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　　可以分情况讨论是往这个桶里添加新的数据，还是要先创建一个桶再添加新的数据。

　　第一个参数是使用的算法的类型，包括两种类型，分别是lsh和e2lsh 生成一个range的参数，得到的[0 0 ,…0; 255 255 ,….,255]这样的形式

　　这里使用了5个哈希函数，它的含义是对前1000个样本进行查找，平均每次查找需要比较980个样本，但是同时失败次数为54次

　　如果增加哈希函数的数目，会得到不同的结果，根据参考文献中的分析，如果增加哈希函数的数目，那么会需要更长的查找时间，但是同时recall将会增加，例如这里我们用全部 的20个哈希函数来做实验。

　　是一种非常有效的写法，bsxfun(@eq ,a,b)这种形式会得到两个向量之间的逐位比较，它matlab内部的实现是通过循环来实现的。通过all在水平方向上进行判别，

　　就相当于比较两个向量是否相等。这一步是比较在T(j).bhash中存放的哈希向量中是否已经存在当前的获得的哈希向量，即是否已经记录了当前的桶，这样我们就

　　这里hash函数就是一个简单 阈值函数，将原始的400维的数据，随机选出k=24维，变为0到1，后文会有进一步说明。l为总共生成的哈希函数的数目，这里取值为20。 产生Is的变量的内容如下：

　　但注意，输出的d维二值向量每一维并不是[0， 1]，而在区间[128 129]，这可能是要用于后文二次哈希的计算方便。为了后文方便说明，我们用哈希向量来简称这个二值向量。

　　这里一个桶buck对应着一个哈希向量，但是桶的数目非常多，直接来进行比较是很费时间的。

　　下面是查找第50个样本，在这之前，首先增加二值向量的长度，即引用文献中的b的长度，这会减少平均每个桶中的元素数目

　　这表示table1有13404 个桶，平均容量是每个桶1个数据，最大容量为4288，期望容量为813.19

　　例如，对j=1这个哈希函数而言，总共有14615个不同的桶（新分配空间为14615*24），如果要查找一个桶就需要14615次比较非常费时。作者的优化方案是进行二次哈希，让多 个哈希向量映射为一个整型的hash-key值，用lshhash函数完成此功能。

　　它里面的主要采用了矩阵的比较，本质上就是用刚才生成的阈值函数做了一个二值化。 其中v是一个59500*24维的二值矩阵，每一行表示一个数据样本。