惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

D
Docker
爱范儿
爱范儿
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 司徒正美
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
量子位
罗磊的独立博客
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
小众软件
小众软件
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Cyberwarzone
Cyberwarzone
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
雷峰网
雷峰网
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Cloudflare Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
博客园_首页
博客园 - 叶小钗
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
T
Tailwind CSS Blog
IT之家
IT之家
博客园 - 聂微东
Spread Privacy
Spread Privacy
V2EX - 技术
V2EX - 技术
S
Security Affairs
宝玉的分享
宝玉的分享
V
V2EX
C
Cisco Blogs
博客园 - Franky
美团技术团队
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
月光博客
月光博客
S
Securelist
J
Java Code Geeks
Webroot Blog
Webroot Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
P
Proofpoint News Feed
Last Week in AI
Last Week in AI
L
LINUX DO - 热门话题
NISL@THU
NISL@THU
WordPress大学
WordPress大学
W
WeLiveSecurity
T
Threatpost
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
腾讯CDC
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Только 17% всех 64-битных целых чисел можно разложить на два 32-битных
PatientZero · 2026-05-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели4.1K

Перевод

В разработке ПО произведение двух целых чисел часто вычисляется до фиксированного количества битов с переполнением. Возьмём для примера 8-битные целые. Если умножить 127 на 127, то мы получим число 1 в виде 8-битного беззнакового целого с переполнением. Реальное полное произведение равно 16129. Для представления 16129 обычно используются 16 бит точности.

Таким образом у нас появляется понятие полного произведения. Полное произведение двух 32-битных чисел обычно представляется при помощи 64 бит. У меня возник вопрос, какую долю всех 64-битных чисел можно записать как произведение двух 32-битных целых.

Хотите знать, почему меня это интересует?

Мы часто проектируем хэш-функции: это особые функции, получающие входные данные и генерирующие случайно выглядящие выходные. Много лет назад я проектировал очень быструю хэш-функцию clhash. Эта сверхбыстрая функция предназначена для хэширования строк из сотен и более байт. Если вы не знаете про clhash, то можете почитать про неё, она интересна сама по себе.

В clhash используется тип умножения, характерный для криптографии. Я пытался показать, что такой подход выгоднее по сравнению с методиками, основанными на стандартном умножении. Попробую это проиллюстрировать: простая хэш-функция для 32-битных целых чисел может брать младшие биты и перемножать их со старшими.

// simpleHighLowHash - это простой (и слабый) 32-битный хэш,
// умножающий старшие 16 бит на младшие 16 бит.
func simpleHighLowHash(x uint32) uint32 {
    high := uint16(x >> 16)
    low := uint16(x & 0xFFFF)
    return uint32(high) * uint32(low)
}

Вероятно, вам нужно, чтобы хэш-функция была равномерной: вероятность всех возможных 32-битных значений хэша должна быть одинаковой. В данном случае это возможно, только если хэш-функция может возвращать все 32-битные значения хэша, но это не так.

Великий математик Пал Эрдёш доказал, что доля всех 2n-битных значений, которую можно сгенерировать перемножением двух n-битных значений, при увеличении n стремится к нулю. Это значит, что если, например, вы умножаете 10000000-битные целые на 10000000-битные целые, то получится относительно мало 100000000000000-битных целых. Но как насчёт практических случаев, например, 32-битных или 64-битных целых?

Задачу легко можно решить перебором, перемножая 16-битные числа для получения 32-битных произведений. Там мы выясним, что произведением двух 16-битных целых оказываются чуть больше одного из пяти 32-битных чисел. Примерно 80% из всех 32-битных чисел эта хэш-функция никогда не вернёт. Однако время выполнения растёт экспоненциально, поэтому перебор для 32 бит масштабировать не получится.

Так что же нам делать в случае 32-битных множителей? То есть что делать, когда мы перемножаем два 32-битных целых, чтобы получить 64-битное произведение? Какую долю от всех 64-битных значений вернёт показанная ниже функция?

func simpleHighLowHash(x uint64) uint64 {
    high := uint32(x >> 16)
    low := uint32(x & 0xFFFFFFFF)
    return uint64(high) * uint64(low)
}

Можно ли получить точный результат?

Да!

Джонатан Уэбстер с коллегами разработали математический аппарат, позволяющий нам масштабировать как раз такие вычисления. Он любезно опубликовал свой код.

Существует 3 215 709 724 700 470 902 64-битных (беззнаковых) целых чисел, которые можно записать как произведение двух 32-битных целых. Это примерно 17% от всех возможных значений.

А как насчёт реального вычисления пар целых чисел из их произведения? Одно из решений заключается в вычислении его полного разложения на простые числа с последующим получением всех возможных делителей меньше 2^32, начиная с множества кандидатов, содержащих только 1, и итеративно умножая имеющихся кандидатов на каждый простой делитель (оставляя при этом только произведения меньше 2^32). Мы можем избежать добавления во множество дубликатов, обрабатывая уникальные простые делители с кратными им числами. Затем мы выбираем такого максимального кандидата m в качестве наибольшего делителя меньше 2^32, вычисляем соответствующий сомножитель n / m и сообщаем, существует ли допустимое разбиение на два 32-битных множителя. В общем случае, ответ (если он существует) не уникален: он возвращает пару, в котором одно значение максимизировано. На Python код может выглядеть так:

for p in factor_multiplicities:
    new_candidates = []
    for c in candidates:
        for i in range(factor_multiplicities[p] + 1):
            if c * (p ** i) < 2**32:
                new_candidates.append(c * (p ** i))
    for new_c in new_candidates:
        candidates.append(new_c)
m = max(candidates)
print(f"Maximum candidate: {m}")
leftover = n // m
print(f"Leftover: {leftover}")
if leftover >= 2**32:
    print("Leftover is too large, cannot find a suitable candidate.")

Вероятно, вы сможете придумать более эффективный алгоритм. Мне показалось интересным, что если выбрать значение случайным образом, то в большинстве случаев его не удастся разложить на два 32-битных множителя!