哈希算法篇 - 布隆过滤器#yyds干货盘点#

Posted 2021-12-06 JavaPub

之前写了个布隆过滤器，用于千万级新闻 url 去重。如果不了解可以看这里： 布隆过滤器：公众号地址随时看

如果建立写了布隆过滤器，大家在面试的时候，肯定都会被问到Hash的知识，以下是面试场景：

• 你用的哈希函数是什么？
• 你还知道哪些哈希函数？

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前言

本文继上一篇布隆过滤器续写 ：

• 布隆过滤器：公众号地址随时看

多种哈希函数介绍

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。

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。

在信息修竞赛中，要本着易于编码调试的原则，个人认为BKDRHash是最适合记忆和使用的。

代码

C代码

附：各种哈希函数的C语言程序代码

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);
}

Java代码：BKDR Hash

本篇主要介绍 BKDR Hash

package temp;

/**
 * JavaPub
 */

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

public class BKDRHash {
    public static int seed = 31; // 31 131 1313 13131 131313 etc..

    public static int getHashCode(String str) {
        int hash = 0;
        for (int i = 0; i != str.length(); ++i) {
            char c = str.charAt(i);
            hash = seed * hash + c;
        }
        return hash;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int length = 100000;
        String str1 = "https://gitee.com/rodert/JavaPub";
        System.out.println("str1 :" + str1.hashCode() + " system");
        System.out.println("str1 :" + getHashCode(str1) + " custom");

        Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        for (int i = 0; i != length; ++i) {
            String str = UUID.randomUUID().toString();
            map.put(getHashCode(str) + "", str);
        }
        System.out.println("冲突数为： " + (length - map.size()));
    }

}

ELF Hash详细分析

// ELF Hash Function
unsigned int ELFHash(char *str)
{
    unsigned int hash = 0;
    unsigned int x = 0;
    while (*str)
    {
        hash = (hash << 4) + (*str++);//hash左移4位，当前字符ASCII存入hash
        if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)
        {//如果最高的四位不为0，则说明字符多余7个，如果不处理，再加第九个字符时，第一个字符会被移出，因此要有如下处理。
            //该处理，如果对于字符串(a-z 或者A-Z)就会仅仅影响5-8位，否则会影响5-31位，因为C语言使用的算数移位
            hash ^= (x >> 24);
            //清空28-31位。上面其实就是把即将删除的高四位和低5-8位运算一次，和 hash = (hash << 4) + (*str++); 效果相同
            hash &= ~x;
        }
    }
    //返回一个符号位为0的数，即丢弃最高位，以免函数外产生影响。(我们可以考虑，如果只有字符，符号位不可能为负)
    return (hash & 0×7FFFFFFF);

详解 ELF Hash

文字一点都不多，认真阅读理解透彻，大有裨益

ELFhash 函数在 UNIX 系统 V 版本4 中的“可执行链接格式 ”( Executable and Linking Format，即ELF ) 中会用到，ELF 文件格式用于存储可执行文件与目标文件。ELFhash 函数是对字符串的散列。它对于长字符串和短字符串都很有效，字符串中每个字符都有同样的作用，它巧妙地对字符的 ASCII 编码值进行计算，ELFhash函数对于能够比较均匀地把字符串分布在散列表中。
说明：unsigned int hash = 0; unsigned int x = 0;
定义无符号整数，在进行位运算时无需考虑符号位的影响，左移和右移均补位0
int 为32位 ，即  00000000  00000000   00000000   00000000
hash = (hash << 4) + (*str++);//hash 左移4位，当前字符 ASCII 存入 hash
例，如果 hash 为2时，（hash << 4）操作后，放大16（2的4次方）倍；然后加上 (*str++)，(*str++) 为8位的字符，所以对 4-7 为有影响，其后四位添到hash左移空出的四位。
if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)
0xF0000000L 表示28-31位这4位是1，后28为均为0的长整型（L），该操作的结果为 x 保存 hash 的高4位
& 按位与 如果两个相应的二进制位都为 1，则该位的结果值为1，否则为0
hash ^= (x >> 24);
首先x的拷贝进行右移23位的操作，然后与hash进行异或操作。
右移后X的值为 00000000 00000000 00000000  ****0000  ;**** 为 hash 的高四位
^ 按位异或 若参加运算的两个二进制位值相同则为 0，否则为 1
hash &= ~x;
有 if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)，x 保存着hash 的高四位，虽然进行右移操作，但不会改变x的值，而是对副本进行操作。经过 hash &= ~x;  hash 的高四位被清空。
//返回一个符号位为0的数，即丢弃最高位，以免函数外产生影响。(我们可以考虑，如果只有字符，符号位不可能为负)
return (hash & 0×7FFFFFFF);

总结

简单来说：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。

布隆过滤器的哈希函数原理就写到这里，希望大家看完之后以后面试碰到这题会没有困难！

另外，写原创技术文章不易，要花费好多时间和精力，希望大家看到文章也能有所收获！你们的点赞和收藏就能成为我继续坚持输出原创文章的动力！