推荐一款高效非加密哈希函数:fnv1a
2024-05-31 15:25:35作者:伍霜盼Ellen
如果你在寻找一个速度快、碰撞率低的哈希函数,那么FNV-1a值得你的关注。这个开源项目@sindresorhus/fnv1a提供了一个简单的JavaScript实现,让你能够方便地在Node.js环境中利用其优点。
1、项目介绍
fnv1a 是Fowler-Noll-Vo哈希函数的一个变体,它被设计为能够在保持较低碰撞率的同时快速处理大量数据。对于那些需要对相似字符串进行哈希操作的场景,比如URL、域名、文件名、文本、IP地址等,FNV-1a表现出卓越的分散性和稀疏的碰撞特性。
2、项目技术分析
该库支持将输入值作为字符串或UTF-8字节数组进行处理,并提供了32位、64位、128位、256位、512位和1024位的不同大小的哈希输出。通过设置size选项,你可以选择适合你应用场景的位数。此外,为了提高性能,还允许你在多次调用时重用一个UTF-8编码的缓冲区。
3、项目及技术应用场景
- 数据存储与索引:当你需要快速查找数据库中的记录,或者构建高效的数据结构(如哈希表)时,fnv1a可以作为高效的键生成器。
- 日志文件分析:在解析大量日志数据时,利用fnv1a对日志条目进行快速哈希,有助于减少重复检查和提高处理速度。
- URL和文件名的去重:在处理大量URL或文件名时,fnv1a可以帮助识别重复项,从而避免不必要的操作。
- 缓存系统:在内存缓存中,哈希函数用于创建键,fnv1a的高性能使得它成为理想的候选者。
4、项目特点
- 优秀性能:FNV-1a以高速度和低碰撞率为特点,适用于大数据量的处理。
- 灵活的位宽选择:支持多种位宽的哈希结果,适应不同需求。
- UTF-8优化:内置了UTF-8编码功能,可以直接处理字符串输入。
- 可复用的UTF-8缓冲区:允许你在不产生额外分配开销的情况下,多次调用哈希函数。
要使用fnv1a,只需通过npm安装:
npm install @sindresorhus/fnv1a
然后,按照以下示例轻松地将其集成到你的代码中:
import fnv1a from '@sindresorhus/fnv1a';
const hashValue = fnv1a('你好,世界!', {size: 32});
console.log(hashValue);
总的来说,[@sindresorhus/fnv1a]是一个强大且易于使用的工具,无论你是数据科学家、后端开发人员还是对性能有要求的开发者,都将从这个出色的哈希函数中受益。不妨尝试一下,看看它如何提升你的应用效率!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146