/// @brief BKDR Hash Function
/// @detail 本 算法由于在Brian Kernighan与Dennis Ritchie的《The C Programming Language》一书被展示而得 名,是一种简单快捷的hash算法,也是Java目前采用的字符串的Hash算法(累乘因子为31)。
template<class T>
size_t BKDRHash(const T *str)
{
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * + ch; // 也可以乘以31、131、1313、13131、131313..
// 有人说将乘法分解为位运算及加减法可以提高效率,如将上式表达为:hash = hash << 7 + hash << 1 + hash + ch;
// 但其实在Intel平台上,CPU内部对二者的处理效率都是差不多的,
// 我分别进行了100亿次的上述两种运算,发现二者时间差距基本为0(如果是Debug版,分解成位运算后的耗时还要高1/3);
// 在ARM这类RISC系统上没有测试过,由于ARM内部使用Booth's Algorithm来模拟32位整数乘法运算,它的效率与乘数有关:
// 当乘数8-31位都为1或0时,需要1个时钟周期
// 当乘数16-31位都为1或0时,需要2个时钟周期
// 当乘数24-31位都为1或0时,需要3个时钟周期
// 否则,需要4个时钟周期
// 因此,虽然我没有实际测试,但是我依然认为二者效率上差别不大
}
return hash;
}
/// @brief SDBM Hash Function
/// @detail 本算法是由于在开源项目SDBM(一种简单的数据库引擎)中被应用而得名,它与BKDRHash思想一致,只是种子不同而已。
template<class T>
size_t SDBMHash(const T *str)
{
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = * hash + ch;
//hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return hash;
}
/// @brief RS Hash Function
/// @detail 因Robert Sedgwicks在其《Algorithms in C》一书中展示而得名。
template<class T>
size_t RSHash(const T *str)
{
register size_t hash = ;
size_t magic = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * magic + ch;
magic *= ;
}
return hash;
}
/// @brief AP Hash Function
/// @detail 由Arash Partow发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t APHash(const T *str)
{
register size_t hash = ;
size_t ch;
for (long i = ; ch = (size_t)*str++; i++)
{
if ((i & ) == )
{
hash ^= ((hash << ) ^ ch ^ (hash >> ));
}
else
{
hash ^= (~((hash << ) ^ ch ^ (hash >> )));
}
}
return hash;
}
/// @brief JS Hash Function
/// 由Justin Sobel发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t JSHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return ;
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash ^= ((hash << ) + ch + (hash >> ));
}
return hash;
}
/// @brief DEK Function
/// @detail 本算法是由于Donald E. Knuth在《Art Of Computer Programming Volume 3》中展示而得名。
template<class T>
size_t DEKHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return ;
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = ((hash << ) ^ (hash >> )) ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief FNV Hash Function
/// @detail Unix system系统中使用的一种著名hash算法,后来微软也在其hash_map中实现。
template<class T>
size_t FNVHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return ;
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash *= ;
hash ^= ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function
/// @detail 由Daniel J. Bernstein教授发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t DJBHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return ;
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash += (hash << ) + ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function 2
/// @detail 由Daniel J. Bernstein 发明的另一种hash算法。
template<class T>
size_t DJB2Hash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return ;
register size_t hash = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief PJW Hash Function
/// @detail 本算法是基于AT&T贝尔实验室的Peter J. Weinberger的论文而发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t PJWHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * ;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * ) / ;
static const size_t OneEighth = TotalBits / ;
static const size_t HighBits = ((size_t)-) << (TotalBits - OneEighth); register size_t hash = ;
size_t magic = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != )
{
hash = ((hash ^ (magic >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return hash;
}
/// @brief ELF Hash Function
/// @detail 由于在Unix的Extended Library Function被附带而得名的一种hash算法,它其实就是PJW Hash的变形。
template<class T>
size_t ELFHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * ;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * ) / ;
static const size_t OneEighth = TotalBits / ;
static const size_t HighBits = ((size_t)-) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = ;
size_t magic = ;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != )
{
hash ^= (magic >> ThreeQuarters);
hash &= ~magic;
}
}
return hash;
}
我对这些hash的散列质量及效率作了一个简单测试,测试结果如下:
测试1:对100000个由大小写字母与数字随机的ANSI字符串(无重复,每个字符串最大长度不超过64字符)进行散列:
字符串函数 | 冲突数 | 除1000003取余后的冲突数 |
BKDRHash |
0 | 4826 |
SDBMHash |
2 | 4814 |
RSHash |
2 | 4886 |
APHash |
0 | 4846 |
ELFHash |
1515 | 6120 |
JSHash |
779 | 5587 |
DEKHash |
863 | 5643 |
FNVHash |
2 | 4872 |
DJBHash |
832 | 5645 |
DJB2Hash |
695 | 5309 |
PJWHash |
1515 | 6120 |
测试2:对100000个由任意UNICODE组成随机字符串(无重复,每个字符串最大长度不超过64字符)进行散列:
字符串函数 | 冲突数 | 除1000003取余后的冲突数 |
BKDRHash |
3 | 4710 |
SDBMHash |
3 | 4904 |
RSHash |
3 | 4822 |
APHash |
2 | 4891 |
ELFHash |
16 | 4869 |
JSHash |
3 | 4812 |
DEKHash |
1 | 4755 |
FNVHash |
1 | 4803 |
DJBHash |
1 | 4749 |
DJB2Hash |
2 | 4817 |
PJWHash |
16 | 4869 |
测试3:对1000000个随机ANSI字符串(无重复,每个字符串最大长度不超过64字符)进行散列:
字符串函数 | 耗时(毫秒) |
BKDRHash |
109 |
SDBMHash |
109 |
RSHash |
124 |
APHash |
187 |
ELFHash |
249 |
JSHash |
172 |
DEKHash |
140 |
FNVHash |
125 |
DJBHash |
125 |
DJB2Hash |
125 |
PJWHash |
234 |
结论:也许是我的样本存在一些特殊性,在对ASCII码字符串进行散列时,PJW与ELF Hash(它们其实是同一种算法)无论是质量还是效率,都相当糟糕;例如:"b5"与“aE",这两个字符串按照PJW散列出来的hash值就是一样的。 另外,其它几种依靠异或来散列的哈希函数,如:JS/DEK/DJB Hash,在对字母与数字组成的字符串的散列效果也不怎么好。相对而言,还是BKDR与SDBM这类简单的Hash效率与效果更好。
其他:
作者:icefireelf
出处:http://blog.csdn.net/icefireelf/article/details/5796529
各种字符串Hash函数比较
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 = ; while (*str)
{
// equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);
hash = (*str++) + (hash << ) + (hash << ) - hash;
} return (hash & 0x7FFFFFFF);
} // 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 & 0x7FFFFFFF);
} // JS Hash Function
unsigned int JSHash(char *str)
{
unsigned int hash = ; while (*str)
{
hash ^= ((hash << ) + (*str++) + (hash >> ));
} return (hash & 0x7FFFFFFF);
} // 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 & 0x7FFFFFFF);
} // 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 & 0x7FFFFFFF);
} // 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 & 0x7FFFFFFF);
} // DJB Hash Function
unsigned int DJBHash(char *str)
{
unsigned int hash = ; while (*str)
{
hash += (hash << ) + (*str++);
} return (hash & 0x7FFFFFFF);
} // 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 & 0x7FFFFFFF);
}
转自:http://www.byvoid.com/blog/string-hash-compare/