为嵌入式应用程序选择C中的唯一标识符

Question

我目前正在尝试实施一种算法来选择唯一的算法 （16位）标识符。挑战是以快速的方式做到这一点 没有太多的记忆。当前使用的标识符列表是 通过一系列扫描外部闪存设备确定 SPI事务因此是一个相对缓慢的过程。也， 算法将在小型微控制器上运行，所以我做不到 实际上只需将所有条目读入RAM并在那里处理它们。

到目前为止我的想法是：

1. 选择一个号码，然后浏览列表并查看是否已使用。冲洗 并重复。遭受相当缓慢的困扰（特别是如果有的话） 是很多文件。）
2. 如上所述，但是使用伪随机数生成器选择数字 用适当的种子。这样做的好处是它更少 可能会有如此大量的迭代。
3. 扫描列表并使用所有条目填充数组 找到。对它进行排序然后变得微不足道。这可以使用 大量的记忆。
4. 使用一个巨大的（好的，荒谬的巨大的）位掩码。并不是的 实用。
5. 接受该工具的生命周期，以便抛出它 在将65534个文件写入Flash之前很久就离开或“格式化”了 所以只需将目前使用的最高值存储在Flash或备份内存中并保留 递增。老实说，这可能对此非常有效 具体应用。

目前，我正准备使用第二个或第五个， 但我有兴趣知道是否有人有任何其他想法。我想 认为有一种类似于CRC的算法可以用来做 依次处理每个数字，并对未编号的数字给出一个公平的概念 使用，但我不知道这可能如何工作。

Answer 1

我认为你在这里有一些选择，但还有一个需要考虑的是Bloom Filter。这有可能出现误报（即你可以排除已经使用的ID，即使它还没有），但它可以让你选择你可以专用于这些数据的确切空间量。

Answer 2

如果没有足够的RAM来实现足够大的64位条目的位图，则可以通过为每次扫描使用较小的临时位图来减少通过FLASH扫描以查找未使用的ID的次数。如果位图中至少有一个未标记的位，则16字节位图可以记录第一次通过时在0-255范围内找到的ID，第二次扫描时为256-511，等等。重做。我相信这可以与使用随机起始范围相结合。

另一方面，如果我对选项5有很高的信心，我可能会选择那个。

Answer 3

我猜测由于提到SPI，FLASH设备无法移除，但IIRC SD卡具有SPI接入模式，因此可能不是这样。

如果FLASH是永久性的，并且你有一个强大的，非易失性的地方来记住发出的最后一个ID，那么这可能是要做的事情。它在运行时肯定是快速和低内存。应该很容易解释，实施和测试。

如果FLASH是可移动的，那么使用伪随机数生成器并测试碰撞可能是要走的路。假设您的数字分布均匀，则可以从使用总量中轻松预测碰撞的可能性。只需选择一个具有相当长的重复间隔的发电机。在模拟中将其模拟为所选算法的验收测试可能是个好主意。

Answer 4

我想知道你为什么不简单地存储最后一个ID并增加它。你有什么犹豫的原因吗？你不会在你的问题上给出一个，只是一般的不安。

出于安全原因，如果您需要ID有些随机，请使用随机数生成器并将生成器的当前寄存器值保存在闪存中。这样，您可以为下一个ID加载它们，这样可以确保在没有重复的情况下获得完整的循环长度，如果您仔细选择算法。

[编辑]由于您关注冲突，因此必须存在可能发生冲突的一些数据，例如文件名或某些数据。如果显而易见的方法（创建文件名并检查它是否存在）太慢并且“分配映射”中存在巨大差距，则生成随机ID并检查。这应该允许您只需几次迭代就可以找到一个未使用的ID。

Answer 5

使用Maximal Linear Feedback Shift Register并存储您分发的最后一个值。给定特定起始点（不包括零）的LFSR将以伪随机顺序给出序列1..2 ^ n中的所有数字。如果从第k个元素开始，您将始终获得相同的第k + 1个元素。实施很小：

if (IsEven(sequence)) {
    sequence /= 2;
}
else {
    sequence = (sequence / 2) ^ feedback;
}

其中反馈是来自最大反馈表的位模式，表示您要生成的位数。这意味着要生成下一个数字，您将读取最后发出的数字，通过上面的代码运行它，然后使用它。

或者，为什么不只是计算并存储最后给出的数字？

Answer 6

我会选择2.但是要小心你如何选择发电机和种子。所有伪数序列在经过一些迭代后重复它们。所以你需要测试你的，它不会太快重复。

Answer 7

我会尝试3的变体。我会存储一个已排序的范围数组，而不是存储已排序的值数组。

Answer 8

你有多少内存？这有点难以分辨，“嵌入式”这些日子可能意味着很多。 :)在生成期间，位图需要8192个字节，并且每次都能保证完美的结果。

我也考虑过某种“稀疏”位图，但我不知道手头有合适的数据结构，但可能值得研究。

Answer 9

将运行计数保持为顺序ID。
通过MD5运行ID。
使用最低的16位。

理论上，MD5为每个输入创建了不同的哈希值。最低的16位应该与整个散列一样“随机”。

Answer 10

如果你可以使用更大的ID，那么5将是一个明智的选择。

Answer 11

关于你的CRC算法兴趣...

您正在寻找一种算法，该算法将运行一个小于64K的16位数字的随机列表，并生成一个新的16位数字，但不在列表中;最好通过给定列表一次性完成此操作。

如果释放ID的顺序与分配它们的顺序无关（就像我的情况那样），那么无法生成或分配ID来获取算法。< / p>

最好的赌注似乎是你的名单中的5个。

如果你喜欢冒险......

并且，如果您可以重新编号您的ID（即将已分配的ID更改为另一个未分配的ID），您可以偶尔运行“碎片整理”类型的迭代，将所有已分配的ID移动到较低的值并查找下一次分配的最高免费ID号。这将有助于记住自上次“碎片整理”运行以来所完成的分配和释放的总数。从0开始按顺序分配递增。

这样你需要记住内存中只有3个无符号短整数。是的，根据它们的值，偶尔进行稍微昂贵的重新分配迭代。

Answer 12

另一种选择是在闪存驱动器上保留有效ID的文件。这样，您每次都不会查询所有可能性。如果您想要随机ID，则随机化该文件。将偏移量存储到最后一个作为文件中的第一个数字。当您需要时，从文件中删除最后一个，当您释放文件时，将其添加回文件。使用偏移和闪存驱动器，无论剩下的ID数量如何，它都应该是几乎恒定的时间操作。作为奖励，如果您需要在任何时候知道，那么开头的偏移量将告诉您剩余的ID数量。缺点是您必须为每个ID访问闪存（恒定时间，但仍然是访问权限），以及如果文件不存在，如何处理错误情况。