章宇雷，李 偉，徐金甫，陳 韜

(信息工程大學(xué) 信息安全重點實驗室，河南 鄭州 450000)

0 引 言

近年來，國內(nèi)外針對雜湊算法硬件實現(xiàn)的研究較多，但絕大多數(shù)文獻僅僅是針對專用集成電路硬件結(jié)構(gòu)進行設(shè)計的，在靈活性上具有局限性，難以適應(yīng)多種算法實時切換的需求。粗粒度可重構(gòu)密碼邏輯陣列(coarse-grained reconfigurable cipher logical array，CRCLA)是一種基于數(shù)據(jù)流的高效運算結(jié)構(gòu)[2]，兼顧了靈活性和處理速度的需求，能夠通過配置實現(xiàn)多種算法的實時重構(gòu)。

目前，國內(nèi)外針對算法映射到CRCLA上的研究，主要集中在分組密碼算法上，如文獻[2-5]。然而國內(nèi)外還沒有針對雜湊算法映射問題的專項研究，相較于其它類型算法，雜湊算法在運算中具有其不同的特征，在映射的方法上會有一定的區(qū)別。同時，在映射過程中，對于某一具體操作的映射，往往存在著多種候選映射方案，最佳映射方案的選取必定會影響后續(xù)操作的映射，且決定了整個映射結(jié)果的優(yōu)劣，需要結(jié)合雜湊算法的映射特征設(shè)定相應(yīng)的決策機制來選取最佳映射方案。

本文分析了雜湊算法的基本特征，結(jié)合可重構(gòu)陣列的硬件結(jié)構(gòu)，采用空間展開操作并行的映射手段，針對在具體映射過程中某一操作的多種候選映射方案提出了一種優(yōu)先級決策機制，從而總結(jié)出雜湊算法高能效映射方法，并選取了幾種典型的雜湊算法進行實驗。

1 雜湊密碼算法處理特征

雜湊密碼算法是將任意長度消息編碼的數(shù)字序列按照一定的規(guī)則進行填充后按固定長度分成一些消息塊，經(jīng)過消息擴展后的消息塊經(jīng)過壓縮變換后輸出固定長度的雜湊值。雜湊算法處理流程如圖1所示。

圖1 雜湊算法處理流程

通過對多種典型的雜湊算法的運算過程進行分析，雜湊算法具有以下幾個特征：

特征1：不同算法涉及的運算操作均較為簡單，大部分運算操作在陣列上僅需計算單元中的一個算子單元即可實現(xiàn)，因此在映射時可以將部分操作進行合并，減少映射資源。

特征2：消息擴展部分輪間數(shù)據(jù)依賴強烈但有固定規(guī)律，由計算過程可以發(fā)現(xiàn)，從某一輪開始，該輪輸出數(shù)據(jù)依賴于之前輪的輸出數(shù)據(jù)，但具有固定性。在映射中，需要注意每一輪數(shù)據(jù)的存儲以方便后續(xù)的運算，因此數(shù)據(jù)的存儲方式是一個需要考慮的問題。

特征3：消息擴展模塊與壓縮部分的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)呈單向流動，且兩部分可同步進行，映射時存在并行執(zhí)行的可能性，從而可以減少算法的執(zhí)行周期，提高算法的吞吐率。

特征4：壓縮部分輪內(nèi)數(shù)據(jù)依賴強烈但無輪間數(shù)據(jù)依賴，壓縮部分的輪運算每輪輸出只與前一輪的數(shù)據(jù)存在依賴關(guān)系，輪運算內(nèi)部數(shù)據(jù)僅與當(dāng)前輪相關(guān)，不存在輪間數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。因此在映射時，相關(guān)計算PE的跨度不要過大，減少不必要的互連資源。

綜上所述，雜湊密碼算法的基本特征對算法的映射方式進行了一定的約束，本文將依據(jù)雜湊算法的基本特征提出雜湊算法的高能效映射方法。

2 CRCLA基本結(jié)構(gòu)及模型

CRCLA采用了數(shù)據(jù)流加配置流驅(qū)動的方式，通過配置信息來配置陣列內(nèi)部計算單元以及互連結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)不同種類的密碼運算操作。

2.1 CRCLA硬件結(jié)構(gòu)

CRCLA整體上由輸入輸出FIFO、接口控制器、陣列控制器、配置控制單元、共享存儲單元(shared store unit，SSU)和運算系統(tǒng)組成，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 CRCLA整體結(jié)構(gòu)

其中，輸入輸出FIFO負責(zé)數(shù)據(jù)的緩存以及與外部數(shù)據(jù)的交互，輸入FIFO用來存儲輸入的配置信息以及數(shù)據(jù)，輸出FIFO用來存儲經(jīng)過陣列計算后得到的輸出數(shù)據(jù)；配置控制單元由1個配置解析器和4個配置頁面組成，4個配置頁面之間可以通過控制進行切換，可實現(xiàn)陣列的實時重構(gòu)，配置解析器用來解析配置信息，將配置信息送至對應(yīng)的部件；陣列控制器可通過配置信息的配置，負責(zé)產(chǎn)生陣列內(nèi)部所需要的控制信號，以保證算法的正常執(zhí)行；計算系統(tǒng)由64個計算單元(process element，PE)和基于2D-Mesh的互連結(jié)構(gòu)組成。

PE由可重構(gòu)密碼塊(reconfigurable cryptography block，RCB)及互連單元組成，RCB承擔(dān)主要的計算任務(wù)，內(nèi)部包含著能實現(xiàn)多種運算的運算部件，且可通過內(nèi)部互連實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的密碼運算。RCB內(nèi)部還包含寄存器單元，便于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的暫存以及控制數(shù)據(jù)路徑的延時，可以適應(yīng)不同算法的需求。由于部分密碼算法存在大位寬計算需求，同一行多個PE能夠級聯(lián)，以實現(xiàn)64 bit、128 bit的運算。

2.2 問題描述

為方便問題描述，需要將雜湊算法到可重構(gòu)陣列上的映射抽象成數(shù)學(xué)模型，結(jié)合國內(nèi)外提出的陣列結(jié)構(gòu)，本小節(jié)抽象出通用陣列數(shù)據(jù)流模型，對算法映射問題給出以下定義。

定義1 粗粒度可重構(gòu)陣列的硬件資源圖(coarse-grained reconfigurable array resource graph，CRAG)可表示為：給定一個由N×N個PE構(gòu)成的CRCLA，包含共享存儲單元等資源，其硬件資源圖可表示為CRAG={PE,Con,M}，其中，PE為陣列中所有計算單元PEi,j的集合，i,j分別表示PE位于第i行，第j列，1≤i≤N, 1≤j≤N;Con表示互連資源的集合；M表示存儲資源的集合。

定義2 可重構(gòu)陣列的計算單元資源的集合可表示為：PE={OU1,OU2,…OUn}，其中OU表示PE內(nèi)部包含的算子單元，如算術(shù)類單元、邏輯類單元、置換類單元等各類密碼運算單元。

定義3 可重構(gòu)陣列的互連資源的集合可表示為：Con={ConPE,ConPES}，其中，ConPE表示PE之間的互連，ConPES表示PE與共享存儲單元之間的互連。

定義4 可重構(gòu)陣列的存儲資源的集合可表示為：M={Rs,SSU}，其中Rs為陣列中的寄存器單元Rsi,j的集合，i,j分別表示Rs位于第i行，第j列，1≤i≤N, 1≤j≤N；SSU表示共享存儲單元。

定義5 一個雜湊算法的集合可表示為：Ha={op，L，SData}，其中，op表示雜湊算法包含的一系列運算操作，L表示各個操作之間的連接關(guān)系，SData表示雜湊算法運算過程中需要寄存的數(shù)據(jù)。

定義6 雜湊算法到可重構(gòu)陣列上的映射：給定一個雜湊算法的集合Ha={op，L，SData}和一個可重構(gòu)陣列的硬件資源圖CRAG={PE,Con,M}，Ha到CRAG上的映射可表示為在滿足資源約束的條件下，完成op→PE，L→Con，SData→M的綁定。

3 雜湊算法高能效映射方法

本節(jié)首先進行雜湊算法的映射分析，為提高映射能效，確定總體采用的映射手段后，針對映射過程中某一具體操作的多種候選映射方案提出了基于優(yōu)先級的決策機制，并對映射方法進行了描述。

3.1 雜湊算法映射分析

對于雜湊算法的填充部分，其操作是將數(shù)據(jù)“1”添加到消息末尾，再添加k個“0”，需要滿足以下條件

1+l+k=448 mod 512或1+l+k=896 mod 512

(1)

式中：l表示填充后的總長度，mod為模運算。由于填充部分運算的特殊性，通過對現(xiàn)有的陣列結(jié)構(gòu)進行研究發(fā)現(xiàn)，其計算單元無法滿足填充部分運算的需求，因此，僅針對經(jīng)過填充后的一個消息塊的消息擴展、迭代壓縮的映射進行研究。通過對比多種雜湊算法的研究分析，其主要參數(shù)數(shù)據(jù)見表1。

表1 多種雜湊算法主要參數(shù)對比

不難看出，不同種類的雜湊算法不同之處在于數(shù)據(jù)位寬、操作數(shù)長度，循環(huán)次數(shù)以及最后輸出的雜湊值。其算法流程以及涉及的運算幾乎是一致的。

CRCLA陣列結(jié)構(gòu)的輸入數(shù)據(jù)位寬為32 bit，在陣列內(nèi)部同一行多個PE之間可以通過級聯(lián)來實現(xiàn)大位寬處理。上述列表中所涉及到的運算通過配置RCB即可完全實現(xiàn)，并且能夠滿足多個操作并行的處理。

對于雜湊密碼算法，衡量其性能的指標(biāo)主要通過吞吐率來體現(xiàn)，假設(shè)L為處理數(shù)據(jù)位寬，N為雜湊運算過程所需時鐘周期數(shù)，F(xiàn)為時鐘頻率，則雜湊算法的吞吐率可以表示如式(2)所示

(2)

式(2)中可以看出，要提高雜湊算法的吞吐率，主要可以通過增大數(shù)據(jù)處理位寬，增大時鐘頻率，以及降低運算過程所需時鐘周期數(shù)來實現(xiàn)。由于大多數(shù)文獻中評價雜湊算法的處理性能通常以吞吐率作為評價指標(biāo)，而可重構(gòu)陣列可采用堆疊可重構(gòu)單元的方式來提高吞吐率[3]，因此僅考慮吞吐率指標(biāo)是不夠客觀的，需要同時考慮算法運行的功耗。其功耗取決于具體的映射方案，以及消耗的資源總數(shù)來確定。

3.2 空間展開操作并行

通過3.1節(jié)對雜湊算法的映射分析，其主要運算過程體現(xiàn)在消息擴展和迭代壓縮中的循環(huán)部分。首先，對消息擴展模塊和迭代壓縮模塊進行分別討論。在一組消息經(jīng)過消息擴展后將各消息塊分成若干個操作數(shù)(不超過16個)，再將這些操作數(shù)通過一些基本的運算生成下一個操作數(shù)后并更新。陣列中存在著通用的共享存儲單元SSU，若將劃分后的這些數(shù)據(jù)都存入SSU，將會大大加劇從SSU到PE的互連資源的壓力，極有可能造成互連資源不足導(dǎo)致映射失敗的情況，且不方便后續(xù)的數(shù)據(jù)更新及運算。陣列中每個PE中都包含寄存器單元，因此，將初始化的若干個數(shù)據(jù)通過移位的方式傳送至每個PE的寄存器單元中，通過PE之間的互連網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)移位，每當(dāng)生成一個新的數(shù)據(jù)后，通過配置打開寄存器的使能信號，實現(xiàn)移位的功能，來達到數(shù)據(jù)上的更新。以16個32位操作數(shù)為例，深色箭頭表示PE內(nèi)部寄存器內(nèi)的數(shù)據(jù)的走向，每個PE承擔(dān)著不同的計算任務(wù)，如圖3所示。

圖3 移位寄存器的構(gòu)成

而對于迭代壓縮模塊，每一輪的運算實質(zhì)上也是對各個數(shù)據(jù)進行密碼運算并更替，每一輪輸出數(shù)據(jù)僅與上一輪相關(guān)，因此，只需考慮在映射時，哪一些操作可以合并映射在同一個PE上以及布局布線，減少陣列中的資源消耗。

在同時考慮兩個模塊的映射時，采取空間展開并行操作的方式，在其資源充足的前提下，將CRCLA陣列在空間上劃分成兩塊，上半部分映射消息擴展模塊，下半部分映射迭代壓縮模塊。上下兩部分存在著從消息擴展部分到壓縮迭代部分數(shù)據(jù)的單向流動，通過對控制上的配置，當(dāng)消息擴展模塊生成數(shù)據(jù)后，送入迭代壓縮模塊進行運算，實現(xiàn)兩個模塊的并行映射與執(zhí)行，這樣既能充分利用可重構(gòu)陣列的資源，又能減少運算周期，有效提高算法的吞吐率。當(dāng)陣列規(guī)模較小時，則采用多重配置頁面的模式進行映射。

3.3 優(yōu)先級決策機制

在制定了總體的映射方案后，再對映射過程中某一具體操作的映射進行分析。

在映射過程中，一個雜湊算法的某個操作往往會存在多種映射方案，如寄存器的選取、互連資源的走向、運算PE的選取等等。

定義7 候選映射方案：針對雜湊算法映射中的某一具體操作及與其相關(guān)的操作數(shù)和連接關(guān)系，存在多種組合方式Map={Mapk∶op→PEi，j，L→Con，SData→Mi,j，k=1,2,…n}，能滿足當(dāng)前映射的需求，則Mapk稱為一種候選映射方案。

某個操作的多個候選映射方案的選取往往會直接影響后續(xù)操作的映射方案的選取以及整個映射方案的優(yōu)劣，因此，需要建立一套適配于雜湊算法映射的決策機制，來從多種映射方案中選取最佳方案，使得其在各個方面都較優(yōu)。本文從存儲資源開銷、PE內(nèi)部占用率開銷、互連資源開銷、配置信息量、延時開銷5個方面進行討論并確定其優(yōu)先級。

存儲資源開銷。在雜湊算法映射到陣列的過程中，由以上分析可知，對陣列內(nèi)部的寄存器需求較高，若某個映射操作上占用過多的寄存器資源，極有可能導(dǎo)致后續(xù)的映射操作難度加大。

PE占用率開銷?？芍貥?gòu)處理單元PE是用來執(zhí)行具體運算的功能單元，若在映射中導(dǎo)致一些PE上承擔(dān)的計算任務(wù)明顯比其它PE要多，而在后續(xù)的映射過程中由于互連資源的限制需要再次使用這部分PE，將會導(dǎo)致需要重構(gòu)配置的次數(shù)增多，同時也會加大配置信息量。

互連資源開銷。由于陣列內(nèi)的互連資源是有限的，而面積和功耗導(dǎo)致了不可能保證任意兩個PE之間的直接連接。由第2節(jié)可知，本文基于的陣列結(jié)構(gòu)在互連上采用的是最為常規(guī)的2D-mesh結(jié)構(gòu)，只能夠保證一個PE可以同其相鄰的PE進行直接連接。在配置當(dāng)前操作時，必須要考慮使用的互連資源，否則后續(xù)的映射操作可能會存在互連資源沖突的情況，導(dǎo)致需要切換配置頁面重構(gòu)配置，這不僅大大加劇了映射的復(fù)雜度，并且也可能直接導(dǎo)致映射失敗。

配置信息量。映射方案的配置信息量越少，數(shù)據(jù)注入輸入FIFO占用的時鐘周期越少，同時說明需要配置的結(jié)構(gòu)單元越少，映射復(fù)雜度越低，效率越高。

延時開銷。輪函數(shù)的循環(huán)部分為核心部分，其核心循環(huán)的延時開銷將直接決定映射的性能優(yōu)劣。

這5個方面如果單獨考慮則過于片面，但是如果僅僅通過計算相加的方式來擇優(yōu)選取，由于各個開銷在計算結(jié)果的單位上完全不同，且重要性不同，則不能客觀反應(yīng)出總的映射開銷，選取的映射方案實質(zhì)上并不一定就是最佳的。因此，本節(jié)設(shè)計了針對雜湊算法的決策機制，分析這5種開銷的重要性程度，給出優(yōu)先級排序，按照優(yōu)先級從大到小的方式進行篩選得出最佳方案。

本文的目標(biāo)瞄準(zhǔn)點為雜湊算法的高能效映射，為了提高雜湊算法映射后的計算性能，將延時開銷作為首要評判指標(biāo)。其次，雜湊算法在映射過程中，需要用到大量的存儲資源，而存儲資源的分配不佳將會導(dǎo)致后續(xù)的操作存儲資源分配難度大大加劇，且在一定程度上會影響到互連資源的消耗上，因此，將存儲資源消耗作為決策機制中的第二評判指標(biāo)。當(dāng)決定互連時，若選取占用較多的互連資源的方案，將會導(dǎo)致后續(xù)的操作在互連上存在繞線過多，或占用過多PE作為路由PE的情況，甚至可能導(dǎo)致映射失敗，因此將互連資源作為第三評判指標(biāo)?？紤]PE占用率是為了平衡各個PE的使用程度，以免出現(xiàn)某些PE操作過多某些PE操作過少的情況，因此將PE占用率作為第四評判指標(biāo)。最后，在剩下的侯選映射方案中選取配置信息量最小的方案進行映射。據(jù)此，得出表2所示的決策機制偽代碼。

表2 決策機制偽代碼

3.4 雜湊算法高能效映射方法

通過以上分析，得到基于優(yōu)先級決策機制的雜湊算法高能效映射方法描述如下，其流程如圖4所示。

圖4 雜湊算法高能效映射方法流程

步驟1對目標(biāo)陣列硬件結(jié)構(gòu)及其可用的資源總量進行分析，得到陣列資源圖CRAG={PE,Con,M}；

步驟2對需要映射的算法進行分析，得到算法中可映射加速的部分的集合Ha={op，L，SData}；

步驟3依據(jù)陣列可用資源及待映射算法的復(fù)雜程度，判斷是否可以采用空間展開操作并行的方式進行映射，如可行，將按照3.2節(jié)所述方案進行映射劃分。如不可行，則采用多配置頁面方式；

步驟4依據(jù)陣列中計算單元的結(jié)構(gòu)對算法中可以合并的操作進行操作合并，得到新的算法操作集合Ha`;

步驟5按照算法操作的優(yōu)先級對算法中的每個操作進行映射，判斷該操作是否存在候選映射方案，若存在，則跳至步驟6；若不存在，則跳至步驟7；

步驟6計算各個候選映射方案的5個開銷值，按照3.3節(jié)所述映射決策機制進行決策，得到最佳映射方案；

步驟7更新硬件資源映射圖，并判斷是否存在未映射的操作，若存在，則重復(fù)步驟5～步驟7；若不存在，則映射結(jié)束，依據(jù)硬件資源映射圖得到陣列數(shù)據(jù)流配置信息。

4 實驗驗證與分析

本節(jié)首先通過SM3映射示例來展示整個映射流程及映射結(jié)果，然后對決策機制進行實驗對比。

4.1 算法映射示例

以SM3算法為例，遵照以上映射流程進行映射。對運算操作進行合并后映射到PE中，選取RAM單元用來存儲算法中涉及到的IV等常量。依據(jù)所需算子數(shù)量，將SM3的消息擴展和迭代壓縮部分分別映射到陣列上，得到圖5所示的陣列數(shù)據(jù)路徑映射圖。

如圖5所示，將SM3的消息擴展部分映射在陣列的上半部分，SM3的操作位寬為32位，移位寄存器的構(gòu)成部分為16個操作數(shù)，選取左上部分16個PE通過PE內(nèi)部寄存器以及互連構(gòu)成移位寄存器。此外考慮到該部分涉及到的運算為移位、異或等操作，可以操作合并至同一個PE當(dāng)中，減少資源消耗。

圖5 SM3陣列映射圖

陣列圖的下半部分用來映射壓縮模塊。壓縮模塊運算相對于消息擴展模塊較為復(fù)雜，需要更為精確的劃分運算操作，在映射前期，更需要對同一操作的多種候選映射方案準(zhǔn)確利用好映射決策機制。算法中壓縮模塊的布爾運算取決于當(dāng)前操作的輪數(shù)，因此需要兩個配置頁面來完成整個運算，圖中下半部分的深色PE即為映射布爾運算的PE。

在將數(shù)據(jù)注入陣列移位寄存器的過程中，僅需在第5個時鐘周期就可將Wj和W′j通過配置送入迭代壓縮部分，實現(xiàn)操作上的并行，大大減少了算法運行的周期。經(jīng)過優(yōu)化后的方案相比典型的映射方案減少了11個時鐘周期，提高了算法的吞吐率。

4.2 對決策機制的實驗對比

本文提出了一種針對雜湊算法映射的決策機制，基于存儲資源開銷、PE占用率開銷、互連資源開銷、配置信息量、延時開銷5種開銷按照影響程度排列優(yōu)先級，如果一個操作存在多種映射方案時，決策機制將依據(jù)優(yōu)先級篩選出最佳映射方案。

本文以課題組設(shè)計的陣列結(jié)構(gòu)進行實驗，由于大部分文獻所實現(xiàn)的可重構(gòu)陣列結(jié)構(gòu)無源碼支持，且相關(guān)文獻中列舉的映射算法均為分組密碼算法，而課題組設(shè)計的陣列結(jié)構(gòu)基本符合2.2節(jié)中所提到的陣列數(shù)據(jù)流模型，因此可以作為典型陣列硬件結(jié)構(gòu)進行實驗，其實驗結(jié)果能夠具有一定的參考價值。

實驗基于課題組前期設(shè)計的55 nm工藝下流片的粗粒度可重構(gòu)密碼邏輯陣列芯片，其基本硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。選取了SM3、SHA-256、SHA-384、SHA-512、MD4、MD5等多種典型雜湊算法在陣列芯片上進行實測分析，通過構(gòu)建Xilinx AX7020開發(fā)板與陣列芯片的數(shù)據(jù)交互，并將數(shù)據(jù)通過串口助手打印至PC端，得到的吞吐率及功耗測試結(jié)果見表3、表4。

表3 不同決策方案得到的吞吐率/(Mb/s)

表4 不同決策方案得到的功耗/mW

表3分別對5種開銷單獨決策、直接相加決策、本文優(yōu)化后的決策進行了多種雜湊算法的吞吐率測試，由表中所示數(shù)據(jù)可以看出，在吞吐率上以延時開銷進行決策的吞吐率最佳，這是因為延時開銷很大程度上決定了其算法的吞吐率，但本文優(yōu)化后的結(jié)果也處于較優(yōu)水平；表4分別對多種決策方案進行了多種雜湊算法的功耗測試，由表中所示數(shù)據(jù)可以看出，功耗上基本是以配置信息量決策最佳，但本文優(yōu)化后的結(jié)果同時也處于較優(yōu)水平；由于大多數(shù)文獻中評價雜湊算法的處理性能通常以吞吐率作為評價指標(biāo)，但對于陣列結(jié)構(gòu)，僅考慮吞吐率及功耗指標(biāo)是不夠客觀的，本文將能效比作為主要評價指標(biāo)。

上述典型算法在7種決策方案上的能效比如圖6所示。其中橫坐標(biāo)1～7分別表示基于存儲資源開銷、PE占用率開銷、互連資源開銷、配置信息量、延時開銷，直接相加以及優(yōu)化后，縱坐標(biāo)表示能效值，其單位為Mbps/mW。從圖中可以明顯看出，本文提出的優(yōu)化后的決策機制在能效提升上有著明顯的優(yōu)勢，相較于其它不同決策機制的映射方法，本文提出的決策機制在能效上提升了約10%到20%。

圖6 典型雜湊算法映射結(jié)果

5 結(jié)束語

本文通過分析雜湊算法的基本特征，結(jié)合陣列數(shù)據(jù)流處理模型，采用空間展開操作并行手段，并針對某一具體操作的候選映射方案提出了一種優(yōu)先級決策機制。以課題組設(shè)計的陣列結(jié)構(gòu)作為實驗平臺，選取了幾種典型的雜湊算法進行驗證，數(shù)據(jù)表明，本文提出的映射方法在能效上具有一定的優(yōu)勢，能夠滿足典型雜湊算法的映射需求。由于本文僅針對雜湊算法的數(shù)據(jù)路徑映射上進行分析，且未對陣列結(jié)構(gòu)上進行改進，下一步將結(jié)合控制路徑，以及修改部分陣列結(jié)構(gòu)，進一步完善映射方法及提高雜湊算法映射的能效。