常见hash算法

hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.　

在网上看了不少HASH资料，所以对HASH的相关资料进行总结和收集。　 
　　//HashTable.h template class HashTable{ public :　HashTable( int count ) ;　void put( T* t ,int key ) ;　T* get( int key ) ; private : T** tArray ;　}　 
　　//HashTable.cpp template HashTable::HashTable( int count ){　tArray = new T*[count] ;}　template void HashTable::put( T* t , int key ){ this->tArray[ key ] = t ;}template T* HashTable::get( int key )　{　return this->tArray[ key ] ;}　 
　　这样,我们只要知道key值,就可以快速存取T类型的数据,而不用像在链表等数据结构中查找一样, 要找来找去的.　至于key值,一般都是用某种算法(所谓的Hash算法)算出来的.例如:字符串的Hash算法, char* value = "hello"; int key = (((((((27* (int)'h'+27)* (int)'e') + 27)　* (int)'l') + 27) * (int)'l' +27) * 27 ) + (int)'o' ;　Hash函数处理流程Hash，一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式. 
    
我来做一个比喻吧。  
我们有很多的小猪，每个的体重都不一样，假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别)，我们按照体重来分,划分成100个小猪圈。  
然后把每个小猪，按照体重赶进各自的猪圈里，记录档案。 
好了，如果我们要找某个小猪怎么办呢？我们需要每个猪圈，每个小猪的比对吗？  
当然不需要了。 
我们先看看要找的这个小猪的体重，然后就找到了对应的猪圈了。  
在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了。  
我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了。 
对应于hash算法。  
就是按照hashcode分配不同的猪圈，将hashcode相同的猪放到一个猪圈里。  
查找的时候，先找到hashcode对应的猪圈，然后在逐个比较里面的小猪。 
所以问题的关键就是建造多少个猪圈比较合适。 
如果每个小猪的体重全部不同（考虑到毫克级别)，每个都建一个猪圈，那么我们可以最快速度的找到这头猪。缺点就是，建造那么多猪圈的费用有点太高了。 
如果我们按照10公斤级别进行划分，那么建造的猪圈只有几个吧，那么每个圈里的小猪就很多了。我们虽然可以很快的找到猪圈，但从这个猪圈里逐个确定那头小猪也是很累的。 
所以，好的hashcode，可以根据实际情况，根据具体的需求，在时间成本(更多的猪圈，更快的速度)和空间本(更少的猪圈，更低的空间需求)之间平衡。 
  
Hash算法有很多很多种类。具体的可以参考之前我写的Hash算法的一些分析。本处给大家提供一个集合了很多使用的Hash算法的类，应该可以满足不少人的需要的： 
Java代码  
  
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。

#define M  249997
#define M1 1000001
#define M2 0xF0000000
 
// RS Hash Function
unsigned int RSHash(char*str)
{
    unsigned int b= ;
    unsigned int a= ;
    unsigned int hash= ;
 
    while(*str)
    {
        hash=hash*a+(*str++);
        a*=b ;
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// JS Hash Function
unsigned int JSHash(char*str)
{
    unsigned int hash= ;
 
    while(*str)
    {
        hash^=((hash<<)+(*str++)+(hash>>));
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// P. J. Weinberger Hash Function
unsigned int PJWHash(char*str)
{
    unsigned int BitsInUnignedInt=(unsigned int)(sizeof(unsigned int)*);
    unsigned int ThreeQuarters=(unsigned int)((BitsInUnignedInt*)/);
    unsigned int OneEighth=(unsigned int)(BitsInUnignedInt/);
    unsigned int HighBits=(unsigned int)(0xFFFFFFFF)<<(BitsInUnignedInt-OneEighth);
    unsigned int hash= ;
    unsigned int test= ;
 
    while(*str)
    {
        hash=(hash<<OneEighth)+(*str++);
        if((test=hash&HighBits)!=)
        {
            hash=((hash^(test>>ThreeQuarters))&(~HighBits));
        }
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// ELF Hash Function
unsigned int ELFHash(char*str)
{
    unsigned int hash= ;
    unsigned int x= ;
 
    while(*str)
    {
        hash=(hash<<)+(*str++);
        if((x=hash&0xF0000000L)!=)
        {
            hash^=(x>>);
            hash&=~x ;
        }
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// BKDR Hash Function
unsigned int BKDRHash(char*str)
{
    unsigned int seed= ;// 31 131 1313 13131 131313 etc..
    unsigned int hash= ;
 
    while(*str)
    {
        hash=hash*seed+(*str++);
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// SDBM Hash Function
unsigned int SDBMHash(char*str)
{
    unsigned int hash= ;
 
    while(*str)
    {
        hash=(*str++)+(hash<<)+(hash<<)-hash ;
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// DJB Hash Function
unsigned int DJBHash(char*str)
{
    unsigned int hash= ;
 
    while(*str)
    {
        hash+=(hash<<)+(*str++);
    }
 
    return(hash % M);
}
 
// AP Hash Function
unsigned int APHash(char*str)
{
    unsigned int hash= ;
    int i ;
 
    for(i=;*str;i++)
    {
        if((i&)==)
        {
            hash^=((hash<<)^(*str++)^(hash>>));
        }
        else
        {
            hash^=(~((hash<<)^(*str++)^(hash>>)));
        }
    }
 
    return(hash % M);
}