哈希函数
来源:互联网 发布:java的输入流和输出流 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 06:59
1.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)。
2.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。
3.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。
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 Functionunsigned 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 Functionunsigned int JSHash(char *str){ unsigned int hash = 1315423911; while (*str) { hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2)); } return (hash & 0x7FFFFFFF);} // P. J. Weinberger Hash Functionunsigned 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 Functionunsigned 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 Functionunsigned 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 Functionunsigned int DJBHash(char *str){ unsigned int hash = 5381; while (*str) { hash += (hash << 5) + (*str++); } return (hash & 0x7FFFFFFF);} // AP Hash Functionunsigned 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 31unsigned in hash(char *p){ unsigned int h = 0; for (; *p; p++) h = MULT *h + *p; return h % NHASH;}
0 0
- 散列函数(哈希函数)算法
- 哈希函数
- 哈希函数
- BKDR哈希函数
- 哈希函数
- 字符串哈希函数
- 字符串哈希函数
- 字符串哈希函数
- poj3349 哈希函数
- 基本哈希函数
- 哈希函数
- 整数哈希函数
- 哈希函数简介
- 字符串哈希函数
- 字符串哈希函数
- 哈希函数
- 初学哈希函数
- 字符串哈希函数
- 北邮新OJ90
- 3D游戏相关资料
- LeetCode之Merge Sorted Array
- Linux添加/删除用户和用户组
- LeetCode || Linked List Cycle 1&2
- 哈希函数
- CSS学习三
- whu 1124 Football Coach(最大流,判断满流)
- application开发(网上总结)
- Python3.2官方文档教程---元组与序列
- LeetCode之Search Insert Position
- poj3181-完全背包+高精度
- 算法:链表的归并排序
- ActionBarActivity ActionBar Fragment