Содержание

Хэш код — это… Что такое Хэш код?

Хеширование (иногда хэширование, англ. hashing) — преобразование входного массива данных произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины. Такие преобразования также называются хеш-функциями или функциями свёртки, а их результаты называют хешем, хеш-кодом или дайджестом сообщения (англ. message digest).

Существует множество алгоритмов хеширования с различными характеристиками (разрядность, вычислительная сложность, криптостойкость и т. п.). Выбор той или иной хеш-функции определяется спецификой решаемой задачи. Простейшими примерами хеш-функций могут служить контрольная сумма или CRC.

В общем случае однозначного соответствия между исходными данными и хеш-кодом нет. Поэтому существует множество массивов данных, дающих одинаковые хеш-коды — так называемые коллизии. Вероятность возникновения коллизий играет немаловажную роль в оценке «качества» хеш-функций.

Контрольные суммы

Несложные, крайне быстрые и легко реализуемые аппаратно алгоритмы, используемые для защиты от непреднамеренных искажений, в том числе ошибок аппаратуры.

По скорости вычисления в десятки и сотни раз быстрее, чем криптографические хеш-функции, и значительно проще в аппаратной реализации.

Платой за столь высокую скорость является отсутствие криптостойкости — легкая возможность подогнать сообщение под заранее известную сумму. Также обычно разрядность контрольных сумм (типичное число: 32 бита) ниже, чем криптографических хешей (типичные числа: 128, 160 и 256 бит), что означает возможность возникновения непреднамеренных коллизий.

Простейшим случаем такого алгоритма является деление сообщения на 32- или 16- битные слова и их суммирование, что применяется, например, в TCP/IP.

Как правило, к такому алгоритму предъявляются требования отслеживания типичных аппаратных ошибок, таких, как несколько подряд идущих ошибочных бит до заданной длины. Семейство алгоритмов т. н. «циклический избыточных кодов» удовлетворяет этим требованиям. К ним относится, например, CRC32, применяемый в аппаратуре ZIP.

Криптографические хеш-функции

Среди множества существующих хеш-функций принято выделять криптографически стойкие, применяемые в криптографии. Криптостойкая хеш-функция прежде всего должна обладать стойкостью к коллизиям двух типов:

  • Стойкость к коллизиям первого рода: для заданного сообщения должно быть практически невозможно подобрать другое сообщение , имеющее такой же хеш. Это свойство также называется необратимостью хеш-функции.
  • Стойкость к коллизиям второго рода: должно быть практически невозможно подобрать пару сообщений , имеющих одинаковый хеш.

Согласно парадоксу о днях рождения, нахождение коллизии для хеш-функции с длиной значений n бит требует в среднем перебора около 2n / 2 операций. Поэтому n-битная хеш-функция считается криптостойкой, если вычислительная сложность нахождения коллизий для нее близка к 2

n / 2.

Простейшим (хотя и не всегда приемлемым) способом усложнения поиска коллизий является увеличение разрядности хеша, например, путем параллельного использования двух или более различных хеш-функций.

Для криптографических хеш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось. В частности, значение хеша не должно давать утечки информации даже об отдельных битах аргумента. Это требование является залогом криптостойкости алгоритмов шифрования, хеширующих пользовательский пароль для получения ключа.

Применение хеширования

Хеш-функции также используются в некоторых структурах данных — хеш-таблицаx и декартовых деревьях. Требования к хеш-функции в этом случае другие:

  • хорошая перемешиваемость данных
  • быстрый алгоритм вычисления

Сверка данных

В общем случае это применение можно описать, как проверка некоторой информации на идентичность оригиналу, без использования оригинала. Для сверки используется хеш-значение проверяемой информации. Различают два основных направления этого применения:

Проверка на наличие ошибок

Например, контрольная сумма может быть передана по каналу связи вместе с основным текстом. На приёмном конце, контрольная сумма может быть рассчитана заново и её можно сравнить с переданным значением. Если будет обнаружено расхождение, то это значит, что при передаче возникли искажения и можно запросить повтор.

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить приём, когда при переездах в памяти держат количество мест багажа. Тогда для проверки не нужно вспоминать про каждый чемодан, а достаточно их посчитать. Совпадение будет означать, что ни один чемодан не потерян. То есть, количество мест багажа является его хеш-кодом.

Проверка парольной фразы

В большинстве случаев парольные фразы не хранятся на целевых объектах, хранятся лишь их хеш-значения. Хранить парольные фразы нецелесообразно, так как в случае несанкционированного доступа к файлу с фразами злоумышленник узнает все парольные фразы и сразу сможет ими воспользоваться, а при хранении хеш-значений он узнает лишь хеш-значения, которые не обратимы в исходные данные, в данном случае в парольную фразу. В ходе процедуры аутентификации вычисляется хеш-значение введённой парольной фразы, и сравнивается с сохранённым.

Примером в данном случае могут служить ОС GNU/Linux и Microsoft Windows XP. В них хранятся лишь хеш-значения парольных фраз из учётных записей пользователей.

Ускорение поиска данных

Например, при записи текстовых полей в базе данных может рассчитываться их хеш код и данные могут помещаться в раздел, соответствующий этому хеш-коду. Тогда при поиске данных надо будет сначала вычислить хеш-код текста и сразу станет известно, в каком разделе их надо искать, то есть, искать надо будет не по всей базе, а только по одному её разделу (это сильно ускоряет поиск).

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить помещение слов в словаре по алфавиту. Первая буква слова является его хеш-кодом, и при поиске мы просматриваем не весь словарь, а только нужную букву.

Список алгоритмов

Ссылки

Wikimedia Foundation. 2010.

Хэш код — это… Что такое Хэш код?

Хеширование (иногда хэширование, англ. hashing) — преобразование входного массива данных произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины. Такие преобразования также называются

хеш-функциями или функциями свёртки, а их результаты называют хешем, хеш-кодом или дайджестом сообщения (англ. message digest).

Существует множество алгоритмов хеширования с различными характеристиками (разрядность, вычислительная сложность, криптостойкость и т. п.). Выбор той или иной хеш-функции определяется спецификой решаемой задачи. Простейшими примерами хеш-функций могут служить контрольная сумма или CRC.

В общем случае однозначного соответствия между исходными данными и хеш-кодом нет. Поэтому существует множество массивов данных, дающих одинаковые хеш-коды — так называемые коллизии. Вероятность возникновения коллизий играет немаловажную роль в оценке «качества» хеш-функций.

Контрольные суммы

Несложные, крайне быстрые и легко реализуемые аппаратно алгоритмы, используемые для защиты от непреднамеренных искажений, в том числе ошибок аппаратуры.

По скорости вычисления в десятки и сотни раз быстрее, чем криптографические хеш-функции, и значительно проще в аппаратной реализации.

Платой за столь высокую скорость является отсутствие криптостойкости — легкая возможность подогнать сообщение под заранее известную сумму. Также обычно разрядность контрольных сумм (типичное число: 32 бита) ниже, чем криптографических хешей (типичные числа: 128, 160 и 256 бит), что означает возможность возникновения непреднамеренных коллизий.

Простейшим случаем такого алгоритма является деление сообщения на 32- или 16- битные слова и их суммирование, что применяется, например, в TCP/IP.

Как правило, к такому алгоритму предъявляются требования отслеживания типичных аппаратных ошибок, таких, как несколько подряд идущих ошибочных бит до заданной длины. Семейство алгоритмов т. н. «циклический избыточных кодов» удовлетворяет этим требованиям. К ним относится, например, CRC32, применяемый в аппаратуре ZIP.

Криптографические хеш-функции

Среди множества существующих хеш-функций принято выделять криптографически стойкие, применяемые в криптографии. Криптостойкая хеш-функция прежде всего должна обладать стойкостью к коллизиям двух типов:

  • Стойкость к коллизиям первого рода: для заданного сообщения должно быть практически невозможно подобрать другое сообщение , имеющее такой же хеш. Это свойство также называется необратимостью хеш-функции.
  • Стойкость к коллизиям второго рода: должно быть практически невозможно подобрать пару сообщений , имеющих одинаковый хеш.

Согласно парадоксу о днях рождения, нахождение коллизии для хеш-функции с длиной значений n бит требует в среднем перебора около 2

n / 2 операций. Поэтому n-битная хеш-функция считается криптостойкой, если вычислительная сложность нахождения коллизий для нее близка к 2n / 2.

Простейшим (хотя и не всегда приемлемым) способом усложнения поиска коллизий является увеличение разрядности хеша, например, путем параллельного использования двух или более различных хеш-функций.

Для криптографических хеш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось. В частности, значение хеша не должно давать утечки информации даже об отдельных битах аргумента. Это требование является залогом криптостойкости алгоритмов шифрования, хеширующих пользовательский пароль для получения ключа.

Применение хеширования

Хеш-функции также используются в некоторых структурах данных — хеш-таблицаx и декартовых деревьях. Требования к хеш-функции в этом случае другие:

  • хорошая перемешиваемость данных
  • быстрый алгоритм вычисления

Сверка данных

В общем случае это применение можно описать, как проверка некоторой информации на идентичность оригиналу, без использования оригинала. Для сверки используется хеш-значение проверяемой информации. Различают два основных направления этого применения:

Проверка на наличие ошибок

Например, контрольная сумма может быть передана по каналу связи вместе с основным текстом. На приёмном конце, контрольная сумма может быть рассчитана заново и её можно сравнить с переданным значением. Если будет обнаружено расхождение, то это значит, что при передаче возникли искажения и можно запросить повтор.

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить приём, когда при переездах в памяти держат количество мест багажа. Тогда для проверки не нужно вспоминать про каждый чемодан, а достаточно их посчитать. Совпадение будет означать, что ни один чемодан не потерян. То есть, количество мест багажа является его хеш-кодом.

Проверка парольной фразы

В большинстве случаев парольные фразы не хранятся на целевых объектах, хранятся лишь их хеш-значения. Хранить парольные фразы нецелесообразно, так как в случае несанкционированного доступа к файлу с фразами злоумышленник узнает все парольные фразы и сразу сможет ими воспользоваться, а при хранении хеш-значений он узнает лишь хеш-значения, которые не обратимы в исходные данные, в данном случае в парольную фразу. В ходе процедуры аутентификации вычисляется хеш-значение введённой парольной фразы, и сравнивается с сохранённым.

Примером в данном случае могут служить ОС GNU/Linux и Microsoft Windows XP. В них хранятся лишь хеш-значения парольных фраз из учётных записей пользователей.

Ускорение поиска данных

Например, при записи текстовых полей в базе данных может рассчитываться их хеш код и данные могут помещаться в раздел, соответствующий этому хеш-коду. Тогда при поиске данных надо будет сначала вычислить хеш-код текста и сразу станет известно, в каком разделе их надо искать, то есть, искать надо будет не по всей базе, а только по одному её разделу (это сильно ускоряет поиск).

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить помещение слов в словаре по алфавиту. Первая буква слова является его хеш-кодом, и при поиске мы просматриваем не весь словарь, а только нужную букву.

Список алгоритмов

Ссылки

Wikimedia Foundation. 2010.

Вопрос пользователя Анатолий Шалобасов в уроке «Модуль 3. Урок…

Tolik Anatolik

Хэш-код по умолчанию отображает место(адрес) объекта в памяти в виде int значения. Также имеет место быть и метод с аналогичным названием. Если по-научному, то хеширование— преобразование входного массива данных произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины. Результатом хэширования является хэш-код.

Анатолий Шалобасов

То есть если я правильно вас понял то хэш код это по сути ссылка, на часть памяти в компьютере представленная в виде числа, а джаве в виде числа int? И как я понял из научного объяснения дается например какой то объект с разными данными , а его преобразуют сначала в массив данных, потом эти данные обрабатываются и преобразуются в строку из 0 и 1(битовую) какой то определенной длины(для каждого языка своя)?И вот эта строка и есть хэш-код?

Tolik Anatolik

Хэш-код, скорее, сгенерированный id объекта в виде integer, на который идёт ссылка при поиске/удалении/хранении этого объекта в памяти. Любой появившейся объект машина «отмечает» для себя особым номером. Это как в гардеробе- гардеробщик принимает одежду, вешает её на свободную вешалку и отдаёт специальный номерок, чтобы одежда не затерялась среди других вещей. И номерок- это и есть хэш-код. Как гардеробщик решает какую вешалку выбрать и какой номерок выдать(какой хэш-код машина присвоит объекту)- это за пределами изучения Java)))

Вячеслав Ковалевский

Добавлю свои 5 копеек к тому что написал Толик. Хеш код по факту это число которое получино хеш-фнкуцией. Посему уместно ответить на вопрос что- такое хеш функция. Так вот, хеш-функция на вход принимает объект а на выходе дает число. Единственное требованое выдвигаемое к (не-стойкой) хеш функции это что бы если на вход передается один и тот же объект она создавал один и тот же хеш код. И все, даже нету требования что бы был разный хеш у разнах объектов. Вот пример функции которая удовлетворяет это тредование:

public long hashCode() { return 1l; }

Функция тупо всегда возвразает 1 так что для двух одинаковых объектов она создаст одинаковых хеш-код. Проблема у этой функции в том что она вообще всегда будет генерировать один и тот же код.

Другой вопрос где и как эту функцию используют. Мне понравилась аналогия про гардероб. Только мне кажется место хеш функции это определения номера ряда в котором стоит ваше пльто/рюкзак/вещи, а в самом ряде еще нежно найти нужную ячейку. Предположим у вас 15 рядов и в кажом ряде вешалок 100 вешалок, если номер не имеет ряда то трдной найти нужный среди 1500 возможностей, но если есть хеш который на вход получает пальто(или номер от пальто) а на выходе говорит в каком оно ряду — то уже проще.

Анатолий Шалобасов

Немного стало более понятно, но надо это как то осмыслить еще все. Спасибо большое за ваши объяснения.

Как Java HashMap обрабатывает разные объекты с одинаковым хеш-кодом?

Ответ будет длинным, выпей и читай дальше …

Хеширование — это сохранение пары ключ-значение в памяти, которая может быть прочитана и записана быстрее. Он хранит ключи в массиве и значения в LinkedList. 5 — 1. И нечетное простое число уменьшает вероятность хеш-коллизии

Теперь, как этот хэш-код отображается на индекс массива?

ответ Hash Code % (Array length -1) . Так“girl” сопоставлено (3173020 % 3) = 1в нашем случае. который является вторым элементом массива.

и значение «ахан» сохраняется в LinkedList, связанном с индексом массива 1.

HashCollision — если вы попытаетесь найти hasHCodeключи “misused”и “horsemints”использовать формулы, описанные выше, вы увидите, что оба дают нам то же самое1069518484 . Воуаа !! урок выучен —

2 равных объекта должны иметь одинаковый hashCode, но нет гарантии, что hashCode совпадает, тогда объекты равны. Таким образом, он должен хранить оба значения, соответствующие «неправильно использованным» и «лошадинным мятам», в интервал 1 (1069518484% 3).

Теперь хэш-карта выглядит так:

Array Index 0 –
Array Index 1 - LinkedIst (“ahhan” , “Manmohan Singh” , “guess what”)
Array Index 2 – LinkedList (“way”)
Array Index 3 – 

Теперь, если какое-то тело попытается найти значение для ключа “horsemints”, java быстро найдет его хеш-код, отредактирует его и начнет искать его значение в соответствующем LinkedList index 1. Таким образом, нам не нужно искать все 4 индекса массива, что ускоряет доступ к данным.

Но, подождите, одну секунду есть 3 значения в этом LinkList, соответствующем индексу массива 1, как он узнает, какое из них было значением для ключевых «скачек»?

На самом деле я солгал, когда сказал, что HashMap просто хранит значения в LinkedList.

Он хранит обе пары ключ-значение в качестве записи карты. Так что на самом деле карта выглядит так.

Array Index 0 –
Array Index 1 - LinkedIst (<”girl” => “ahhan”> , <” misused” => “Manmohan Singh”> , <”horsemints” => “guess what”>)
Array Index 2 – LinkedList (<”no” => “way”>)
Array Index 3 – 

Теперь вы можете видеть, проходя через связанный список, соответствующий ArrayIndex1, он фактически сравнивает ключ каждой записи с этим LinkedList с «скачками», и когда он находит его, он просто возвращает его значение.

Надеюсь, вам было весело читать это 🙂

Яндекс Дзен | Открывайте новое каждый день

Яндекс Дзен | Открывайте новое каждый день

Яндекс.Дзен – это платформа, которая подбирает контент специально для вас. В Дзене есть статьи и видео на разные темы от блогеров и медиа.

Ваш личный Дзен

Дзен понимает ваши интересы и собирает ленту для вас. Он анализирует действия: что вы смотрите, кому ставите лайки, на кого подписываетесь, а после – рекомендует вам и уже любимые источники, и ещё неизвестные, но интересные публикации.

Вы смотрите и ставите лайки

шаг 1

Алгоритм отслеживает это и подбирает контент

шаг 2

Вы видите интересные именно вам материалы

шаг 3

Интересные истории

В Дзене есть популярные медиа и талантливые блогеры. Ежедневно они создают тысячи историй на сотни разных тем. И каждый находит в Дзене что-нибудь для себя.

Примеры публикаций

В Дзене действительно много уникальных статей и видео. Вот несколько примеров популярного сейчас контента.

Дзен — простой, современный и удобный

Посмотрите на главные возможности сервиса и начните пользоваться всеми преимуществами Дзена.

Читайте о своих интересах.

Алгоритмы Дзена понимают, что вам нравится, и стараются показывать только то, что будет действительно интересно. Если источник вам не подходит — его можно исключить.

1/4

Тематические ленты.

С общей ленты со всеми статьями легко переключайтесь на тематические: кино, еда, политика, знаменитости.

2/4

Разнообразные форматы.

Открывайте разные форматы историй для чтения и общения. В приложении удобно читать статьи и смотреть видео, писать комментарии.

3/4

Оставайтесь в курсе событий!

Возвращайтесь к нужным статьям: добавляйте статьи в Сохранённое, чтобы прочитать их позже или сохранить в коллекции. Настройте уведомления, чтобы не пропустить самое интересное от любимых блогеров, медиа и каналов.

4/4

Читайте о своих интересах.

Алгоритмы Дзена понимают, что вам нравится, и стараются показывать только то, что будет действительно интересно. Если источник вам не подходит — его можно исключить.

1/4

Тематические ленты.

С общей ленты со всеми статьями легко переключайтесь на тематические: кино, еда, политика, знаменитости.

2/4

Разнообразные форматы.

Открывайте разные форматы историй для чтения и общения. В приложении удобно читать статьи и смотреть видео, писать комментарии.

3/4

Оставайтесь в курсе событий!

Возвращайтесь к нужным статьям: добавляйте статьи в Сохранённое, чтобы прочитать их позже или сохранить в коллекции. Настройте уведомления, чтобы не пропустить самое интересное от любимых блогеров, медиа и каналов.

4/4

Читайте о своих интересах.

Алгоритмы Дзена понимают, что вам нравится, и стараются показывать только то, что будет действительно интересно. Если источник вам не подходит — его можно исключить.

1/4

Тематические ленты.

С общей ленты со всеми статьями легко переключайтесь на тематические: кино, еда, политика, знаменитости.

2/4

Разнообразные форматы.

Открывайте разные форматы историй для чтения и общения. В приложении удобно читать статьи и смотреть видео, писать комментарии.

3/4

Оставайтесь в курсе событий!

Возвращайтесь к нужным статьям: добавляйте статьи в Сохранённое, чтобы прочитать их позже или сохранить в коллекции. Настройте уведомления, чтобы не пропустить самое интересное от любимых блогеров, медиа и каналов.

4/4

Дзен доступен во всем мире более чем на 50 языках

Смело рекомендуйте Дзен своим друзьям из других стран.

العَرَبِيَّة‎العَرَبِيَّة‎
Удобно пользоваться в смартфоне

У Дзена есть приложения для iOS и Android.

Пользуйтесь в браузере

Дзен доступен с любого устройства в вашем любимом браузере. Также Дзен встроен в Яндекс.Браузер.

Удобно пользоваться в смартфоне

У Дзена есть приложения для iOS и Android.

Пользуйтесь в браузере

Дзен доступен с любого устройства в вашем любимом браузере. Также Дзен встроен в Яндекс.Браузер.

Удобно пользоваться в смартфоне

У Дзена есть приложения для iOS и Android.

Пользуйтесь в браузере

Дзен доступен с любого устройства в вашем любимом браузере. Также Дзен встроен в Яндекс.Браузер.

© 2015–2021 ООО «Яндекс», 0+

Дизайн и разработка — Charmer

К сожалению, браузер, которым вы пользуйтесь, устарел и не позволяет корректно отображать сайт. Пожалуйста, установите любой из современных браузеров, например:

Яндекс.Браузер Google Chrome Firefox Safari

В Турции разъяснили, в каких случаях иностранным туристам нужен HES-код

05.10.2020

Представители отелей, турецких принимающих компаний и источники «Вестника АТОР» в аэропорту Антальи разъяснили, в каких случаях иностранному туристу может понадобиться HES-код. По факту, нововведения никак не затрагивают подавляющее большинство туристов.

С 1 октября в Турции вступили в силу правила, согласно которым турецким гражданам и иностранцам, постоянно проживающим в Турции, для заселения в отель требуется получать на телефон HES-код («код здоровья», содержащий информацию о месте нахождения и истории перемещений человека).

Согласно данным, полученным 1 октября «Вестником АТОР» от отельеров и турецких DMC, иностранным туристам, прибывшим на отдых в отель, получать такой код по-прежнему не требуется.

Тем не менее, как пояснили источники редакции в аэропорту Антальи и в турецких принимающих компаниях, получать HES-код с 1 октября иностранным туристам все же потребуется для совершения ряда действий.

Купить один билет из Москвы с двумя сегментами пока по-прежнему возможно и без HES-кода – но с 1 октября иностранный турист не сможет без HES-кода забронировать отдельный сегмент полета внутри Турции (например, самостоятельно купить в Турции отдельный билет на внутренний рейс Стамбул – Анталья). Точно так же не получится без HES-кода самостоятельно купить иностранцу билет на междугородние автобусы.

Так как HES-код не приходит на не-турецкие SIM-карты, чтобы все-таки купить такие билеты, российскому туристу потребуется отправить с телефона любого турецкого гражданина (например, сотрудника отеля на ресепшн, гида, турагента, работника магазина и т.п.) на короткий номер 2023 SMS следующего содержания (через пробелы): HES RUS номер загранпаспорта год рождения фамилия (как в загранпаспорте, латиницей). В ответном SMS придет HES-код. Процедура занимает несколько секунд. 

Однако для пользования в Турции долмушами (маршрутками), городскими автобусами, такси, метро HES-код иностранцам на настоящий момент, как и ранее, не требуется.

Таким образом, нововведения практически никак не затрагивают российских туристов, находящихся на отдыхе в отелях и приехавших по линии туроператоров – они нечасто покидают отель, лишь иногда переезжая на такси или долмуше в некоторые близлежащие точки (здесь HES-код пока не нужен). 

Некоторые (весьма незначительные и легко решаемые) неудобства от новых правил с HES-кодом могут быть лишь у тех самостоятельных туристов, кто путешествует между городами Турции, приобретая внутренние перелеты или билеты на междугородние автобусы. 

Более того, как показывает практика, у иностранцев часто и сейчас никто не спрашивает никакого HES-кода в Турции: об этом редакции рассказали туристы и турагенты, совершавшие внутренние перелеты Стамбул — Газиантеп и Стамбул — Кайсери 4 октября, то есть и исполнение данных требований разнится от города к городу. 

Вернуться назад

борьба за самый мощный Wi-Fi сигнал

В минувшие выходные в Париже завершился последний раунд чемпионата по программированию, который не первый год организовывает Google для студентов и специалистов в области программирования. Территория состязаний Google HashCode охватывает всю Европу, Ближний Восток и Африку. В этот раз участниками финального раунда соревнований стали студенты сразу нескольких российских вузов, в том числе программисты Университета ИТМО. 

Идея Google HashCode проста. Организаторы предлагают разработчикам решить реальную инженерную проблему, с которой команда Google сталкивалась в своей практике. Участники могут сами выбрать язык программирования и весь инструментарий для решения поставленной задачи. Главное – предоставить готовое решение проблемы. Чем точнее готовый код решает задачу, чем больше баллов набирает команда.

Чемпионат Google HashCode проходит в два этапа: квалификационный раунд в формате онлайн и финал. На каждом из этапов разработчики получают задачу, решение которой предстоит найти за ограниченное временя. Отличается такая форма состязаний от более знакомого ACM ICPC тем, что в последнем участникам необходимо решить дюжину задач, у которых заранее известно точное решение, а у задач Google HashCode нет однозначного ответа. Первый этап состязаний – глобальный отборочный тур перед заключительным этапом в штаб-квартире Google в Париже – был проведен еще 23 февраля. Все участники могли быть вовлечены в процесс дистанционно из любой точки мира. Программистам нужно было подумать над эффективным размещением видео на YouTube. Тогда организаторы предложили участникам описание серверов кэширования, сетевых конечных точек, сами видеозаписи вместе с предсказанными запросами пользователей на отдельные видео. Участникам нужно было разместить конкретное видео на определенном сервере кэширования таким образом, чтобы минимизировать среднее число времени ожидания для всех запросов.

В заключительном раунде сотрудники Google также предоставили участникам один из своих реальных проектов. Разработчикам крупнейшей компании пришлось столкнуться с проблемой распространения Wi-Fi сигнала на одном из этажей здания штаб-квартиры Google в Париже. Программистам нужно было наиболее эффективно (по цене и качеству покрытия) расположить Wi-Fi роутеры внутри здания и настроить систему кабелей.

Источник: Google Student Blog

На заключительный этап от Университета ИТМО поехали две группы программистов – представители кафедры компьютерных технологий Университета ИТМО. В команде Past Glory участвовали Геннадий Короткевич, Артем Васильев и Борис Минаев. По результатам заключительного раунда разработчики вошли в тройку лучших команд. Представленные судьям решения поставленной задачи позволили программистам занять второе место на чемпионате. В другой команде Университета ИТМО – ИТМО 1 –  выступили Иван Белоногов, Илья Збань и Владимир Смыкалов. Работа на заключительном этапе чемпионата принесла ребятам четвертое место. Победителем в чемпионате стала команда российских разработчиков AIM Tech. Стоит заметить, что система оценки решений остается автоматической и непредвзятой. Например, в заключительном этапе оценивалось качество Wi-Fi покрытия и его полнота, поэтому результаты чемпионата говорят о том, что лидер смог решить задачу технически точнее и эффективнее.

По словам Ивана Белоногова, одного из участников команды ИТМО 1, в заключительном раунде обе части задания (и распределение роутеров по территории этажа, и настройка системы кабелей) показались интересными для команды, поэтому разработчикам удалось придумать несколько хороших идей по обоим направлениям.

«Времени было достаточно, и мы сделали почти все, что планировали. Мы не распределяли задачи внутри команды, у каждого была своя версия решения. У такого подхода есть свои плюсы. Во-первых, каждый мог быстро тестировать новые идеи и эвристики, не отвлекая остальных. Во-вторых, это существенно повышает надежность. Также мы смогли попробовать больше разных подходов к задаче», – рассказывает Иван Белоногов.

Участники команды Past Glory все же выявили для себя наиболее интересную часть работы. По словам Геннадия Короткевича,  самой интересной и сложной задачей показалось оптимальное соединение роутеров в общую сеть. Разработчик сравнил этот процесс с «задачей Штейнера».

«Все тесты у нас решались одними и теми же программами, но вот сам алгоритм состоял из двух независимых частей: расположение роутеров и их соединение. Это было разумно, поскольку качество сети, соединяющей роутеры, намного больше зависело от качества алгоритма построения сети, чем от конкретного расположения роутеров», – поделился Геннадий Короткевич.

По словам участников команды ИТМО 1, соревнования такого типа действительно отличаются от олимпиад, к которым  они привыкли готовиться. 

«Достигать хороших результатов на таких соревнованиях особенно приятно, потому что конкретно к такому типу контестов мы не готовимся совсем. А это значит, что навыки и знания, полученные на тренировках к ACM ICPC, влияют и на смежные области. Поездки на такие олимпиады мы больше рассматриваем как смену деятельности и отдых», – поделился Иван Белоногов.

Сейчас идет активная подготовка разработчиков к финалу чемпионата по спортивному программированию ACM ICPC, который будет проходить в мае. Программисты тренируются ежедневно. По словам Ивана Белоногова, для успешного выступления в олимпиадах необходимы три основных навыка:  знание алгоритмов, умение быстро писать много сложного кода с минимальным количеством ошибок и умение придумывать решение  задач. 

«С алгоритмами все относительно просто: это базовые инструменты, которыми мы пользуемся. Практически все, что может встретиться, мы знаем и умеем писать. А вот другие два навыка можно оттачивать до бесконечности. На тренировках мы обычно решаем задачи старых олимпиад и сборов», – заключил разработчик.

Перейти к содержанию

3 вещи, которые вы должны знать о hashCode ()

04 сен 2012

3 вещи, которые вы должны знать о hashCode ()

В Java каждый объект имеет метод hashCode , который прост для понимания, но все же иногда забыты или неправильно использованы. Вот три вещи, о которых следует помнить, чтобы избежать распространенных ошибок.

Хэш-код объекта позволяет алгоритмам и структурам данных помещать объекты в отсеки, точно так же, как типы букв в регистре типа принтера.Принтер помещает все типы «А» в отсек для «А», и он ищет «А» только в этом одном отсеке. Эта простая система позволяет ему находить типы намного быстрее, чем поиск в несортированном ящике. Это также идея коллекций на основе хешей, таких как HashMap и HashSet .

Источник: Wikimedia Commons

Чтобы ваш класс работал должным образом с коллекциями на основе хешей и другими алгоритмами, которые полагаются на хэш-коды, все реализации hashCode должны придерживаться простого контракта.

Контракт hashCode

Контракт объясняется в JavaDoc метода hashCode . Это можно грубо резюмировать следующим утверждением:

Объекты, которые равны, должны иметь один и тот же хэш-код в рамках запущенного процесса

Обратите внимание, что это не означает следующих распространенных заблуждений:

  • Неравные объекты должны иметь разные хеш-коды. коды — НЕПРАВИЛЬНО!
  • Объекты с одинаковым хеш-кодом должны быть равны — НЕПРАВИЛЬНО!
Контракт позволяет неравным объектам использовать один и тот же хэш-код, например, объекты «A» и «µ» в приведенном выше эскизе.С математической точки зрения сопоставление объектов с хэш-кодами не обязательно должно быть инъективным или даже биективным. Это очевидно, потому что количество возможных различных объектов обычно больше, чем количество возможных хэш-кодов (2 32 ).

Edit: В более ранней версии я ошибочно указывал, что отображение hashCode должно быть инъективным, но не обязательно биективным, что, очевидно, неверно. Спасибо Люциану за указание на эту ошибку!

Этот контракт напрямую ведет к первому правилу:

1.Всякий раз, когда вы реализуете равно , вы ДОЛЖНЫ также реализовать hashCode

. Если вы этого не сделаете, вы получите сломанные объекты. Почему? Метод hashCode объекта должен учитывать те же поля, поскольку его метод равен . Переопределив метод равно , вы объявляете некоторые объекты равными другим объектам, но исходный метод hashCode рассматривает все объекты как разные. Таким образом, у вас будут одинаковые объекты с разными хэш-кодами.Например, вызов contains () на HashMap вернет false , даже если объект был добавлен.

Как написать хорошую функцию hashCode выходит за рамки этой статьи, это прекрасно объясняется в популярной книге Джошуа Блоха «Эффективная Java», которой не должно хватать на книжной полке Java-разработчика.

[Нужна консультация специалиста по вашему проекту? Наша служба поддержки разработчиков готова ответить на ваши вопросы. | Дополнительные советы о том, как писать чистый код, можно найти на нашей странице «Мастерство разработки программного обеспечения».]

На всякий случай позвольте Eclipse IDE сгенерировать пару функций = и hashCode : Source> Generate hashCode () and equals ()… .

Чтобы защитить себя, вы также можете настроить Eclipse на обнаружение нарушений этого правила и отображение ошибок для классов, реализующих , равно , но не hashCode . К сожалению, для этого параметра по умолчанию установлено значение «Игнорировать»: Preferences> Java> Compiler> Errors / Warnings , затем используйте быстрый фильтр для поиска «hashcode»: Обновление: Как указывает Лоран, проверяющим равенством является отличный инструмент для проверки контракта hashCode и равняется .Вам следует подумать об использовании его в своих модульных тестах.

Коллизии HashCode

Когда два разных объекта имеют одинаковый хеш-код, мы называем это коллизией. В столкновении нет ничего критического, это просто означает, что в одном ведре находится более одного объекта, поэтому поиск по HashMap должен снова искать нужный объект. Большое количество столкновений снизит производительность системы, но не приведет к неверным результатам.

Но если вы ошибочно принимаете хэш-код за уникальный дескриптор объекта, e.g используйте его как ключ на карте, тогда вы иногда будете получать не тот объект. Потому что, хотя столкновения редки, они неизбежны. Например, строки «Aa» и «BB» создают один и тот же хэш-код: 2112 . Следовательно:

2. Никогда не используйте hashCode в качестве ключа.

Вы можете возразить, что, в отличие от типового случая принтера, в Java есть 4 294 967 296 отсеков (2 32 возможных значений int ). С 4 миллиардами слотов столкновения кажутся крайне маловероятными, не так ли?

Оказывается, это не так уж и маловероятно.Вот удивительная математика столкновений: представьте себе 23 случайных человека в комнате. Как бы вы оценили шансы найти среди них двух парней с одинаковым днем ​​рождения? Довольно мало, потому что в году 365 дней? На самом деле шансы около 50%! А с 50 людьми это спасительная ставка. Это явление называется парадоксом дня рождения. В хэш-кодах это означает, что с 77 163 различными объектами вероятность столкновения составляет 50/50 — при условии, что у вас есть идеальная функция hashCode , которая равномерно распределяет объекты по всем доступным сегментам.

Пример:

Набор данных электронной почты Enron содержит 520 924 сообщения электронной почты. Вычислив хэш-коды String содержимого электронной почты, я обнаружил 50 пар (и даже 2 троек) разных писем с одним и тем же хеш-кодом. Для полумиллиона струн это неплохой результат. Но вот сообщение: если у вас много элементов данных, возникнут коллизии. Если бы вы использовали здесь хэш-код в качестве ключа, вы бы не сразу заметили свою ошибку. Но некоторые люди получали неправильную почту.

HashCodes могут изменять

Наконец, есть одна важная деталь в контракте hashCode , которая может быть весьма удивительной: hashCode не гарантирует одинаковый результат при разных исполнениях. Давайте посмотрим на JavaDoc:

Всякий раз, когда он вызывается для одного и того же объекта более одного раза во время выполнения приложения Java, метод hashCode должен последовательно возвращать одно и то же целое число, при условии, что информация, используемая в равных сравнениях на объект изменен.Это целое число не обязательно должно оставаться согласованным от одного выполнения приложения до другого выполнения одного и того же приложения.

Это необычно, на самом деле некоторые классы в библиотеке классов даже указывают точную формулу, которую они используют для вычисления хэш-кодов (например, String ). Для этих классов хэш-код всегда будет одинаковым. Но хотя большинство реализаций hashCode обеспечивают стабильные значения, вы не должны полагаться на это. Как указывается в этой статье, существуют библиотеки Java, которые фактически возвращают разные значения hashCode в разных процессах, и это сбивает людей с толку.Буферы протокола Google являются примером.

Следовательно, вам не следует использовать хэш-код в распределенных приложениях. Удаленный объект может иметь хэш-код, отличный от локального, даже если они равны.

3. Не используйте hashCode в распределенных приложениях.

Более того, вы должны знать, что реализация функции hashCode может меняться от одной версии к другой. Поэтому ваш код не должен зависеть от каких-либо конкретных значений хэш-кода.Например, вам не следует использовать хэш-код для сохранения состояния. При следующем запуске приложения хэш-коды «одинаковых» объектов могут быть другими.

Вероятно, лучший совет: вообще не используйте hashCode , кроме случаев, когда вы создаете алгоритмы на основе хешей.

Альтернатива: SHA1

Возможно, вы знаете, что криптографические хэш-коды, такие как SHA1, иногда используются для идентификации объектов (например, Git). Это тоже небезопасно? Нет. SHA1 использует 160-битные ключи, что делает коллизии практически невозможными.Даже при огромном количестве объектов вероятность столкновения в этом пространстве намного ниже, чем вероятность того, что метеор разбьет компьютер, на котором запущена ваша программа. В этой статье есть отличный обзор вероятностей столкновения.

О хэш-кодах можно сказать больше, но это, кажется, самые важные вещи. Если я что-то пропустил, я буду рад это слышать!

Хэш-код Java небезопасен для распределенных систем — блог Мартина Клеппманна

Твитнуть

Опубликовано Мартином Клеппманном 18 июня 2012 г.

Как вы, наверное, знаете, хеш-функции служат разным целям:

  1. Сети и системы хранения используют их (под видом контрольных сумм) для обнаружения случайных повреждение данных.
  2. Крипографические системы используют их для обнаружения злонамеренного повреждения данных и реализации подписей.
  3. Системы аутентификации по паролю используют их, чтобы затруднить извлечение паролей открытым текстом из база данных.
  4. Языки программирования используют их для хэш-карт, чтобы определить, в какое хеш-ведро помещен ключ.
  5. Распределенные системы используют их, чтобы определить, какой работник в кластере должен обрабатывать часть большая работа.

Все эти цели имеют разные требования, и для разных целей. Например, CRC32 подходит для обнаружение повреждения битов в Ethernet, поскольку это действительно быстро и легко реализовать на оборудовании, но он бесполезен для криптографических целей. SHA-1 подходит для защита целостности сообщения от злоумышленников, поскольку оно криптографически безопасно, а также достаточно быстро вычислить; но если вы храните пароли, вам, вероятно, лучше что-то вроде bcrypt, которое намеренно замедляет, чтобы усложнить атаки методом грубой силы.

В любом случае, это все старые новости. Сегодня я хочу поговорить о пунктах 4 и 5, и почему они также очень отличаются друг от друга.

Хеши для хеш-таблиц

Мы постоянно используем хеш-таблицы (словари) в языках программирования, не задумываясь. Когда вы вставляете элемент в хеш-таблицу, язык вычисляет хеш-код (целое число) для ключа, использует этот номер для выбора сегмента в хеш-таблице (обычно mod n для таблицы размером n ), а затем помещает ключ и значение в эту корзину в таблице.D

Когда вы добавляете ключ 'answer' в хеш-таблицу, Ruby внутренне вызывает метод #hash на этот строковый объект. D ), запускаю его снова и вычисляю хэш для той же строки я все равно получаю тот же результат. Но почему это проблема, вы говорите, — не то что должна делать хеш-функция? — Ну проблема в том, что теперь я могу надеть свое зло гениальная шляпа и сгенерируйте список строк с одинаковым хэш-кодом:

 $ любопытный
[1] pry (main)> "a" .hash
=> 100
[2] pry (main)> "\ 0a" .hash
=> 100
[3] pry (main)> "\ 0 \ 0a" .hash
=> 100
[4] pry (main)> "\ 0 \ 0 \ 0a" .hash
=> 100
[5] pry (main)> "\ 0 \ 0 \ 0 \ 0a" .hash
=> 100
[6] pry (main)> "\ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0a".хэш
=> 100
 

Любой сервер в мире, на котором работает одна и та же версия Ruby, получит одинаковые хеш-значения. Это означает что я могу отправить на ваш сервер специально созданный веб-запрос, в котором параметры запроса содержат множество таких строк с одним и тем же хеш-кодом. Ваша веб-платформа, вероятно, проанализирует параметры в хеш-таблицу, и все они окажутся в одном хеш-ведре, независимо от того, насколько велик вы составляете хеш-таблицу. Всякий раз, когда вы хотите получить доступ к параметрам, теперь вам нужно перебрать длинный список хеш-коллизий, и ваш быстрый поиск по хеш-таблице O (1) внезапно превратился в ползучий медленный O (n).

Мне просто нужно отправить небольшое количество злобных запросов на ваш сервер, и я отправил их на его колени. Этот тип атаки отказа в обслуживании уже был описан еще в 2003 году, но он стал широко известен только в прошлом году, когда Java, Ruby, Python, PHP и Node.js внезапно постарался исправить проблему.

Решение состоит в том, чтобы хэш-код был согласован в рамках одного процесса, но отличался для разные процессы. Например, вот более свежая версия Ruby, в которой исправлена ​​ошибка:

 $ рубин - версия
рубин 1.D
 

Когда я выхожу из Ruby, запускаю его снова и запрашиваю хэш-код той же строки, я получаю совершенно другой ответ. Очевидно, это не то, что вам нужно для криптографических хэшей или контрольные суммы, поскольку это сделало бы их бесполезными, но для хеш-таблиц это совершенно верно.

Хеши для распределенных систем

Теперь поговорим о распределенных системах — системах, в которых у вас есть больше, чем просто процесс. на более чем одной машине, и они разговаривают друг с другом.Если у вас есть что-то слишком большое для размещения на одной машине (слишком много данных для размещения на дисках одной машины, слишком много запросов, чтобы обрабатываются центральными процессорами одной машины и т. д.), вам необходимо распределить его по нескольким машинам.

Как узнать, какую машину использовать для данного запроса? Если у вас нет специальных приложений разбиение на разделы, которое имеет больше смысла, хеш-функция — простое и эффективное решение: хеш-функция название объекта, который вы запрашиваете, модифицируйте количество серверов, и это номер вашего сервера.(Хотя, если вы когда-нибудь захотите изменить количество машин, последовательное хеширование, вероятно, лучше.)

Для этой настройки вам явно не нужна хеш-функция, в которой разные процессы могут вычислять разные хэш-коды для одного и того же значения, потому что в конечном итоге вы перенаправите запросы не на тот сервер. Вы не можете использовать ту же хеш-функцию, которую язык программирования использует для хеш-таблиц.

К сожалению, это точно что делает Hadoop. Storm, фреймворк потоковой обработки, тоже делает.Оба используют виртуальную машину Java Object.hashCode () метод.

Я понимаю использование hashCode () — это очень заманчиво. О строках, числах и коллекции классы, hashCode () всегда возвращает согласованное значение, по-видимому, даже в разных JVM продавцы. Это так, несмотря на документация для hashCode () явно , а не , гарантируя согласованность между различными процессами:

Каждый раз, когда он вызывается для одного и того же объекта более одного раза во время выполнения Java приложение, метод hashCode должен последовательно возвращать одно и то же целое число, если нет информация, используемая в равных сравнениях по объекту, изменяется. Это целое число не должно оставаться согласованно от одного выполнения приложения к другому выполнению того же приложения.

И время от времени появляется жирная библиотека, которая фактически возвращает разные значения hashCode () в разных процессах — например, в буферах протокола — и люди путаются.

Проблема в том, что хотя в документации указано, что hashCode () не обеспечивает согласованности гарантия, стандартная библиотека Java ведет себя так, как если бы предоставляла гарантию.Люди начинают полагаясь на него, и поскольку обратная совместимость так высоко ценится в сообществе Java, он будет вероятно, никогда не будет изменен, даже если в документации это разрешено. Итак JVM получает худшее из обоих миров: реализация хеш-таблицы, открытая для DoS-атак, но также хеш-функция, которую не всегда можно безопасно использовать для связи между процессами. 🙁

Следовательно…

Итак, я хотел бы спросить следующее: если вы создаете распределенный фреймворк на основе JVM, , пожалуйста, не используйте hashCode () Java для всего, что должно работать в разных процессах.Потому что, похоже, он отлично работает, когда вы используете его со строками и числами, а потом когда-нибудь храбрая душа будет использовать (например) объект буферов протокола, а затем проводить дни, ударяясь головой о стена пытается понять, почему сообщения отправляются не на те серверы.

Что лучше использовать? Во-первых, вам, вероятно, нужно сериализовать объект в поток байтов. (что вам все равно нужно сделать, если вы собираетесь отправлять его по сети). Если вы используете сериализации, которая всегда сопоставляет одни и те же значения с одной и той же последовательностью байтов, вы можете просто хешировать это байтовый поток.Криптографический хэш, такой как MD5 или SHA-1, подойдет во многих случаях, но может быть немного тяжеловес, если вы имеете дело с действительно высокопроизводительным сервисом. Я слышал много хорошего о MurmurHash, который не является криптографическим, но легкий и утверждает, что ведет себя хорошо.

Если ваша сериализация не всегда дает одну и ту же последовательность байтов для данного значения, тогда вы все еще может определять хэш-функцию для самих объектов. Только не используйте hashCode () . Его хорошо для внутрипроцессных хэш-таблиц, но распределенные системы — другое дело.

(О, и если вам интересно: похоже, что веб-серверы, на которые влияет Java Коллизии hashCode устранили проблему не путем перехода на другую хэш-функцию, а просто ограничив количество параметров: Кот, Причал.)

Если вы нашли этот пост полезным, пожалуйста поддержи меня на Патреоне так что я могу написать больше нравится!

Чтобы получать уведомления, когда я пишу что-то новое, Подпишись на меня в Твиттере или введите свой адрес электронной почты:

Я не буду никому передавать ваш адрес, не буду отправлять вам спам, и вы можете отказаться от подписки в любое время.

hashCode: Глоссарий Java

Ключевым моментом в понимании хэш-кодов является то, что они не обязательно должны быть уникальными, просто максимально приближен к уникальному.

В двух словах о хэш-кодах

Если ты хочешь заархивируйте что-нибудь для последующего извлечения, это может быть быстрее, если вы сохраните его численно а не длинной буквенной клавишей. Хэш-код — это способ вычисления небольшого (32-битный) дайджест числовой ключ из длинной строки или даже произвольной группы байтов.Сам по себе числовой ключ не имеет смысла, а функции hashCode для их вычисления может выглядеть немного безумным. Однако, когда вы идете что-то искать, вы можете тот же расчет дайджеста по длинной буквенной клавише, которую вы ищете, и не имеет значения какой странный алгоритм вы использовали, вы рассчитаете тот же хэш-код и будете возможность искать с его помощью численно. Конечно, всегда есть возможность два разные строки будут иметь один и тот же хэш-код дайджеста. Однако даже тогда не все потерял; это значительно сужает поиск и, следовательно, ускоряет его.Hashtable идет еще дальше, сокращая хэш-код даже далее к еще меньшему числу, которое он может использовать для прямого индексации массива, обычно разделив его на некоторое (в идеале простое) число и взяв остаток.

Заблуждения о HashCode

  • Уникальность: Некоторые люди пытаются использовать HashCodes в качестве уникальных идентификаторов. Ты не могу рассчитывать на уникальность хэш-кодов. Они так, как их правильно используют, это не вызывает серьезных проблем.
  • Плотность: некоторые люди беспокоятся о том, что хэш-коды выходят в некоторых узкая полоса чисел.Так как они используются, они урезаются до размера на принимая модуль относительно некоторого простого числа или отбрасывая старшие биты, поэтому Бессысленно.
  • Отрицательные хэш-коды: вы можете безопасно обрабатывать хэш-коды как неподписанные или подписанные, когда вычисляя их. Вам не нужно прилагать особых усилий, чтобы сохранить их положительный.

String.hashCode Реализация

В JDK (Java Development Kit) 1.0+ и 1.1+ функция hashCode для long String работали, выбирая каждый n-й символ.Это неплохо гарантировало вам будет иметь много хешированных строк с одним и тем же значением, что замедлит поиск в Hashtable. В Java версии 1.2 функция была улучшена, чтобы умножить полученный результат на 31, а затем добавить следующий символ по порядку. Это немного медленнее, но лучше избегать столкновения.

Object.hashCode Реализация

Метод hashCode () по умолчанию использует 32-битная внутренняя JVM (виртуальная машина Java) адрес Объекта в качестве его хэш-кода. Однако, если объект перемещен в памяти во время сборки мусора hashCode остается постоянным.Это значение по умолчанию hashCode не очень полезен, поскольку для поиска Объект в HashMap, вам нужен тот же самый ключевой объект, с помощью которого пара ключ / значение была изначально подана. Обычно, когда вы идете посмотреть вверх, у вас нет оригинала key Сам объект, просто некоторые данные для ключа. Итак, если ваш ключ — это String, почти всегда вам нужно будет реализовать метод hashCode и equals для вашего ключа учебный класс. Object.hashCode в родной метод.

Близнецы-Близнецы: равно и hashCode

Равных хэш-кодов в целом недостаточно для обеспечения Равенство объектов.32). Должно быть очевидно, что есть способ больше Строки, чем хэш-коды. Итак, тот же хэш-код имеет , которые можно использовать снова и снова для разных строк.

Хэш-код по умолчанию просто использует адрес Объект и значение по умолчанию равно метод просто сравнивает адреса. Если вы переопределите один из этих двух методов, вы должны перекрыть другой, чтобы соответствовать. Правила такие:

  • Это нормально, неизбежно, но нежелательно, если два объекта, которые не сравниваются, имеют одинаковый хэш-код.
  • Два объекта, которые сравнивают равные, должны иметь одинаковые хэш-код.

Итак, если у вас был фруктовый объект со вкусом и цветовым полем, и вы решили, что любые два объекта с одинаковыми были бы для всех намерений и целей одинаковыми, вы бы определите свои методы equals и hashCode следующим образом:

Как правило, каждый раз, когда вы используете объект в качестве ключа на карте или наборе (например, Hashtable, HashMap, HashSet, TreeMap и т. Д.) Вы должны переопределите и equals, и hashCode таким образом, чтобы они включали то же самое и все поля логического ключа.оператор. Чтобы создать хеш для всех элементов array, вы можете искоренить все значения вместе. Результат не зависит от порядка. Если вы хотите, чтобы порядок имел значение, используйте функцию дайджеста. xor также имеет странный характер: если у вас есть пара идентичных хэш-кодов, объединенных вместе, как если бы их там не было. Когда ты ожидаете дубликатов, вы можете использовать другую технику комбинирования.

XOR имеет следующий приятный недвижимость:

  • Не зависит от порядка вычисления.
  • Не тратит бит. Если вы измените хоть немного в одном из компонентов окончательное значение изменится.
  • Быстро, за один цикл даже на самом примитивном компьютере.
  • Сохраняет равномерное распределение. Если две части, которые вы объединяете, одинаково распределена так будет комбинация. Другими словами, он не склонен свернуть диапазон дайджеста в более узкую полосу.
Грязные свойства XOR находятся:
  • Идентичные пары компонентов обрабатываются так, как если бы их там не было.A. Если порядок имеет значение, вам нужен какой-то контрольная сумма / дайджест, например Adlerian. XOR не подходит для вычисления хэш-кода для списка, который зависит от порядка элементов как части его личность.
  • Если значения, которые должны быть объединены, имеют ширину только 8 бит, будет фактически только 8 бит в xored результат. Напротив, умножение на простое и сложение приведет к зашифровыванию всего 32 бита результата, что дает гораздо более широкий диапазон возможные значения, следовательно, большая вероятность того, что каждый хэш-код будет уникальным для одного Объект.Другими словами, он имеет тенденцию расширять диапазон дайджест в максимально широкий диапазон (32 бита).
  • XOR довольно легко ухудшается из-за шаблонов в данных. Если вы не получаете равномерного распределения, это может платите за более высокий механизм скремблирования накладных расходов, такой как Aldlerian, CRC или даже MD5 или SHA1.
  • Если вы XOR несколько небольших количеств, результат все равно будет небольшое количество. Он не использует старшие биты для дополнительной изменчивости если вы не сделаете какое-то переключение.
Вот еще один подход, который работал бы лучше, если бы у вас было две строки в вашем объекте. Это дает другой хэш-код для ваших двух объектов, когда:
o1.string1 = "яблоко";
o1.string2 = "оранжевый";

o2.string1 = "оранжевый";
o2.string2 = "яблоко"; 
Это работает так, чтобы объединить хэш-коды полей в вашем объекте:

Вот как написать хэш-код для объединения полей:

Вот примерно как String.hashCode работает

Вот алгоритм быстрого хеширования, который вы можете применить к байтам, коротким, символам, целым числам, массивам. и Т. Д.Я использовал ассемблерную версию

Вот простой xor-хеш всех байтов. Недостатком является результат всего 8 бит.

Рассмотрите возможность использования CRC-32 или дайджеста Адлера для вашего хэш-кода, когда вы можете сократить ключевую часть вашего объекта до длинной строки байтов. Это дает хорошее равномерное распределение по диапазон возможных целых чисел.

подсказок

  • Не беспокойтесь о написании идеального хэш-кода. Тест ваш код, чтобы увидеть, является ли поиск узким местом, прежде чем слишком много суетиться.
  • Легко придумать множество методов hashCode и еще больше их протестировать. быстрее, чем вы можете математически проанализировать компромиссы.
  • Если вы пишете Collection , в котором используется hashCode, выполните стресс-тест с помощью метода HashCode, который всегда возвращает 0.
  • Если у вас есть дорогостоящий расчет хэш-кода, подумайте о кешировании результата.
  • Важная вещь о хэш-коде для HashMap заключается в том, что в младшие бита порядка.биты высокого порядка на биты более низкого порядка.

Когда вам нужен пользовательский эквивалент и hashCode?

Метод hashCode вызывается только тогда, когда вы используете Object в качестве ключа к Hashtable. Это не так используется, когда объект является просто значением Hashtable. В большинстве случаев ваши ключи Hashtable представляют собой простые строки, поэтому вы редко нужно писать собственные методы equals и hashCode. Когда вы используете HashSet чтобы помочь вам проверить наличие повторяющихся объектов, то вы, вероятно, потребуется собственный метод equals и hashCode.Там ваши объекты действуют как как ключ, так и значение.

Если вы заранее знаете значения ключей, можно создать функцию hashCode, не имеющую коллизий.

Уловка одним ключом

Вы можете определить только один метод hashCode / equals для своего Объекты HashSet. Это ограничивает вы к одному типу поиска HashSet для ваших объектов. Для HashSets нет эквивалента Comparator. Ты можешь посмотреть увеличивать ваши объекты только одним ключом, хотя этот ключ может содержат несколько полей. У вас не может быть нескольких HashSet, каждый из которых обращается к одним и тем же объектам с помощью разные ключи.Конечно, у вас может быть несколько HashSet каждый обращается к разному подмножеству одной и той же группы Объектов, используя один и тот же ключ.

Напротив, с HashMap у вас больше свободы. Ваш Объекты не должны реализовывать полезные hashCode / equals, но используются любые используемые вами ключи. Поскольку вы можете определить разные hashCode / equals для разных типов ключ, вы можете иметь несколько HashMap в одной группе Объекты ищут по разным ключам.

  • Массивы являются объектами и используют хромой объект. хэш-код.Чтобы получить правильный hashCode, основанный на значениях в массиве, вы нужны массивы. хэш-код.
  • Метод упаковки для создания хэш-кодов не будет работать с HashMap, потому что HashMap отбрасывает старшие биты хэш-кода.

Дополнительные сведения

Документация Oracle Javadoc по Object.hashCode (): доступна: Документация Oracle Javadoc по Object.equals (Object): доступна: Документация Oracle Javadoc по Arrays.hashCode (): доступна: Документация Oracle Javadoc по Arrays.deepHashCode (): доступна: Документация Oracle по системе.identityHashCode: доступно:

Java HashCode в TSQL

Метод Java HashCode используется для определения уникальности или сходства строк. Несмотря на то, что он реализован на Java, создание аналогичной или адаптированной версии этого метода может дать множество преимуществ.

Введение

Определение уникальности или сходства между строками часто важно как в коде приложения, так и в сценариях базы данных. Хотя SQL Server имеет множество встроенных функций, которые можно использовать для генерации хеш-значений или контрольных сумм, иногда возникает необходимость в использовании определенного алгоритма, аналогичного тому, который используется в коде.

Эта статья отражает потребность, которая неожиданно возникла, когда было желание проверить значения Java HashCode для многих элементов в списке и управлять этими результатами в SQL Server. Для рассматриваемого приложения это повысит эффективность кода, разрешив сравнения на основе наборов, а не код, вытягивающий строки пакетами (или по одной).

Мы создадим с нуля TSQL-версию HashCode, объяснив каждый компонент, как он работает, и предоставим несколько демонстраций, показывающих, как создавать и использовать его в любой среде SQL Server.

Почему хеширование?

Есть много разных причин, по которым мы были бы заинтересованы в хешировании данных, независимо от того, используем ли мы HashCode или какой-либо другой алгоритм.

Основное использование хеширования — это организация и размещение данных. Данные могут быть отображены в набор хэш-сегментов, где мы можем контролировать количество и размер этих сегментов. Когда нам нужно найти значение или набор значений позже, мы можем сократить наш поиск только до тех, которые имеют похожий хэш.

Хеширование очень эффективно для описания сходства или различий между значениями данных. Одинаковые хэши указывают на идентичные или очень похожие значения, тогда как разные хэши указывают на уникальные значения.

Хеширование также можно использовать для проверки того, был ли элемент данных успешно передан по сети или между машинами. Хотя контрольная сумма очень эффективна для этой цели, может быть полезно настроить хеш специально для нужд конкретного приложения.

Еще одно использование хеширования — индексирование зашифрованных данных (при необходимости). Взяв хэш незашифрованного значения перед шифрованием, мы можем создать столбец, который можно индексировать и искать, когда требуется дешифрование. Это позволяет нам значительно сократить пространство поиска от просмотра таблицы до поиска по индексу, при котором результирующее количество строк для чтения будет небольшим.

Подробная информация о HashCode

Цель любой хеш-функции — максимально равномерно отобразить данные в соответствующие сегменты в целевом типе данных.С математической точки зрения, есть много способов сделать это, большинство из которых включает в себя суммы, произведения, полномочия или деление каждого символа задействованных данных. В этих вычислениях часто используются простые числа, чтобы обеспечить максимальную уникальность каждого вычисления.

Наша конечная цель — вернуть хэш любой строки или набора строк, переданных в метод HashCode. Сам метод основан на математической формуле, которая суммирует хэши для каждого символа в строке:

Где:
STR: входная строка
n: количество символов в строке
i: текущий символ в строке
31: произвольное простое число.

Произвольное простое число помогает гарантировать, что мы покрываем поле чисел, достаточно большое, чтобы охватить строки заданной длины. Строки большего размера требуют больших вычислений. В результате размер результата хеширования, будь то вычисление SMALLINT, INT, BIGINT или DECIMAL, может определяться сложностью строки. Для демонстрации мы будем использовать 31 в качестве простого числа и INT для результатов хеширования, что идентично функции HashCode, которая в настоящее время реализована в Java.

Для любого применения этой функции к относительно небольшим строкам этого будет более чем достаточно. Если вы хотели запустить хэши для столбцов VARCHAR (MAX), больших объемов строк или некоторой комбинации этих 2, то вы можете рассмотреть возможность использования DECIMAL, чтобы получить еще больше цифр. Непонятно, почему мы хотели бы хэшировать полный текст больших комментариев, описаний или текста, но если есть необходимость, мы можем настроить наши скрипты, чтобы они соответствовали требованиям.

Возникает очевидный вопрос: что происходит, когда наши суммы превышают границы типа данных, используемых для результатов? В этом сценарии результат сводится вверх или вниз на половину диапазона нашего типа данных.Это сохраняет все биты в нашем хэше, удаляя ведущий лишний бит. Ниже мы рассмотрим несколько примеров, чтобы увидеть, как это работает.

Если мы хотим вычислить HashCode для нескольких строк, результатом будет сумма HashCodes для всех строк, вычисленная независимо. Как и в случае с суммированием, выполненным выше, если мы суммируем несколько значений HashCode и переполняем наш тип выходных данных, то мы инвертируем результат и удаляем ведущий бит, чтобы «перевернуть» и продолжить суммирование эффективно и предсказуемо.Поскольку каждая строка рассчитывается отдельно, порядок отдельных строк не имеет значения при определении значений HashCode.

Уникальность

Важное замечание о хэш-функциях в целом заключается в том, что они не гарантируют уникальности! Два идентичных объекта будут генерировать один и тот же хэш каждый раз при вычислении, но два неравных объекта могут иметь один и тот же хэш-код. Точно так же два объекта с одним и тем же хешем могут фактически отличаться, хотя они могут быть очень похожи друг на друга.

Количество возможных строк, которые существуют с комбинациями любых символов, всегда будет намного больше, чем INT или BIGINT, если на то пошло. Для большинства приложений HashCode обеспечивает более чем достаточную уникальность и идентификационную ценность, но важно отметить, что он не гарантирует уникальности.

В рамках данного приложения дублирование, как правило, будет минимальным, но стоит отметить, что это не невозможно математически, и уникальность не гарантируется.

Например, рассмотрим значения HashCode для «Aa» и «BB»:
Ниже приведены значения ASCII для указанных выше символов:
А: 65 А: 97 А: 66

Следовательно, расчеты для этих строк будут такими:
Aa = 65 * 31 2-1-0 + 97 * 31 2-1-1 = 2,015 + 97 = 2,112.
BB = 66 * 31 2-1-0 + 66 * 31 2-1-1 = 2,015 + 97 = 2,112.

В результате очень короткие строки с гораздо большей вероятностью приведут к дублированию. Кроме того, строки с очень ограниченным набором символов также будут чаще приводить к дублированию. Если вы используете алгоритм хеширования, подобный этому, для сравнения очень коротких или неразличимых строк, рассмотрите также возможность выполнения проверки равенства для проверки фиктивного сценария, в котором две строки являются чрезмерно упрощенными по своей природе. В качестве бонуса стоимость сравнения двух простых строк будет относительно недорогой.

Подводя итог уникальности:

  • Две идентичные строки или наборы строк приведут к одному и тому же HashCode.
  • Несколько строк, представленных в разном порядке, будут давать один и тот же HashCode.
  • Два идентичных хэш-кода могут представлять две разные строки, хотя это очень и очень маловероятно.
  • Две разные строки могут привести к одному и тому же HashCode, хотя это очень и очень маловероятно.
  • Чем больше анализируется разных строк, тем выше вероятность коллизии.

HashCode отлично подходит для сравнения строк, но никогда не должен использоваться в качестве ключа для точного определения уникальности, а также в качестве первичного или альтернативного ключа в таблице. В качестве альтернативы HashCode можно использовать для определения, похожи ли две разные строки или набор строк. Если хеши идентичны, значения могут быть дополнительно проанализированы по мере необходимости, а если они разные, мы можем двигаться дальше, зная, что они определенно не идентичны.

Пример результатов хеширования

Нашими входными данными для любых выполняемых нами тестов будут списки строк, разделенных запятыми. В этих примерах значение HashCode вычисляется для каждого элемента в списке, а затем эти значения складываются. Например, рассмотрим строку «Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс». Этот список содержит 5 элементов и будет разбит следующим образом:

HashCode («Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс») =
HashCode («Таблица») + HashCode («Столбец) + HashCode (» Функция) + HashCode («Хранимая процедура) + HashCode (» Индекс «) =
HashCode («Таблица») = 84 * 31 5-1-0 + 97 * 31 5-1-1 + 98 * 31 5-1-2 + 108 * 31 5-1 -3 + 101 * 31 5-1-4 = 80 563 118
HashCode (‘Столбец) = 67 * 316 6-1-0 + 111 * 316 6-1-1 + 108 * 31 6-1-2 + 117 * 31 6-1- 3 + 109 * 31 6-1-4 + 110 * 31 6-1-5 = 2,023,997,302
HashCode (‘Функция’) = 67 * 316 8-1-0 + 111 * 316 8-1-1 + 108 * 318 8-1-2 + 117 * 31 8-1 -3 + 109 * 318 8-1-4 + 110 * 31 8-1-5 + 110 * 31 8-1-6 + 110 * 31 8-1-7 = 1,445,582,840
HashCode (‘Хранимая процедура’) = 67 * 316 16-1-0 + 111 * 316 16-1-1 + 108 * 318 16-1-2 + 117 * 31 16- 1-3 + 109 * 318 16-1-4 + 110 * 31 16-1-5 + 110 * 31 16-1-6 + 110 * 31 16-1-7 + 67 * 316 16-1-8 + 111 * 316 16-1-9 + 108 * 318 16-1-10 + 117 * 31 16-1-11 + 109 * 318 16-1 -12 + 110 * 31 16–1-13 + 110 * 31 16–1-14 + 110 * 31 16–1-15 = -1,281,122,736
HashCode (‘Индекс’) = 73 * 31 5-1-0 + 110 * 31 5-1-1 + 100 * 31 5-1-2 + 101 * 31 5-1 -3 + 120 * 31 5-1-4 = 70 793 394

HashCode («Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс») = 2,339,813,918…
НО, поскольку это значение больше, чем границы INTEGER, нам нужно отсечь ведущую цифру следующим образом:

HashCode («Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс») = 2,339,813,918 — 2 32 = -1,955,153,378.

Этот дополнительный бит арифметики позволяет нам гарантировать, что все результаты останутся в границах выбранного нами типа данных (INT). Если бы вместо этого мы использовали BIGINT, то нам нужно было бы принять меры к нашим результатам, когда они превысили границы от -2 63 до 2 63 — 1, и в этот момент мы бы добавили или вычли 2 64 , чтобы поддерживать наши результаты как допустимые значения BIGINT.

Создание хеш-кода в TSQL

Перед нами стоит задача создать функцию TSQL, которая сможет делать все это за нас, как точно, так и быстро.Для этого давайте разделим проблему на несколько более простых, дискретных шагов, каждый из которых мы можем составить отдельно, а затем снова собрать вместе, чтобы достичь наших целей:

  1. Создайте или используйте метод анализа строк, разделенных запятыми.
  2. Создайте функцию, которая принимает один список с разделителями, который будет анализироваться на отдельные строки для обработки.
  3. Прокрутите каждую строку по очереди, чтобы вычислить значение HashCode для каждой отдельно.В этом цикле мы будем:
    1. Прокрутите каждый символ в этой строке.
    2. Получите значение ASCII для этого символа.
    3. Вычислите значение HashCode для этого кода ASCII.
    4. Добавьте к промежуточной сумме HashCode для этой строки
    5. Если HashCode этого больше, чем границы INT, вернитесь к этим границам.
    6. Добавьте результат к промежуточной сумме для всех хешируемых строк.
    7. Если общая сумма выходит за пределы INT, настройте так же, как мы делали выше.
  4. Вернуть сумму HashCode из функции.

Есть много способов разобрать строку с разделителями. Не стесняйтесь ссылаться на предыдущую статью, в которой эта тема была подробно рассмотрена:
Эффективное создание и анализ строк с разделителями

Для простоты — и чтобы наш код оставался простым, мы будем использовать функцию STRING_SPLIT, которая по умолчанию включена во все версии SQL Server, начиная с 2016 года.Не стесняйтесь использовать любой другой метод разделения строк, который есть в вашем распоряжении, будь то в статье выше или собственное решение, которое вы используете в другом месте в своей схеме базы данных.

После этого мы можем объявить нашу функцию:

СОЗДАТЬ ФУНКЦИЮ dbo.Java_Hashcode

(@Input_String_List VARCHAR (MAX)) — это CSV с любым количеством строк

RETURNS BIGINT

AS

BEGIN

Вы можете спросить: «Почему функция возвращает BIGINT, если значение всегда должно быть INT? Для нашей работы ниже я решил использовать BIGINT для всех числовых типов данных.Это позволяет легко расширить результирующий набор в BIGINT вместо INT, лишь с небольшими изменениями лежащих в основе вычислений. Нам нужно использовать BIGINT, чтобы отслеживать промежуточные итоги внутри функции, поскольку они часто ненадолго выходят за границы целого числа, пока не будут скорректированы в конце каждого цикла. Использование BIGINT повсюду поддерживает согласованность всех наших переменных.

Чтобы начать нашу функцию, мы объявим множество переменных, которые будут использоваться в наших вычислениях, а также выполним разделение строк:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

DECLARE @Input_Strings TABLE

(Input_String VARCHAR (MAX));

INSERT INTO @Input_Strings

(Input_String)

SELECT

Column_Data

FROM STRING_SPLIT (@Input_String_List, ‘,’);

DECLARE @Java_Hashcode_Output BIGINT;

DECLARE @Java_Hashcode_Output_Total BIGINT = 0;

DECLARE @Character_Counter BIGINT;

DECLARE @Input_String_Length BIGINT;

DECLARE @Current_Character VARCHAR (1);

DECLARE @Current_Character_Ascii_Value SMALLINT;

DECLARE @Prime_Number BIGINT = 31;

ОБЪЯВИТЬ @Current_String VARCHAR (MAX);

Таблица @Input_Strings будет использоваться для хранения набора строк, переданных в функцию, которые анализируются и вставляются с помощью STRING_SPLIT или любого другого любимого метода разделения списков.Остальные переменные будут использоваться для переменных цикла или в качестве заполнителей для подробностей о длине строк или выбранном простом числе (31). Покончив с этим, мы будем использовать CURSOR для циклического перебора каждой строки. Также можно использовать цикл WHILE с аналогичными результатами.

DECLARE String_Cursor CURSOR FOR

SELECT Input_String FROM @Input_Strings;

OPEN String_Cursor;

FETCH NEXT FROM String_Cursor INTO @Current_String;

Определив цикл CURSOR, теперь мы можем перебирать каждую строку и вычислять HashCode каждой, по одному символу за раз:

WHILE @@ FETCH_STATUS = 0

BEGIN

SELECT @Input_String_Length = LEN (@Current_String);

ВЫБРАТЬ @Character_Counter = 1

ВЫБРАТЬ @Java_Hashcode_Output = 0;

Проверка @@ FETCH_STATUS позволяет нам продолжать цикл до тех пор, пока курсор не перестанет возвращать элементы из команды FETCH.Затем мы назначаем длину строки переменной и сбрасываем счетчик символов, который будет зацикливаться, пока мы не достигнем длины строки. @Java_Hashcode_Output сохранит текущие итоговые результаты для текущей строки, которые будут использоваться после завершения внутреннего цикла:

WHILE @Character_Counter <= @Input_String_Length

BEGIN

SELECT @Current_Character = SUBSTRING (@Current_String, @Character_Counter, 1);

ВЫБРАТЬ @Current_Character_Ascii_Value = ASCII (@Current_Character);

SELECT @Java_Hashcode_Output = (@Java_Hashcode_Output * @Prime_Number + @Current_Character_Ascii_Value)% POWER (CAST (2 AS BIGINT), 32);

ВЫБРАТЬ @Character_Counter = @Counter_Counter + 1;

КОНЕЦ

Цикл WHILE будет повторяться один раз для каждого символа в текущей проверяемой строке. @Current_Character вытягивает по одному символу за раз, когда мы проходим этот цикл. Затем мы переходим к определению значения ASCII символа, также сохраняя его в скалярной переменной (@Current_Character_Ascii_Value ).

Теперь мы выполняем важный расчет HashCode для этого символа, который умножает наш существующий вывод на наше простое число (31) и добавляет его к значению ASCII текущего символа. Затем мы вычисляем модуль (остаток) между этим результатом и 2 32 .Операция модуля позволяет нам продолжать точные вычисления суммирования, не выходя более чем на одну степень двойки за пределы INT. Для более длинных струн это очень важно, чтобы наши вычисления не стали астрономически большими!

В каждом цикле мы продолжаем вычислять значение HashCode, используя существующее значение, а также переменные для данного символа. Наконец, мы увеличиваем @Character_Counter и продолжаем, пока не закончим с текущей строкой.

После каждого вычисления HashCode нам необходимо проверить, находятся ли результаты в пределах диапазона нашего типа выходных данных, в данном случае INTEGER. Следующий TSQL будет проверять и корректировать, если необходимо:

IF @Java_Hashcode_Output> = POWER (CAST (2 AS BIGINT), 31)

BEGIN

SELECT @Java_Hashcode_Output = @Java_Hashcode_Output — POWER (CAST (2 AS BIGINT)

),

IF @Java_Hashcode_Output <= -1 * POWER (CAST (2 AS BIGINT), 31)

BEGIN

SELECT @Java_Hashcode_Output = @Java_Hashcode_Output + POWER (CAST (2 AS BIGINT), 32)

END

Первый оператор IF проверяет, превышает ли наш вывод HashCode 2 31 , и в этом случае мы вычитаем 2 32 из нашего результата, перемещая его на отрицательную территорию, но не за пределы INTEGER.Это эффективно удаляет ведущий бит из результата и сводит его на нет.

Второй оператор IF проверяет противоположное условие, когда выход HashCode меньше -2 31 , и в этом случае мы добавляем 2 32 из нашего результата, удаляя ведущий бит отрицательного числа и отрицая его.

Теперь мы рассчитали HashCode для первой строки в нашей последовательности! Если это была единственная строка, представленная во входном списке, то мы закончили, в противном случае мы перейдем к началу цикла и выполним наши вычисления для следующей строки.Чтобы сохранить текущее количество HashCodes для каждой строки, мы суммируем наш результат с переменной текущего итога, @Java_Hashcode_Output_Total :

ВЫБРАТЬ @Java_Hashcode_Output_Total = @Java_Hashcode_Output_Total + @Java_Hashcode_Output;

В первом цикле @Java_Hashcode_Output_Total будет равно @Java_Hashcode_Output , но в будущих итерациях будет вероятность выхода за границы INTEGER.Наше решение этой проблемы точно такое же, как мы рассматривали эту проблему выше:

IF @Java_Hashcode_Output_Total> = POWER (CAST (2 AS BIGINT), 31)

BEGIN

SELECT @Java_Hashcode_Output_Total = @Java_Hashcode_Output_Total = @Java_Hashcode_Output_Total_Total

— POWER2

IF @Java_Hashcode_Output_Total <= -1 * POWER (CAST (2 AS BIGINT), 31)

BEGIN

SELECT @Java_Hashcode_Output_Total = @Java_Hashcode_Output_Total + POWER (

) 9INT

Эти два расчета должны показаться вам очень знакомыми! Они почти идентичны тому, как мы сохранили наш результат HashCode для одной строки в диапазоне нашей выходной переменной.Если промежуточная сумма для всего нашего списка строк превышает границы INTEGER на положительной или отрицательной стороне диапазона, мы добавим или вычтем 2 32 из результата, чтобы переместить его обратно в наш приемлемый набор результатов.

После вычисления строки, а также завершения промежуточного итога, мы можем извлечь следующую строку из нашего курсора и продолжить следующий расчет:

FETCH NEXT FROM String_Cursor INTO @Current_String;

КОНЕЦ

Этот цикл будет продолжаться до тех пор, пока мы не вычислим HashCode для каждой строки и не добавим эти результаты к промежуточной сумме по всем результатам.После этого мы можем очистить курсор, вернуть наши результаты и закончить с помощью этой функции:

ЗАКРЫТЬ String_Cursor;

DEALLOCATE String_Cursor;

ВОЗВРАТ @Java_Hashcode_Output_Total;

КОНЕЦ

GO

Вот и все — примерно 75 строк TSQL! Наиболее частая ошибка при попытке преобразовать алгоритм хеширования в TSQL — это обработка ситуаций переполнения, в которых результаты выходят за границы нашего типа выходных данных.В этом скрипте мы использовали тип данных INTEGER для обработки выходных результатов, что позволило получить 4 294 967 296 различных возможных значений результата. Целое число было выбрано, чтобы соответствовать поведению метода HashCode, как написано на Java, но его можно изменить, чтобы вместо этого использовать BIGINT, который предоставит 18 446 744 073 709 551 616 значений в допустимом диапазоне. Хотя может показаться сумасшедшим выписывать такие большие числа, но если бы уникальность была более важной, и мы хотели бы значительно больший диапазон результатов с меньшими шансами на коллизии, тогда большие значения предоставили бы этот дополнительный буфер против дублирования.

Если по какой-либо причине BIGINT все еще неадекватен, мы могли бы ввести тип DECIMAL, который позволяет получить результаты от -10 38 +1 до 10 38 -1. Если уникальность настолько важна, что абсурдно большие числа недостаточно хороши, тогда хеширование может быть неправильным способом управления вашими данными. Вместо этого может потребоваться сравнить данные как есть или зашифровать с использованием более сложного алгоритма, гарантирующего уникальность. Хеширование обеспечивает высокий уровень уникальности за счет очень недорогих вычислений, которые достаточно хороши для большинства обычных применений.

Вызвать нашу функцию HashCode так же просто, как включить ее в оператор SELECT:

SELECT dbo.Java_Hashcode (‘TestString1, SecondString, MoreStrings, ThisIsFun !!!’);

Результат — один BIGINT (в пределах целого числа):

376744202

Как и любую функцию, мы можем использовать ее как часть набора результатов при выборе данных из таблицы.Как всегда, проверьте производительность на любых больших наборах данных, прежде чем переходить в производственную среду. Предполагая, что он прошел тест скорости, вы можете выполнить это с помощью запроса, подобного этому:

SELECT

Product.Name,

dbo.Java_Hashcode (Product.Name) AS Product_Name_HashCode

FROM Production.Product

При желании эти значения затем могут быть суммированы или другие вычисления могут быть выполнены на основе результатов.

Заключение

Хеширование — это полезный и недорогой способ скрыть, индексировать или сгруппировать результаты в удобные подразделения. HashCode — это общий и простой алгоритм, используемый Java на многих платформах, который при желании может быть переведен на TSQL и использован в нем. Это позволяет нам гарантировать идентичные результаты между сценариями TSQL и кодом приложения.

К этой статье прилагается полный сценарий, который мы создали выше. Не стесняйтесь загружать, повторно использовать и настраивать этот сценарий по мере необходимости.Хотя этот подход очень итеративен, тот факт, что мы работаем со скалярными переменными, позволяет ему работать хорошо, даже если мы решим анализировать более длинные списки с более крупными строками. Чрезвычайно длинные списки могут работать немного медленнее, но в целом приемлемы. Тестовый прогон 1000 строк со средним числом 25 символов завершается менее чем за секунду, даже на медленно вращающемся накопителе.

Наслаждаться!


Эд имеет 20-летний опыт работы в области администрирования баз данных и систем, он увлечен оптимизацией производительности, проектированием баз данных и ускорением работы.Он выступал на многих субботах SQL, 24 Hours of PASS и PASS Summit. Это привело его к организации субботы SQL в Олбани, которая стала ежегодным мероприятием для столичного региона Нью-Йорка.

В свободное время Эд любит видеоигры, научную фантастику и фэнтези, путешествовать и быть настолько большим компьютерщиком, насколько его друзья терпят.

Посмотреть все сообщения Ed Pollack

Последние сообщения Ed Pollack (посмотреть все)

Что такое Java Hashcode | Программа хэширования Java

HashMaps и HashSets используются для управления данными, и это делается с помощью хеширования.Вышеупомянутые подходы используют метод hashCode () для проверки и проверки хеш-значений. Реализация hashCode () в классе Object дает разные целые числа для разных объектов. Иногда нам может потребоваться реализовать метод hashCode в нашей программе. В этой статье мы подробно разберемся с хэш-кодом Java,

Эта статья фокусируется на следующих указателях,

Итак, давайте начнем с первой темы статьи о Java Hashcode,

Что такое Java HashCode?

Возвращает значение хэш-кода как целое число.Значение хэш-кода в основном используется в коллекциях на основе хеширования, таких как HashMap, HashSet, HashTable… .etc. Этот метод должен быть переопределен в каждом классе, который переопределяет метод equals ().

Общий контракт метода hashCode ():

  • Множественные вызовы hashCode () должны возвращать одно и то же целочисленное значение, если не изменено свойство объекта, которое используется в методе equals ().
  • Значение хэш-кода объекта может измениться при нескольких запусках одного и того же приложения.
  • Если два объекта равны согласно методу equals (), то их хэш-код должен быть одинаковым.
  • Если два объекта не равны согласно методу equals (), их хэш-коды не обязательно должны быть разными. Их значение хэш-кода может быть одинаковым, а может и не совпадать.

Давайте взглянем на пример кода, чтобы лучше понять концепцию, однако я бы предложил начать с установки Java,

Пример кода для Java Hashcode
 public int hashCode () 

// Этот метод возвращает значение хэш-кода

// для объекта, для которого вызывается этот метод.

Пример

public class Employee {
защищенный long employeeId;
защищенная строка firstName;
защищенная строка lastName;
public int hashCode () {
return (int) employeeId;
}
}
 

Обратите внимание, что если два объекта Employee равны, они также будут иметь одинаковый хэш-код. Но, как особенно легко увидеть в примере, два объекта Employee могут не быть равными, но при этом иметь один и тот же хэш-код. Итак, мы успешно исследовали концепцию.

На этом мы подошли к концу статьи о Java Hashcode.Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с курсом Java Training от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению. Курс обучения и сертификации по Java J2EE и SOA от Edureka предназначен для обучения вас как основным, так и продвинутым концепциям Java, а также различным средам Java, таким как Hibernate и Spring.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в комментариях к этой статье, и мы свяжемся с вами как можно скорее.

Что такое хэш-код? — Простое


отправлено Джоном Спейси, 19 октября 2016 г.
Хэш-код — это код фиксированной длины, который может использоваться для проверки целостности данных, аутентификации сообщений или поиска ресурсов.Хэш-коды также являются фундаментальным аспектом шифрования. Например, пароли обычно хранятся в виде хэш-кодов. Класс алгоритмов, известный как хэш-функция, может использоваться для создания хэш-кодов фиксированной длины из сообщений любой длины. В идеале эти алгоритмы имеют несколько уникальных свойств: Non-Reversible — Невозможно сгенерировать сообщение из его хэш-кода. Хеш-функции известны как лазейки, потому что они идут только в одну сторону от сообщения-> хэш-код, а не в обратном. Эффект лавины — Небольшое изменение в сообщении приводит к значительному изменению хэш-кода.Это называется лавинным эффектом. Hash Collision — крайне маловероятно, что два сообщения будут генерировать один и тот же хэш-код. Когда это происходит, это называется хеш-коллизией.

Примеры

Загрузка программного обеспечения размером 3 мегабайта распространяется с 128-битным хеш-кодом. Любой, кто загружает программное обеспечение, может использовать свободно доступный инструмент хэш-кода для подтверждения загрузки. Малейшее изменение в программном обеспечении приведет к созданию совершенно другого хэш-кода. — Приложение для обмена мгновенными сообщениями использует хэш-код, чтобы подтвердить, что сообщения не были подделаны при передаче.— Язык программирования использует хэш-коды объектов для идентификации экземпляров. — Инструмент шифрования хранит хэш-коды паролей, а не сами пароли. Если хэш-коды будут скомпрометированы, пароли останутся конфиденциальными.
Тип Information SecurityAlgorithmsCoding
Определение (1) Код фиксированной длины, сгенерированный из сообщения для таких целей, как проверка данных и сообщения.
Определение (2) Код фиксированной длины, представляющий двоичный источник любой длины.Хэш-коды в идеале необратимы и чувствительны к небольшим изменениям в источнике, что приводит к совершенно другим хэш-кодам.
Значение Тип идентификатора, обычно используемый при проверке данных, аутентификации сообщений, шифровании и структурах данных.
Примечания Алгоритмы, используемые для создания хэш-кодов, известные как функции хеширования, сильно различаются по силе. Алгоритмы, которые считаются достаточно надежными для шифрования, известны как криптографические хэш-функции .Хэш-коды и хеширование не следует путать с шифрованием, поскольку они являются просто одним из многих компонентов, которые используются при создании инструмента шифрования.
Связанные концепции АлгоритмыCodingDeep Magic

Информационная безопасность

Это полный список статей, которые мы написали об информационной безопасности.

Если вам понравилась эта страница, добавьте в закладки Simplicable.

Взаимосвязь между безопасностью и конфиденциальностью.


Обзор технологии закаливания.


Обзор глубокой магии, технологического термина.


Обзор защиты в глубине.


Определение шифрования с примерами.


Определение канареечной ловушки с примером.


Определение приманки с примерами.


Определение безопасности через неясность с примером.


Определение токена с примерами.


Определение бэкдора с примерами.



Обзор конфиденциальности по дизайну.

Определение ожидания конфиденциальности.


Обзор информации, позволяющей установить личность.


Разница между удалением данных и их стиранием.


Определение риска данных с примерами.


Определение личной информации с примерами.


Определение субъекта данных с примерами.


Определение машиночитаемого с примерами.


Определение удаления с примерами.


Определение конфиденциальности с примерами.



Самые популярные статьи о Simplicable за последний день.



Последние сообщения или обновления на Simplicable.



Отчет

Hashcode 2018: как попасть в топ.

В этом году мы приняли участие в конкурсе Google Hashcode. Это ежегодное соревнование, в котором команды от 2 до 4 участников должны решить реальную задачу оптимизации.

Он начинается с 4-часового онлайн-конкурса, в котором участвуют тысячи команд по всему миру. Затем 50 лучших команд переходят к офлайн-этапу в Дублине.

Мы были счастливы организовать Хаб в нашем офисе в Гренобле и получили массу удовольствия от кусочков пиццы и программирования.Вишня на вершине, мы тоже достигли неожиданного звания. Посмотрим, как все закончится.

Перед мероприятием

Учебный предмет доступен в Интернете для участников, чтобы они могли познакомиться с типами проблем, с которыми они могут столкнуться. Практика позволила нам извлечь из опыта некоторые инструменты, которые выполняли стандартную работу по взаимодействию с системой подсчета очков. Мы быстро определили, что ключевым моментом является возможность запускать наш алгоритм на всех тестовых примерах параллельно одним щелчком мыши.Кроме того, мы также представили механизм, который позволяет различным алгоритмам генерировать решения, которые сохраняются только в том случае, если они увеличивают нашу оценку. Благодаря этому было легко писать алгоритмы оптимизации, которые могут циклически улучшать текущее решение.
Мы также использовали один и тот же репозиторий git, что обеспечило возможность быстрого обмена кодом между членами команды.

вперед, вперед, вперед!

При хорошей подготовке мы с нетерпением ждали, когда тема будет раскрыта в прямом эфире мероприятия.Когда часы подошли к 18.45, проблема вскрылась: в этом году предметом обсуждения было около оптимизации поведения парка такси по входящим запросам на поездку.

Нашей первой задачей было внимательно прочитать предмет и убедиться, что мы все поняли каждую деталь. Когда мы все пришли к единому мнению относительно того, чего нам нужно достичь, мы начали думать о моделировании проблемы. Обычно концепции, связанные с проблемой, довольно просто смоделировать на любом современном языке программирования, и эта часть была довольно простой.Этот быстрый мозговой штурм закончился, и мы знали, что должны начать разделять задачи, чтобы быть максимально эффективными. В то время как один из членов команды отвечал за анализ входных данных тестовых примеров и генерацию решений, двое других записывали свои мысли на доску, пытаясь придумать наилучший алгоритм.

После того, как части синтаксического анализа / отправки были выполнены, мы быстро реализовали жадный и простой алгоритм, чтобы убедиться, что все работает нормально. Через несколько исправлений ошибок мы могли бы представить наше первое решение, получить наш первый рейтинг и приготовиться подняться в таблице лидеров.Проверка этих ранних частей, безусловно, была важным шагом, поскольку она давала нам определенное преимущество по сравнению с командами, которые ждали в последний момент, чтобы что-то представить. К этому моменту мы уже потратили один час из 4 разрешенных.

С оставшимися 3 часами у нас не было времени терять зря. Как известно каждому инженеру, ускорение программы — это всего лишь вопрос создания потоков, поэтому мы начали распараллеливать нашу работу. Двое из нас попытались бы повторить наши алгоритмы, исследуя различные подходы к решению проблемы, в то время как последний сосредоточился на улучшении нашего последнего представленного решения, чтобы попытаться получить немного больше очков.Окончательная оценка представляет собой сумму лучших результатов, полученных нами для каждого из тестовых примеров, параллельная работа была отличной, потому что мы могли быстрее тестировать разные алгоритмы и выбирать наиболее эффективный для каждого тестового примера. Более того, люди, думающие по-разному, означало, что кто-то мог придумать решение, особенно подходящее для конкретного тестового примера, что улучшило нашу оценку.

Пару кусочков пиццы , тонна коммитов и много заявок позже, таблица лидеров застыла за час до окончания события.К этому моменту мы занимали 72 и места из примерно 5000 команд и вышли в финальный спринт с хорошей надеждой на то, чтобы пробиться. Мы сделали все возможное, чтобы улучшить наш окончательный алгоритм, так как чувствовали, что было слишком поздно придумывать что-то радикально иное. С помощью нескольких настроек мы смогли заработать несколько очков. За две минуты до окончания мероприятия мы представили свои последние решения, надеясь, что этого будет достаточно, чтобы войти в топ-50.

Спойлер: не было. Наше окончательное место в мире составило 92 и (пятое место среди французских команд), что было одновременно разочаровывающим и удовлетворительным, поскольку мы лишь немного отстали от квалификации, но намного превзошли наши ожидания, так как это было наше первое участие в квалификации. мероприятие.В целом, нам было очень весело, и мы не заметили, как время летит во время кодирования в стимулирующей атмосфере.

Извлеченные уроки

Если вы хотите попасть в высшие ряды, вам нужно подготовиться. Наличие в проекте, уже настроенного с помощью предварительно созданных утилит для обработки входных данных и отправки решений, экономит драгоценное количество времени и позволит вам сосредоточиться на самом алгоритме.
Hashcode — это спринт, и разница от 30 минут до 1 часа имеет значение. Большинство лучших команд смогли представить действительное фиктивное решение через несколько минут после начала конкурса.
Не будьте слишком амбициозными с самого начала: мы чувствуем, что добились успеха, потому что смогли заранее представить простое решение, а затем повторить его.
Использование судейской системы в качестве обратной связи для ранней и быстрой проверки интуиции — лучший способ.
И, наконец, что не менее важно, подготовка в течение года, участвуя в задачах кодирования, поможет вам найти правильные ответы на вопросы, которые поднимает проблема: многие алгоритмы или мыслительные процессы могут быть повторно применены к разнообразному набору проблем такого рода. конкурса обычно предлагает.

С опытом, полученным в результате нашего первого участия, мы определенно постараемся добиться еще большего в следующем году!

Ресурсы

https://hashcode.withgoogle.com/

https://hashcode.withgoogle.com/2018/tasks/hashcode2018_qualification_task.