面的问题了。其实，算法要看应用场合以及算法代价的，在大多数情况下，无非是时间换空间，空间换时间。没有最好的算法，只有更适合的算法，所谓适合就是能在空间和时间上做到平衡。

pww71 2014-02-08

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引用 15 楼 bug1190 的回复:

不能插入和删除！---这是多大的灾难啊，你的表怎么存元素进去啊，我看你搞了一堆常量，是不是就是这个造成的啊，无语

不使用哈希的话可以插入和删除和遍历，但是总体指标不如google哈希算法。也可以保证不会重复。但是你可以使用build（）来建立哈希表查询速度就快了不是一个级别了但是哈希表不能插入和删除。只能查询。所以适用在不经常变化的数据查询系统。如果要变化，需要把所有数据一次性build（），一次性删除。

unituniverse2 2014-02-08

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引用 18 楼 bug1190 的回复:

引用 16 楼 pww71 的回复:
引用 15 楼 bug1190 的回复:
不能插入和删除！---这是多大的灾难啊，你的表怎么存元素进去啊，我看你搞了一堆常量，是不是就是这个造成的啊，无语
不使用哈希的话可以插入和删除和遍历，但是总体指标不如google哈希算法。也可以保证不会重复。但是你可以使用build（）来建立哈希表查询速度就快了不是一个级别了但是哈希表不能插入和删除。只能查询。所以适用在不经常变化的数据查询系统。如果要变化，需要把所有数据一次性build（），一次性删除。
那你这分明就是搞了一个静态数据存储么，搞起来自然速度快，这还要大呼小叫的，相对于动态数据存储来说，你这缺点太大了，我要存字符串，我要存汉字和中英文符号，你要在Build里搞多少常量进去啊，非动态存储的数据结构，没有通用性，这么大的硬伤，你还在这喊叫---是速度最快的！你自已情何以堪？？？

这东西当然有用。比如写编译器，你可以用这种算法来实现switch语句的编译。再比如，某些应用的事件如果可以用key来表达（比如GUI里的窗口消息），也可以用这种算法来提高性能。这两个例子里的数据集都是生成后就不变的（而且绝大多数情况下集合中含有的元素总数量比较少）。用这类算法正合适

unituniverse2 2014-02-08

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引用 17 楼 VisionCat 的回复:

我是觉得LZ完全不知道hash算法在map中的作用。如果有足够的内存空间预分配，做到0冲突完全是轻而易举的事情，比如用md5作为map的hash算法，正常情况下发生冲突的概率几乎为0。同时，如果考虑到多核运算的话～～嗯～～这就是另一个层面的问题了。其实，算法要看应用场合以及算法代价的，在大多数情况下，无非是时间换空间，空间换时间。没有最好的算法，只有更适合的算法，所谓适合就是能在空间和时间上做到平衡。

md5散列都是有冲突的，概率小不意味着绝对没有。至于说“不可能绝对没有冲突”也不是的。都已经有人说了是perfect hash了的。。当然最原始的无冲突的情况你都可以想到。n个数据如果用n*n的槽位存储，就成了perfect hash。当然这样的算法原始的几乎不能考虑去用。。。而ph的任务就在于通过临时建立hash计算器去拟合数据的特征键值的逻辑位置、把那些空位压缩去除掉（当然hash计算器自身的复杂度必须也得控制，否则就只是拿时间换空间。。这样做意义就不大了）。 ph算法简单的说就是根据一个已知的数据集合中的全部元素和对应的元素存储槽位得到对应的hash计算器（所以说不能插入和删除，而是新元素待添加的情况下整个表和hash计算器本身都得重建），而普通的hash表，hash计算器是静态的。这个是和ph区别最大的地方。链接就自己搜一下吧

huanglin03 2014-02-08

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不能插入和删除！---这是多大的灾难啊，你的表怎么存元素进去啊，我看你搞了一堆常量，是不是就是这个造成的啊，无语

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