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Golang开发中的64位XXH64算法实现。

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简介:
xxhash 是 64 位 xxHash 算法 XXH64 在 Go 语言中的具体实现。它代表着一种卓越的哈希算法,其性能远超 Go 标准库中提供的所有其他哈希算法。该软件包精心设计了一个易于使用的应用程序编程接口 (API),方便开发者进行操作。xxhash 提供了一个简洁的 API:包含 `func Sum64(b []byte) uint64` 和 `func Sum64String(s string) uint64` 等函数,用于高效地计算哈希值。此外,还定义了一个名为 `Digest` 的结构体类型,该类型实现了 `hash.Hash64` 的接口。该结构体集成了关键方法,例如 `func (d *Digest) Write([]byte)(int, error)` 和 `func (d *Digest) WriteString(string)(int, error)`,用于将数据写入哈希对象,以及 `func New() *Digest` 函数,用于创建新的 `Digest` 实例。总而言之,xxhash 凭借其高性能和简化的 API,成为了 Go 语言中进行快速哈希运算的理想选择。

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  • Go语言64XXHashXXH64 - Golang
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    本文介绍了在Go语言环境中实现高效的64位XXHash算法(XXH64),适用于需要快速、轻量级哈希计算的Golang开发者。 xxhash 是 64 位 xxHash 算法 XXH64 的 Go 实现。这是一种高质量的哈希算法,比 Go 标准库中的任何算法都要快得多。该软件包提供了一个简单的 API: - `func Sum64(b []byte) uint64` - `func Sum64String(s string) uint64` 此外,`Digest` 类型实现了 `hash.Hash64` 接口,其关键方法包括: - `func (*Digest) Write([]byte) (int, error)` - `func (*Digest) WriteString(string) (int, error)`
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    这是一款用Golang编写的Telegram API的完全本地化版本,无需依赖外部服务或资源,提供高效稳定的API接口访问能力。 MTProto协议在Golang上的全本地实现现已完成!该实现完全本地化,从发送请求到加密序列化的所有代码均使用纯编写,无需额外的依赖项。 最新版本(117+)支持全部MTProto功能,包括视频通话和评论。您还可以创建其他请求来推送更新。
  • Pion WebRTC:用Go语言WebRTC-Golang
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    Pion WebRTC是一款使用Go语言构建的高性能WebRTC库,旨在为Golang开发者提供强大的实时通信功能。 Pion WebRTC 是一个用纯 Go 语言实现的 WebRTC 库。它没有任何非 Go 的依赖项,并且不使用第三方的 Go 依赖项。它的设计目标是遵循 WebRTC API,但在必要时会有所差异。有关该项目的设计原则和灵感,请参阅 DESIGN.md 文件。 Pion WebRTC 是一个用纯 Go 实现的 WebRTC 解决方案,没有非 Go 和第三方 Go 的外部依赖,并且尽量与标准的 WebRTC API 保持一致,在需要的时候也会做出适当的调整以适应特定需求。项目的具体设计思路可以在 DESIGN.md 文档中找到详细说明。 此外,该项目还提供了示例应用程序,其中包含了一些常见的代码片段来帮助用户了解如何使用 Pion WebRTC 进行开发,并且在 example-webrtc-applications 文件夹里有更多的完整功能实例供参考学习。
  • Golang分页示例代码
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    本示例代码展示了如何使用Go语言高效地实现数据分页功能,适用于后端开发中需要处理大量数据分批展示的需求。 本段落主要介绍了使用Golang实现分页算法的相关资料,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对于学习或工作中涉及到该主题的朋友具有一定的参考价值。希望需要了解这一领域的读者能从中学到所需的知识。
  • Rust-Crypto:Rust加密-Rust
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    Rust-Crypto是专为Rust语言设计的一个库,它提供了一系列常见的加密算法实现。开发者可以利用此库进行安全的数据加密和解密操作,保护数据的安全性。 Rust-Crypto 是一种主要使用纯 Rust 实现的各种常规加密算法的库。它旨在创建通用密码学算法的实用且可审核的纯 Rust 版本,并在必要的情况下采用少量汇编代码优化性能。尽管 x86-64 架构上的测试最为广泛,但该库也支持 x86 和 ARM 等架构。Rust-Crypto 的目标是与当前稳定的 Rust 版本兼容;如果使用旧版本时遇到问题,请尝试升级到最新版的 Rust。
  • KaczmarzMATLAB:Kaczmarz-_MATLAB
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    本资源提供Kaczmarz算法的MATLAB实现代码,适用于解决大规模线性方程组问题。通过迭代方式有效求解,适合科研与工程应用。 Kaczmarz算法是一种用于估计系统传递函数参数的方法。参考文献为Astrom的《自适应控制》。
  • C# (BitMap)
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    本文介绍了在C#中如何实现和使用位图(BitMap)数据结构进行高效的数据管理和存储,并探讨了相关算法的应用。 位图算法(BitMap)是一种高效的数据结构,主要用于快速查询和存储大规模数据。下面将详细介绍如何在C# 中实现位图算法。 什么是 BitMap BitMap 的基本思想就是用一个 bit 位来标记某个元素对应的值,而键即为该元素。由于采用了 Bit 为单位来存储数据,因此可以大大节省存储空间。BitMap 可以看成一种数据结构,在大量数据的存储和查询中被广泛应用。 BitMap 的优点 1. 使用 Bit 单位进行存储并建立映射关系查找位置,从而能够减少所需存储的空间,并加快在大规模数据中的查询速度。 2. 对于大量的数据存储和查询问题,BitMap 可以提供高效的解决方案。 BitMap 的缺点 1. 查询结果的状态表达有限且所有数据不可重复。 2. 不支持对重复的数据进行排序或查找操作。 C# 中的 BitMap 实现 在 .NET 中已经实现了 BitArray 数据结构,可以直接使用官方提供的 BitArray。同时也可以参照源码实现一个简化版的 BitMap(这里以 int 数组存储位值): ```csharp class BitMap { public int Length { get { return m_length; } } private int[] m_array; private int m_length; public BitMap(int length) : this(length, false) {} public bool this[int index] { get { return Get(index); } set { Set(index, value); } } public BitMap(int length, bool defaultValue) { if (length < 0) throw new ArgumentOutOfRangeException(长度值不能小于 0); int arrayLength = length > 0 ? (((length - 1) / 32) + 1) : 0; m_array = new int[arrayLength]; m_length = length; int fillValue = defaultValue ? unchecked((int)0xffffffff) : 0; for (int i = 0; i < m_array.Length; i++) m_array[i] = fillValue; } public bool Get(int index) { if (index < 0 || index >= Length) throw new ArgumentOutOfRangeException(索引值超出范围); return (m_array[index / 32] & (1 << (index % 32))) != 0; } public void Set(int index, bool value) { if (index < 0 || index >= Length) throw new ArgumentOutOfRangeException(索引值超出范围); if (value) m_array[index / 32] |= unchecked(1 << (index % 32)); else m_array[index / 32] &= ~(1 << (index % 32)); } } ``` 应用场景 BitMap 可以应用于各种需要快速查询和存储大量数据的场景,例如: - 大规模数据存储与检索。 - 高速缓存机制。 - 数据压缩处理。 - 加密技术。 总的来说,BitMap 是一种高效的数据结构,在很多大规模数据操作的应用中都有其独特的价值。
  • 列举:GolangEnum
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    本文介绍了在Go语言中模拟枚举类型的几种方法和技巧,帮助开发者更好地组织代码并提高程序可读性。 在Golang中实现枚举是一种常见的编程实践,尽管Go语言的标准库并未直接提供枚举支持。枚举通常用于定义一组相关的常量值,这些值代表特定的状态或选项,并有助于提高代码的可读性和减少错误的可能性。 ### 1. 常量组 最简单的实现方式是通过使用`iota`关键字来创建一系列连续整数作为枚举: ```go const ( Red = iota Green Blue ) ``` 这种方法简单且易于理解,但缺点是没有办法为每个常量添加额外的元信息(如描述)。 ### 2. 结构体与常量组结合 为了克服单一使用`iota`带来的限制,可以创建一个包含整型和字符串字段的结构体: ```go type Color struct { Code int Desc string } const ( Red = iota // 注意这里需要手动设置每个枚举值为Color类型的一个实例。 Green // 这里省略了显式赋值,但隐含地将Green设为了一个Color类型的常量。 Blue // 同上。 ) var colorNames = [...]string{红色, 绿色, 蓝色} func (c Color) String() string { if c < 0 || int(c) >= len(colorNames) { return fmt.Sprintf(未知颜色 (%d), c.Code) } return colorNames[c] } ``` 这种方式允许为每个枚举值提供描述,并且通过定义`String()`方法使得输出更加友好。 ### 3. 使用整型和映射表 另一种方式是使用整型常量并维护一个映射表来存储每个值的描述: ```go const ( RedCode = iota GreenCode BlueCode ) var colorCodes = map[int]string{ RedCode: 红色, GreenCode: 绿色, BlueCode: 蓝色, } ``` 这种方式允许在需要时动态地获取枚举值对应的描述,但可能会带来额外的内存开销。 ### 4. 使用整型和接口类型 如果需要携带更多的信息,可以定义一个接口: ```go type Enum interface { Code() int Description() string } type Color int // 定义Color为int类型的别名。 const ( Red = iota // 同样注意这里设置每个枚举值为Color的一个实例。 Green // 省略了显式赋值,但隐含地将Green设为了一个Color类型的常量。 Blue // 同上。 ) func (c Color) Code() int { return int(c) } func (c Color) Description() string { switch c { case Red: return 红色 case Green: return 绿色 case Blue: return 蓝色 default: return 未知颜色 } } ``` 这种方法使枚举更加灵活和强大,但增加了代码的复杂性。 ### 5. 使用第三方库 Golang社区中有一些第三方库提供了更高级的功能来管理枚举。例如`github.com/achilleasg/go-enums`可以自动生成一些方法以方便使用枚举。这些工具可以帮助更好地管理和利用枚举功能,但可能增加项目的依赖性。 总结来说,尽管Go语言没有内置的枚举类型支持,通过上述几种方式仍能实现类似的功能,并且可以根据具体需求和项目特性选择最合适的方法来实施。
  • Golang拓扑排序(基于DFS
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    本文章介绍如何使用Go语言实现基于深度优先搜索(DFS)算法的拓扑排序。通过该算法有效处理有向无环图中的节点顺序问题,提供清晰代码示例和详细解析。 拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)的顶点进行排序的方法,使得对于图中的每一条有向边 (u, v),顶点 u 的排序位置总在顶点 v 之前。在这个例子中,我们使用拓扑排序来解决数字顺序排列的问题,并通过定义一个映射关系 `edge` 来表示数字之间的顺序要求,然后利用深度优先搜索(DFS)算法构建排序序列。 实现 Golang 中的拓扑排序关键在于理解 DFS 算法。DFS 是一种递归遍历图中所有节点的方法,从起始节点开始访问该节点,并递归地访问其相邻节点,直到所有可达节点都被访问过。在这一过程中,我们需要跟踪已访问过的节点以避免重复访问并确保每个节点只出现一次。 以下是 Golang 代码实现的详细解释: 1. 定义变量 `edge` 来表示顺序要求的关系。 2. 创建两个数组:一个用于存储排序后的结果(记为 q),另一个用于记录已经访问过的节点(记为 visited)。 3. 使用循环遍历所有需要处理的数字,对每个数字调用 `tupusort` 函数进行拓扑排序操作。 4. `tupusort` 函数接收三个参数:指向结果数组和已访问数组的指针以及当前正在处理的元素。如果该元素尚未被访问,则将其添加到已访问列表,并检查是否存在依赖于它的其他节点,如果有则继续递归地处理这些依赖关系;在所有相关节点都被处理完后将当前节点加入到排序的结果中。 5. `isVisited` 函数用于判断给定的元素是否已经在已访问数组里出现过,从而防止重复计算和遍历同一节点。 6. 由于初始得到的拓扑顺序是反向的,因此需要使用一个反转函数(如 reverse)来调整结果序列的方向以满足正确的排序条件。 在这个例子中,我们通过这些步骤得到了 `[4 1 3 2 5 0]` 的排序结果,这符合了所有的顺序要求。这种方法展示了如何利用 Golang 实现拓扑排序,并且使用 DFS 算法解决实际问题中的依赖关系排列任务。掌握这种算法对于处理图形数据结构和相关的问题非常重要。
  • DMOCI库,C/C++,64
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    DMOCI开发库是一款专为C/C++语言设计的高效工具包,适用于64位系统环境,助力开发者快速构建复杂应用。 达梦7数据库在Windows下使用C/C++进行连接所需的开发库环境包括头文件和动态库。由于网上难以找到关于DM编程的相关资料,这里分享一下这些资源以方便大家使用。