常用哈希函数的比较及其C语言实现

来源：互联网发布：炒股软件免费下载编辑：程序博客网时间：2024/06/05 17:07

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BKDRHash20477448196.5510090.9582.0592.64APHash23475449396.5588.4610051.2886.28DJBHash22497547496.5592.31010083.43JSHash14476150610084.6296.8317.9581.94RSHash10486150510010051.5820.5175.96SDBMHash32484950493.192.3157.0123.0872.41PJWHash302648785130043.89021.95ELFHash302648785130043.89021.95
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 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;}

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