.

Хеширование

Язык: русский
Формат: реферат
Тип документа: Word Doc
0 1847
Скачать документ

Министерство Образования РФ

Воронежский государственный университет

Факультет Компьютерных наук

Кафедра программирования и информационных технологий

Курсовая работа

по курсу «Технологии программирования» по теме

«Хеширование»

Выполнил: студент 3его курса

Шадчнев Евгений

Проверил: доцент каф. ПиИТ

Хлебостроев Виктор Григорьевич

Воронеж 2003

Содержание

TOC \o “1-3” \h \z \u HYPERLINK \l “_Toc29536964” Введение
PAGEREF _Toc29536964 \h 3

HYPERLINK \l “_Toc29536965” Хеш-функции PAGEREF _Toc29536965 \h 4

HYPERLINK \l “_Toc29536966” Метод деления PAGEREF _Toc29536966 \h
4

HYPERLINK \l “_Toc29536967” Метод умножения (мультипликативный)
PAGEREF _Toc29536967 \h 5

HYPERLINK \l “_Toc29536968” Динамическое хеширование PAGEREF
_Toc29536968 \h 5

HYPERLINK \l “_Toc29536969” Расширяемое хеширование (extendible
hashing) PAGEREF _Toc29536969 \h 7

HYPERLINK \l “_Toc29536970” Функции, сохраняющие порядок ключей
(Order preserving hash functions) PAGEREF _Toc29536970 \h 8

HYPERLINK \l “_Toc29536971” Минимальное идеальное хеширование
PAGEREF _Toc29536971 \h 8

HYPERLINK \l “_Toc29536972” Разрешение коллизий PAGEREF
_Toc29536972 \h 10

HYPERLINK \l “_Toc29536973” Метод цепочек PAGEREF _Toc29536973 \h
10

HYPERLINK \l “_Toc29536974” Открытая адресация PAGEREF _Toc29536974
\h 10

HYPERLINK \l “_Toc29536975” Линейная адресация PAGEREF _Toc29536975
\h 11

HYPERLINK \l “_Toc29536976” Квадратичная и произвольная адресация
PAGEREF _Toc29536976 \h 11

HYPERLINK \l “_Toc29536977” Адресация с двойным хешированием
PAGEREF _Toc29536977 \h 11

HYPERLINK \l “_Toc29536978” Удаление элементов хеш-таблицы PAGEREF
_Toc29536978 \h 12

HYPERLINK \l “_Toc29536979” Применение хеширования PAGEREF
_Toc29536979 \h 13

HYPERLINK \l “_Toc29536980” Хеширование паролей PAGEREF
_Toc29536980 \h 13

HYPERLINK \l “_Toc29536981” Заключение PAGEREF _Toc29536981 \h 15

HYPERLINK \l “_Toc29536982” Приложение (демонстрационная программа)
PAGEREF _Toc29536982 \h 15

HYPERLINK \l “_Toc29536983” Список литературы: PAGEREF _Toc29536983
\h 16

Введение

С хешированием мы сталкиваемся едва ли не на каждом шагу: при работе с
браузером (список Web-ссылок), текстовым редактором и переводчиком
(словарь), языками скриптов (Perl, Python, PHP и др.), компилятором
(таблица символов). По словам Брайана Кернигана, это «одно из величайших
изобретений информатики». Заглядывая в адресную книгу, энциклопедию,
алфавитный указатель, мы даже не задумываемся, что упорядочение по
алфавиту является не чем иным, как хешированием.

Хеширование есть разбиение множества ключей (однозначно характеризующих
элементы хранения и представленных, как правило, в виде текстовых строк
или чисел) на непересекающиеся подмножества (наборы элементов),
обладающие определенным свойством. Это свойство описывается функцией
хеширования, или хеш-функцией, и называется хеш-адресом. Решение
обратной задачи возложено на хеш-структуры (хеш-таблицы): по хеш-адресу
они обеспечивают быстрый доступ к нужному элементу. В идеале для задач
поиска хеш-адрес должен быть уникальным, чтобы за одно обращение
получить доступ к элементу, характеризуемому заданным ключом (идеальная
хеш-функция). Однако, на практике идеал приходится заменять компромиссом
и исходить из того, что получающиеся наборы с одинаковым хеш-адресом
содержат более одного элемента.

Термин «хеширование» (hashing) в печатных работах по программированию
появился сравнительно недавно (1967 г., [1]), хотя сам механизм был
известен и ранее. Глагол «hash» в английском языке означает «рубить,
крошить». Для русского языка академиком А.П. Ершовым [2] был предложен
достаточно удачный эквивалент — «расстановка», созвучный с родственными
понятиями комбинаторики, такими как «подстановка» и «перестановка».
Однако он не прижился.

Как отмечает Дональд Кнут [3], идея хеширования впервые была высказана
Г.П. Ланом при создании внутреннего меморандума IBM в январе 1953 г. с
предложением использовать для разрешения коллизий хеш-адресов метод
цепочек. Примерно в это же время другой сотрудник IBM – Жини Амдал –
высказала идею использования открытую линейную адресацию. В открытой
печати хеширование впервые было описано Арнольдом Думи (1956),
указавшим, что в качестве хеш-адреса удобно использовать остаток от
деления на простое число. А. Думи описывал метод цепочек для разрешения
коллизий, но не говорил об открытой адресации. Подход к хешированию,
отличный от метода цепочек, был предложен А.П. Ершовым (1957, [2]),
который разработал и описал метод линейной открытой адресации. Среди
других исследований можно отметить работу Петерсона (1957, [4]). В ней
реализовывался класс методов с открытой адресацией при работе с большими
файлами. Петерсон определил открытую адресацию в общем случае,
проанализировал характеристики равномерного хеширования, глубоко изучил
статистику использования линейной адресации на различных задачах. В 1963
г. Вернер Букхольц [6] опубликовал наиболее основательное исследование
хеш-функций.

К концу шестидесятых годов прошлого века линейная адресация была
единственным типом схемы открытой адресации, описанной в литературе,
хотя несколькими исследователями независимо была разработана другая
схема, основанная на неоднократном случайном применении независимых
хеш-функции ([3], стр. 585). В течение нескольких последующих лет
хеширование стало широко использоваться, хотя не было опубликовано
никаких новых работ. Затем Роберт Моррис [5] обширный обзор по
хешированию и ввел термин «рассеянная память» (scatter storage). Эта
работа привела к созданию открытой адресации с двойным хешированием.

Далее будут рассмотрены основные виды хеш-функций и некоторые их
модификации, методы разрешения коллизий, проблемы удаления элементов из
хеш-таблицы, а также некоторые варианты применения хеширования.

Хеш-функции

Хеш-функция – это некоторая функция h(K), которая берет некий ключ K и
возвращает адрес, по которому производится поиск в хеш-таблице, чтобы
получить информацию, связанную с K. Например, K – это номер телефона
абонента, а искомая информация – его имя. Функция в данном случае нам
точно скажет, по какому адресу найти искомое. Пример с телефонным
справочником иллюстрируется демонстрационной программой на прилагаемом
компакт-диске.

Коллизия – это ситуация, когда h(K1) = h(K2), в то время как K1 ? K2. В
этом случае, очевидно, необходимо найти новое место для хранения данных.
Очевидно, что количество коллизий необходимо минимизировать. Методикам
разрешения коллизий будет посвящен отдельный раздел ниже.

Хорошая хеш-функция должна удовлетворять двум требованиям:

ее вычисление должно выполняться очень быстро;

она должна минимизировать число коллизий.

Итак, первое свойство хорошей хеш-функции зависит от компьютера, а
второе – от данных. Если бы все данные были случайными, то хеш-функции
были бы очень простые (несколько битов ключа, например). Однако на
практике случайные данные встречаются крайне редко, и приходится
создавать функцию, которая зависела бы от всего ключа.

Теоретически невозможно определить хеш-функцию так, чтобы она создавала
случайные данные из реальных неслучайных файлов. Однако на практике
реально создать достаточно хорошую имитацию с помощью простых
арифметических действий. Более того, зачастую можно использовать
особенности данных для создания хеш-функций с минимальным числом
коллизий (меньшим, чем при истинно случайных данных) [3].

Возможно, одним из самых очевидных и простых способов хеширования
является метод середины квадрата, когда ключ возводится в квадрат и
берется несколько цифр в середине. Здесь и далее предполагается, что
ключ сначала приводится к целому числу, для совершения с ним
арифметических операций. Однако такой способ хорошо работает до момента,
когда нет большого количества нолей слева или справа. Многочисленные
тесты показали хорошую работу двух основных типов хеширования, один из
которых основан на делении, а другой на умножении. Впрочем, это не
единственные методы, которые существуют, более того, они не всегда
являются оптимальными.

Метод деления

Метод деления весьма прост – используется остаток от деления на M:

h(K) = K mod M

Надо тщательно выбирать эту константу. Если взять ее равной 100, а
ключом будет случить год рождения, то распределение будет очень
неравномерным для ряда задач (идентификация игроков юношеской
бейсбольной лиги, например). Более того, при четной константе значение
функции будет четным при четном K и нечетным – при нечетном, что
приведет к нежелательному результату. Еще хуже обстоят дела, если M –
это степень счисления компьютера, поскольку при этом результат будет
зависеть только от нескольких цифр ключа справа. Точно также можно
показать, что M не должно быть кратно трем, поскольку при буквенных
ключах два из них, отличающиеся только перестановкой букв, могут давать
числовые значения с разностью, кратной трем (см. [3], стр. 552).
Приведенные рассуждения приводят к мысли, что лучше использовать простое
число. В большинстве случаев подобный выбор вполне удовлетворителен.

Другой пример – ключ, являющийся символьной строкой С++. Хеш-функция
отображает эту строку в целое число посредством суммирования первого и
последнего символов и последующего вычисления остатка от деления на 101
(размер таблицы). Эта хеш-функция приводит к коллизии при одинаковых
первом и последнем символах строки. Например, строки «start» и «slant»
будут отображаться в индекс 29. Так же ведет себя хеш-функция,
суммирующая все символы строки. Строки «bad» и «dab» преобразуются в
один и тот же индекс. Лучшие результаты дает хеш-функция, производящая
перемешивание битов в символах.

На практике, метод деления – самый распространенный [7].

Метод умножения (мультипликативный)

Для мультипликативного хеширования используется следующая формула:

h(K) = [M * ((C * K) mod 1)]

Здесь производится умножение ключа на некую константу С, лежащую в
интервале [0..1]. После этого берется дробная часть этого выражения и
умножается на некоторую константу M, выбранную таким образом, чтобы
результат не вышел за границы хеш-таблицы. Оператор [ ] возвращает
наибольшее целое, которое меньше аргумента.

Если константа С выбрана верно, то можно добиться очень хороших
результатов, однако, этот выбор сложно сделать. Дональд Кнут (см. [3],
стр. 553) отмечает, что умножение может иногда выполняться быстрее
деления.

Мультипликативный метод хорошо использует то, что реальные файлы
неслучайны. Например, часто множества ключей представляют собой
арифметические прогрессии, когда в файле содержатся ключи {K, K + d, K +
2d, …, K + td}. Например, рассмотрим имена типа {PART1, PART2, …,
PARTN}. Мультипликативный метод преобразует арифметическую прогрессию в
приближенно арифметическую прогрессию h(K), h(K + d), h(K + 2d),…
различных хеш-значений, уменьшая число коллизий по сравнению со
случайной ситуацией. Впрочем, справедливости ради надо заметить, что
метод деления обладает тем же свойством.

Частным случаем выбора константы является значение золотого сечения ? =
(?5 – 1)/2 ? 0,6180339887. Если взять последовательность {?}, {2?},
{3?},… где оператор { } возвращает дробную часть аргумента, то на
отрезке [0..1] она будет распределена очень равномерно. Другими словами,
каждое новое значение будет попадать в наибольший интервал. Это явление
было впервые замечено Я. Одерфельдом (J. Oderfeld) и доказано С.
Сверчковски (S. ?wierczkowski) (см. [8]). В доказательстве играют важную
роль числа Фибоначчи. Применительно к хешированию это значит, что если в
качестве константы С выбрать золотое сечение, то функция будет
достаточно хорошо рассеивать ключи вида {PART1, PART2, …, PARTN}. Такое
хеширование называется хешированием Фибоначчи. Впрочем, существует ряд
ключей (когда изменение происходит не в последней позиции), когда
хеширование Фибоначчи оказывается не самым оптимальным [3].

Динамическое хеширование

Описанные выше методы хеширования являются статическими, т.е. сначала
выделяется некая хеш-таблица, под ее размер подбираются константы для
хеш-функции. К сожалению, это не подходит для задач, в которых размер
базы данных меняется часто и значительно [9]. По мере роста базы данных
можно

пользоваться изначальной хеш-функцией, теряя производительность из-за
роста коллизий;

выбрать хеш-функцию «с запасом», что повлечет неоправданные потери
дискового пространства;

периодически менять функцию, пересчитывать все адреса. Это отнимает
очень много ресурсов и выводит из строя базу на некоторое время.

Существует техника, позволяющая динамически менять размер хеш-структуры
[10]. Это – динамическое хеширование. Хеш-функция генерирует так
называемый псевдоключ (“pseudokey”), который используется лишь частично
для доступа к элементу. Другими словами, генерируется достаточно длинная
битовая последовательность, которая должна быть достаточна для адресации
всех потенциально возможных элементов. В то время, как при статическом
хешировании потребовалась бы очень большая таблица (которая обычно
хранится в оперативной памяти для ускорения доступа), здесь размер
занятой памяти прямо пропорционален количеству элементов в базе данных.
Каждая запись в таблице хранится не отдельно, а в каком-то блоке
(“bucket”). Эти блоки совпадают с физическими блоками на устройстве
хранения данных. Если в блоке нет больше места, чтобы вместить запись,
то блок делится на два, а на его место ставится указатель на два новых
блока.

Задача состоит в том, чтобы построить бинарное дерево, на концах ветвей
которого были бы указатели на блоки, а навигация осуществлялась бы на
основе псевдоключа. Узлы дерева могут быть двух видов: узлы, которые
показывают на другие узлы или узлы, которые показывают на блоки.
Например, пусть узел имеет такой вид, если он показывает на блок:

Zero Null

Bucket Указатель

One Null

Если же он будет показывать на два других узла, то он будет иметь такой
вид:

Zero Адрес a

Bucket Null

One Адрес b

Вначале имеется только указатель на динамически выделенный пустой блок.
При добавлении элемента вычисляется псевдоключ, и его биты поочередно
используются для определения местоположения блока. Например (см.
рисунок), элементы с псевдоключами 00… будут помещены в блок A, а 01… –
в блок B. Когда А будет переполнен, он будет разбит таким образом, что
элементы 000… и 001… будут размещены в разных блоках.

Расширяемое хеширование (extendible hashing)

Расширяемое хеширование близко к динамическому. Этот метод также
предусматривает изменение размеров блоков по мере роста базы данных, но
это компенсируется оптимальным использованием места. Т.к. за один раз
разбивается не более одного блока, накладные расходы достаточно малы
[9].

Вместо бинарного дерева расширяемое хеширование предусматривает список,
элементы которого ссылаются на блоки. Сами же элементы адресуются по
некоторому количеству i битов псевдоключа (см. рис). При поиске берется
i битов псевдоключа и через список (directory) находится адрес искомого
блока. Добавление элементов производится сложнее. Сначала выполняется
процедура, аналогичная поиску. Если блок неполон, добавляется запись в
него и в базу данных. Если блок заполнен, он разбивается на два, записи
перераспределяются по описанному выше алгоритму. В этом случае возможно
увеличение числа бит, необходимых для адресации. В этом случае размер
списка удваивается и каждому вновь созданному элементу присваивается
указатель, который содержит его родитель. Таким образом, возможна
ситуация, когда несколько элементов показывают на один и тот же блок.
Следует заметить, что за одну операцию вставки пересчитываются значения
не более, чем одного блока. Удаление производится по такому же
алгоритму, только наоборот. Блоки, соответственно, могут быть склеены, а
список – уменьшен в два раза.

Итак, основным достоинством расширяемого хеширования является высокая
эффективность, которая не падает при увеличении размера базы данных.
Кроме этого, разумно расходуется место на устройстве хранения данных,
т.к. блоки выделяются только под реально существующие данные, а список
указателей на блоки имеет размеры, минимально необходимые для адресации
данного количества блоков. За эти преимущества разработчик
расплачивается дополнительным усложнением программного кода.

Функции, сохраняющие порядок ключей (Order preserving hash functions)

Существует класс хеш-функций, которые сохраняют порядок ключей [11].
Другими словами, выполняется

K1 E th :

@

?

?

1/4

3/4

A

A

Ae

AE

E

E

I

j?

j

ji

jt

gd ao

&

gdA$¦

&

gdKbae

h

h

h

-vNHB. Рассмотрим набор некоторых слов, для которых надо составить
минимальную идеальную хеш-функцию. Пусть это будут некоторые ключевые
слова языка С++. Пусть это будет какая-то функция, которая зависит от
некоего численного кода каждого символа, его позиции и длины. Тогда
задача создания функции сведется к созданию таблицы кодов символов,
таких, чтобы функция была минимальной и идеальной. Алгоритм очень прост,
но занимает очень много времени для работы. Производится полный перебор
всех значений в таблице с откатом назад в случае необходимости, с целью
подобрать все значения так, чтобы не было коллизий. Если взять для
простоты функцию, которая складывает коды первого и последнего символа с
длиной слова (да, среди слов умышленно нет таких, которые дают
коллизию), то алгоритм дает следующий результат:

Буква Код Буква Код Буква Код Буква Код Буква Код

a -5 e 4 i 2 n -1 t 10

b -8 f 12 k 31 o 22 u 26

c -7 g -7 l 29 r 5 v 19

d -10 h 4 m -4 s 7 w 2

Слово Хеш Слово Хеш Слово Хеш Слово Хеш

Auto 21 Double 0 Int 15 Struct 23

Break 28 Else 12 Long 26 Switch 17

Case 1 Enum 4 Register 18 Typedef 29

Char 2 Extern 9 Return 10 Union 30

Const 8 Float 27 Short 22 Unsigned 24

Continue 5 For 20 Signed 3 Void 13

Default 7 Goto 19 Sizeof 25 Volatile 31

Do 14 If 16 Static 6 While 11

Подробный анализ алгоритма, а также реализацию на С++ можно найти по
адресу [12]. Там же описываются методы разрешения коллизий. К сожалению,
эта тема выходит за рамки этой работы.

Разрешение коллизий

Составление хеш-функции – это не вся работа, которую предстоит выполнить
программисту, реализующему поиск на основе хеширования. Кроме этого,
необходимо реализовать механизм разрешения коллизий. Как и с
хеш-функциями существует несколько возможных вариантов, которые имеют
свои достоинства и недостатки.

Метод цепочек

Метод цепочек – самый очевидный путь решения проблемы. В случае, когда
элемент таблицы с индексом, который вернула хеш-функция, уже занят, к
нему присоединяется связный список. Таким образом, если для нескольких
различных значений ключа возвращается одинаковое значение хеш-функции,
то по этому адресу находится указатель на связанный список, который
содержит все значения. Поиск в этом списке осуществляется простым
перебором, т.к. при грамотном выборе хеш-функции любой из списков
оказывается достаточно коротким. Но даже здесь возможна дополнительная
оптимизация. Дональд Кнут ([3], стр. 558) отмечает, что возможна
сортировка списков по времени обращения к элементам. С другой стороны,
для повышения быстродействия желательны большие размеры таблицы, но это
приведет к ненужной трате памяти на заведомо пустые элементы. На рисунке
ниже показана структура хеш-таблицы и образование цепочек при
возникновении коллизий.

Прекрасная наглядная иллюстрация этой схемы разрешения коллизий в виде
Java-апплета вместе с исходным кодом на C++ представлена по адресу [14].

Открытая адресация

Другой путь решения проблемы, связанной с коллизиями, состоит в том,
чтобы полностью отказаться от ссылок, просто просматривая различные
записи таблицы по порядку до тех пор, пока не будет найден ключ K или
пустая позиция [3]. Идея заключается в формулировании правила, согласно
которому по данному ключу определяется «пробная последовательность»,
т.е. последовательность позиций таблицы, которые должны быть просмотрены
при вставке или поиске ключа K. Если при поиске встречается пустая
ячейка, то можно сделать вывод, что K в таблице отсутствует, т.к. эта
ячейка была бы занята при вставке, т.к. алгоритм проходил ту же самую
цепочку. Этот общий класс методов назван открытой адресацией [4].

Линейная адресация

Простейшая схема открытой адресации, известная как линейная адресация
(линейное исследование, linear probing) использует циклическую
последовательность проверок

h(K), h(K – 1), …, 0, M – 1, M – 2, …, h(K) + 1

и описывается следующим алгоритмом ([3], стр. 562). Он выполняет поиск
ключа K в таблице из M элементов. Если таблица не полна, а ключ
отсутствует, он добавляется.

Ячейки таблицы обозначаются как TABLE[i], где 0 ? i 0).

Этот метод выполняется быстрее повторного деления, но приводит к
увеличению числа проб из-за повышения вероятности того, что два или
несколько ключей пойдут по одному и тому же пути.

Удаление элементов хеш-таблицы

Многие программисты настолько слепо верят в алгоритмы, что даже не
пытаются задумываться над тем, как они работают. Для них неприятным
сюрпризом становится то, что очевидный способ удаления записей из
хеш-таблицы не работает. Например, если удалить ключ, который находится
в цепочке, по которой идет алгоритм поиска, использующий открытую
адресацию, то все последующие элементы будут потеряны, т.к. алгоритм
производит поиск до первого незанятого элемента.

Вообще говоря, обрабатывать удаление можно, помечая элемент как
удаленный, а не как пустой. Таким образом, каждая ячейка в таблице будет
содержать уже одно из трех значений: пустая, занятая, удаленная. При
поиске удаленные элементы будут трактоваться как занятые, а при вставке
– как пустые, соответственно.

Однако, очевидно, что такой метод работает только при редких удалениях,
поскольку однажды занятая позиция больше никогда не сможет стать
свободной, а, значит, после длинной последовательности вставок и
удалений все свободные позиции исчезнут, а при неудачном поиске будет
требоваться М проверок (где М, напомним, размер хеш-таблицы). Это будет
достаточно долгий процесс, так как на каждом шаге №4 алгоритма поиска
(см. раздел Адресация с двойным хешированием) будет проверяться значение
переменной i.

Рассмотрим алгоритм удаления элемента i при линейной адресации.

Пометить TABLE[i] как пустую ячейку и установить j = i

i = i – 1 или i = i + M, если i стало отрицательным

Если TABLE[i] пуст, алгоритм завершается, т.к. нет больше элементов, о
доступе к которым следует заботиться. В противном случае мы
устанавливаем r = h(KEY[i]), где KEY[i] – ключ, который хранится в
TABLE[i]. Это нам даст его первоначальный хеш-адрес. Если i ? r Заключение Хеширование, которое родилось еще в середине прошлого века, активно используется в наши дни везде, где требуется произвести быструю выборку данных. Появились новые методы хеширования, новые модификации алгоритмов, написанных ранее. По мнению Дональда Кнута ([3], стр. 586), наиболее важным открытием в области хеширования со времен 70 годов, вероятно, является линейное хеширование Витольда Литвина [18]. Линейное хеширование, которое не имеет ничего общего с классической технологией линейной адресации, позволяет многим хеш-адресам расти и/или выступать в поли вставляемых и удаляемых элементов. Линейное хеширование может также использоваться для огромных баз данных, распределенных между разными узлами в сети. Разумеется, методы и сферы применения хеширования не ограничиваются тем, что представлено в этой работе. Не вдаваясь в строгий анализ эффективности, были рассмотрены только базовые, наиболее известные методы. Помимо них можно отметить полиномиальное хеширование (М. Ханан и др., 1963), упорядоченное хеширование (О. Амбль, 1973), линейное хеширование (В. Литвин, 1980). Подробнее о методах хеширования см. [3, 6, 7, 19—22]. Приложение (демонстрационная программа) В рамках выполнения данной работы была написана демонстрационная программа, которая, используя методы деления, умножения и хеширования Фибоначчи, создает хеш-таблицу и производит поиск по ней. Программа подсчитывает и показывает время, затраченное на каждую операцию, ведет протокол всех действий, что позволяет сравнить разные алгоритмы по быстродействию. В качестве исходной базы данных используется файл data.ans, содержащий 11495 записей телефонной книги одного из районов г. Воронежа с измененными номерами телефонов. Программа предназначена исключительно для демонстрации применения некоторых алгоритмов хеширования. Язык реализации – С++, среда разработки – Visual C++ 6.0. Программа расположена на прилагаемом компакт-диске в директории Hashing Demo. Исходный код расположен в каталоге Hashing Source. Исходная база данных хранится в текстовом формате, что дает возможность воспользоваться ею для получения номеров, которым соответствуют некоторые записи в базе данных, что понадобится при тестировании программы. Список литературы: Hellerman H., Digital Computer System Principles. McGraw-Hill, 1967. Ершов А.П., Избранные труды., Новосибирск: «Наука», 1994. Кнут Д., Искусство программирования, т.3. М.: Вильямс, 2000. Peterson W.W., Addressing for Random-Access Storage // IBM Journal of Research and Development, 1957. V.1, N2. Р.130—146. Morris R., Scatter Storage Techniques // Communications of the ACM, 1968. V.11, N1. Р.38—44. Buchholz W., IBM Systems J., 2 (1963), 86–111 HYPERLINK "http://www.optim.ru/cs/2000/4/bintree_htm/hash.asp" http://www.optim.ru/cs/2000/4/bintree_htm/hash.asp Fundamenta Math. 46 (1958), 187-189 HYPERLINK "http://www.cs.sfu.ca/CC/354/zaiane/material/notes/Chapter11/node20.html " http://www.cs.sfu.ca/CC/354/zaiane/material/notes/Chapter11/node20.html HYPERLINK "http://www.ecst.csuchico.edu/~melody/courses/csci151_live/Dynamic_hash_ notes.htm" http://www.ecst.csuchico.edu/~melody/courses/csci151_live/Dynamic_hash_n otes.htm HYPERLINK "http://planetmath.org/encyclopedia/Hashing.html" http://planetmath.org/encyclopedia/Hashing.html HYPERLINK "http://www.eptacom.net/pubblicazioni/pub_eng/mphash.html" http://www.eptacom.net/pubblicazioni/pub_eng/mphash.html R. Cichelli, Minimal Perfect Hashing Made Simple, Comm. ACM Vol. 23 No. 1, Jan. 1980. HYPERLINK "http://www2.ics.hawaii.edu/~richardy/project/hash/applet.html" http://www2.ics.hawaii.edu/~richardy/project/hash/applet.html HYPERLINK "http://www.cs.uic.edu/~i201/HashingAns.pdf" http://www.cs.uic.edu/~i201/HashingAns.pdf T. Gunji, E. Goto, J. Information Proc., 3 (1980), 1-12 Чмора А., Современная прикладная криптография., М.: Гелиос АРВ, 2001. Litwin W., Proc. 6th International Conf. on Very Large Databases (1980), 212-223 Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Алгоритмы: построение и анализ, М.: МЦНМО, 2001 Вирт Н., Алгоритмы + структуры данных = программы, М.: Мир, 1985. Керниган Б., Пайк Р., Практика программирования, СПб.: Невский диалект, 2001. Шень А, Программирование: теоремы и задачи. М.: МЦНМО, 1995. PAGE PAGE 5

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020