/// @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 = 0;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {         
        hash = hash * 131 + 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 = 0;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = 65599 * 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 = 0;  
    size_t magic = 63689;     
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = hash * magic + ch;  
        magic *= 378551;  
    }  
    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 = 0;  
    size_t ch;  
    for (long i = 0; ch = (size_t)*str++; i++)  
    {  
        if ((i & 1) == 0)  
        {  
            hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));  
        }  
        else  
        {  
            hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));  
        }  
    }  
    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 0;  
    register size_t hash = 1315423911;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));  
    }  
    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 0;  
    register size_t hash = 1315423911;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ 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 0;  
    register size_t hash = 2166136261;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash *= 16777619;  
        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 0;  
    register size_t hash = 5381;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash += (hash << 5) + 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 0;  
    register size_t hash = 5381;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = hash * 33 ^ 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) * 8;  
    static const size_t ThreeQuarters   = (TotalBits  * 3) / 4;  
    static const size_t OneEighth       = TotalBits / 8;  
    static const size_t HighBits        = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);      
      
    register size_t hash = 0;  
    size_t magic = 0;     
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = (hash << OneEighth) + ch;  
        if ((magic = hash & HighBits) != 0)  
        {  
            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) * 8;  
    static const size_t ThreeQuarters   = (TotalBits  * 3) / 4;  
    static const size_t OneEighth       = TotalBits / 8;  
    static const size_t HighBits        = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);      
    register size_t hash = 0;  
    size_t magic = 0;  
    while (size_t ch = (size_t)*str++)  
    {  
        hash = (hash << OneEighth) + ch;  
        if ((magic = hash & HighBits) != 0)  
        {  
            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:

wKiom1cz2lri65X7AABGb8mHxUg591.png

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:

wKiom1cz2m3CGWupAAA_kO0lj-Y988.png

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:

wKioL1cz216zMSkWAAA1geUEU4M716.png

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