基本概念
所谓完美哈希函数,就是指没有冲突的哈希函数,即对任意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2)。
设定义域为X,值域为Y, n=|X|,m=|Y|,那么肯定有m>=n,如果对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2),那么称h为完美哈希函数,当m=n时,h称为最小完美哈希函数(这个时候就是一一映射了)。
在处理大规模字符串数据时,经常要为每个字符串分配一个整数ID。这就需要一个字符串的哈希函数。怎么样找到一个完美的字符串hash函数呢?
有一些常用的字符串hash函数。像BKDRHash,APHash,DJBHash,JSHash,RSHash,SDBMHash,PJWHash,ELFHash等等。都是比较经典的。
常用的字符串Hash函数还有ELFHash,APHash等等,都是十分简单有效的方法。这些函数使用位运算使得每一个字符都对最后的函数值产生影响。另外还有以MD5和SHA1为代表的杂凑函数,这些函数几乎不可能找到碰撞。
常用字符串哈希函数有 BKDRHash,APHash,DJBHash,JSHash,RSHash,SDBMHash,PJWHash,ELFHash等等。对于以上几种哈希函数,我对其进行了一个小小的评测。
Hash函数 | 数据1 | 数据2 | 数据3 | 数据4 | 数据1得分 | 数据2得分 | 数据3得分 | 数据4得分 | 平均分 |
BKDRHash | 2 | 0 | 4774 | 481 | 96.55 | 100 | 90.95 | 82.05 | 92.64 |
APHash | 2 | 3 | 4754 | 493 | 96.55 | 88.46 | 100 | 51.28 | 86.28 |
DJBHash | 2 | 2 | 4975 | 474 | 96.55 | 92.31 | 0 | 100 | 83.43 |
JSHash | 1 | 4 | 4761 | 506 | 100 | 84.62 | 96.83 | 17.95 | 81.94 |
RSHash | 1 | 0 | 4861 | 505 | 100 | 100 | 51.58 | 20.51 | 75.96 |
SDBMHash | 3 | 2 | 4849 | 504 | 93.1 | 92.31 | 57.01 | 23.08 | 72.41 |
PJWHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
ELFHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
其中数据1为100000个字母和数字组成的随机串哈希冲突个数。数据2为100000个有意义的英文句子哈希冲突个数。数据3为数据1的哈希值与 1000003(大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。数据4为数据1的哈希值与10000019(更大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。
经过比较,得出以上平均得分。平均数为平方平均数。可以发现,BKDRHash无论是在实际效果还是编码实现中,效果都是最突出的。APHash也是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。PJWHash与ELFHash效果最差,但得分相似,其算法本质是相似的。
unsigned int SDBMHash(char *str) { unsigned int hash = 0; while (*str) { // equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++); hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash; } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // RS Hash Function unsigned int RSHash(char *str) { unsigned int b = 378551; unsigned int a = 63689; unsigned int hash = 0; while (*str) { hash = hash * a + (*str++); a *= b; } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // JS Hash Function unsigned int JSHash(char *str) { unsigned int hash = 1315423911; while (*str) { hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2)); } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // P. J. Weinberger Hash Function unsigned int PJWHash(char *str) { unsigned int BitsInUnignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8); unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnignedInt * 3) / 4); unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnignedInt / 8); unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnignedInt - OneEighth); unsigned int hash = 0; unsigned int test = 0; while (*str) { hash = (hash << OneEighth) + (*str++); if ((test = hash & HighBits) != 0) { hash = ((hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits)); } } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // ELF Hash Function unsigned int ELFHash(char *str) { unsigned int hash = 0; unsigned int x = 0; while (*str) { hash = (hash << 4) + (*str++); if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0) { hash ^= (x >> 24); hash &= ~x; } } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // BKDR Hash Function unsigned int BKDRHash(char *str) { unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313 etc.. unsigned int hash = 0; while (*str) { hash = hash * seed + (*str++); } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // DJB Hash Function unsigned int DJBHash(char *str) { unsigned int hash = 5381; while (*str) { hash += (hash << 5) + (*str++); } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // AP Hash Function unsigned int APHash(char *str) { unsigned int hash = 0; int i; for (i=0; *str; i++) { if ((i & 1) == 0) { hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3)); } else { hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5))); } } return (hash & 0x7FFFFFFF); }
编程珠玑中的一个hash函数
//用跟元素个数最接近的质数作为散列表的大小 #define NHASH 29989 #define MULT 31 unsigned in hash(char *p) { unsigned int h = 0; for (; *p; p++) h = MULT *h + *p; return h % NHASH; }
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