Murmurჰეშ3C ჰეშის კოდების კალკულატორი

MurmurHash3 არის არაკრიპტოგრაფიული ჰეშის ფუნქცია, რომელიც შექმნილია Austin Appleby-ის მიერ 2008 წელს. იგი ფართოდ გამოიყენება ზოგადი დანიშნულების ჰეშირებისთვის მისი სიჩქარის, სიმარტივის და კარგი განაწილების თვისებების გამო. MurmurHash ფუნქციები განსაკუთრებით ეფექტურია ჰეშზე დაფუძნებული მონაცემთა სტრუქტურებისთვის, როგორიცაა ჰეშის ცხრილები, ბლუმის ფილტრები და მონაცემთა დედუპლიკაციის სისტემები.

ამ გვერდზე წარმოდგენილი ვარიანტი არის 3C ვარიანტი, რომელიც ოპტიმიზებულია 32 ბიტიანი სისტემებისთვის, ისევე როგორც 3A ვარიანტი. თუმცა, 3A ვარიანტისგან განსხვავებით, ის აწარმოებს 128 ბიტიან (16 ბაიტი) ჰეშის კოდებს, რომლებიც ჩვეულებრივ წარმოდგენილია 32-ნიშნა თექვსმეტობით რიცხვში.

სრული გამჟღავნება: მე არ დავწერე ამ გვერდზე გამოყენებული ჰეშის ფუნქციის კონკრეტული განხორციელება. ეს არის სტანდარტული ფუნქცია, რომელიც შედის PHP პროგრამირების ენაში. მე მხოლოდ ვებ ინტერფეისი გავაკეთე, რათა ის საჯაროდ ხელმისაწვდომი ყოფილიყო აქ მოხერხებულობისთვის.

MurmurHash3C Hash ალგორითმის შესახებ

მე არ ვარ მათემატიკოსი, მაგრამ ვეცდები ავხსნა ეს ჰეშის ფუნქცია ანალოგიის გამოყენებით, რომლის გაგებაც ჩემს თანამემამულე არამათემატიკოსებს შეუძლიათ. თუ თქვენ გირჩევნიათ მეცნიერულად სწორი, სრული მათემატიკური ახსნა, დარწმუნებული ვარ, რომ ამას სხვაგან ნახავთ ;-)

ახლა წარმოიდგინეთ, რომ გაქვთ LEGO კუბიკების დიდი ყუთი. ყოველ ჯერზე, როცა მათ აწყობთ კონკრეტულად, იღებთ სურათს. რაც არ უნდა დიდი ან ფერადი იყოს განლაგება, კამერა ყოველთვის გაძლევთ პატარა, ფიქსირებული ზომის ფოტოს. ეს ფოტო წარმოადგენს თქვენს LEGO-ს შექმნას, მაგრამ კომპაქტური ფორმით.

MurmurHash3 აკეთებს რაღაც მსგავსს მონაცემებთან. ის იღებს ნებისმიერ მონაცემს (ტექსტს, რიცხვებს, ფაილებს) და ამცირებს მათ მცირე, ფიქსირებულ „თითის ანაბეჭდამდე“ ან ჰეშის მნიშვნელობამდე. ეს თითის ანაბეჭდი ეხმარება კომპიუტერებს სწრაფად ამოიცნონ, დაახარისხონ და შეადარონ მონაცემები მთლიანი ნივთის დათვალიერების საჭიროების გარეშე.

კიდევ ერთი ანალოგია იქნება ნამცხვრის გამოცხობა და MurmurHash3 არის რეცეპტი, რომ ეს ნამცხვარი პატარა ქაფქეიქად გადააქციოთ (ჰაში). ეს იქნება სამი ეტაპის პროცესი:

ნაბიჯი 1: დაჭერით ნაწილებად (მონაცემების გატეხვა)

• პირველი, MurmurHash3 ანაწილებს თქვენს მონაცემებს თანაბარ ნაჭრებად, როგორიცაა ნამცხვრის თანაბარ კვადრატებად დაჭრა.

ნაბიჯი 2: შეურიეთ შეშლილივით (ნაწილაკების შერევა)

• თითოეული ნაჭერი გადის ველური შერევის პროცესს:
  • ამობრუნება: ბლინის ატრიალების მსგავსად, ის ასწორებს ნაჭრებს.
  • მორევა: ამატებს შემთხვევით ინგრედიენტებს (მათემატიკურ ოპერაციებს), რომ აურიოთ ყველაფერი.
  • Squishing: აჭერს მონაცემებს ერთად, რათა დარწმუნდეს, რომ ორიგინალური ნაჭერი არ გამოირჩევა.

ნაბიჯი 3: საბოლოო გემოვნების ტესტი (ფინალიზაცია)

• ყველა ნაჭრის შერევის შემდეგ, MurmurHash3 აძლევს მას ერთ საბოლოო აჟიოტაჟს, რათა უზრუნველყოს თავდაპირველი მონაცემების ცვლილების უმცირესი ნატეხიც კი მთლიანად შეცვალოს გემო (ჰაში).