| 链表[size=+0]查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+ Tree为log2N，但[size=+0]Hash链表[size=+0]查找的时间效率为O(1)。 |
| 2 经典字符串[size=+0]Hash函数介绍 |
| 作者阅读过大量经典软件原代码，下面分别介绍几个经典软件中出现的字符串[size=+0]Hash函数。 |
| 2.1 PHP中出现的字符串[size=+0]Hash函数 |
| static unsigned long [size=+0]hashpjw(char *arKey, unsigned int nKeyLength) |
| { |
| unsigned long h = 0, g; |
| char *arEnd=arKey+nKeyLength; |
| ; f+ C* X0 d. } |
| while (arKey < arEnd) { |
| h = (h << 4) + *arKey++; |
| if ((g = (h & 0xF0000000))) { |
| h = h ^ (g >> 24); |
| h = h ^ g; |
| } |
| } |
| return h; |
| } |
| 2.2 OpenSSL中出现的字符串[size=+0]Hash函数 |
| unsigned long lh_str[size=+0]hash(char *str) |
| { |
| int i,l; |
| unsigned long ret=0; |
| unsigned short *s; |
| if (str == NULL) return(0); |
| l=(strlen(str)+1)/2; |
| s=(unsigned short *)str; |
| for (i=0; i |
| ret^=(s<<(i&0x0f)); |
| return(ret); |
| } */ |
| 6 e( }+ t1 c" I7 {5 H; t |
| /* The following [size=+0]hash seems to work very well on normal text strings |
| * no collisions on /usr/dict/words and it distributes on %2^n quite |
| * well, not as good as MD5, but still good. |
| */ |
| unsigned long lh_str[size=+0]hash(const char *c) |
| { |
| unsigned long ret=0; |
| long n; |
| unsigned long v; |
| int r; |
| if ((c == NULL) || (*c == '\0')) |
| return(ret); |
| /* |
| unsigned char b[16]; |
| MD5(c,strlen(c),b); |
| return(b[0]|(b[1]<<8)|(b[2]<<16)|(b[3]<<24)); |
| */ |
| n=0x100; |
| while (*c) |
| { |
| v=n|(*c); |
| n+=0x100; |
| r= (int)((v>>2)^v)&0x0f; |
| ret=(ret(32-r)); |
| ret&=0xFFFFFFFFL; |
| ret^=v*v; |
| c++; |
| } |
| return((ret>>16)^ret); |
| } |
| 在下面的测量过程中我们分别将上面的两个函数标记为OpenSSL_[size=+0]Hash1和OpenSSL_[size=+0]Hash2，至于上面的实现中使用MD5算法的实现函数我们不作测试。 |
| 2.3 MySql中出现的字符串[size=+0]Hash函数 |
| #ifndef NEW_[size=+0]HASH_FUNCTION |
| / r8 X8 L! c# {4 q. q% |9 M( R& ` |
| /* Calc [size=+0]hashvalue for a key */ |
| static uint calc_[size=+0]hashnr(const byte *key,uint length) |
| { |
| register uint nr=1, nr2=4; |
| while (length--) |
| { |
| nr^= (((nr & 63)+nr2)*((uint) (uchar) *key++))+ (nr << 8); |
| nr2+=3; |
| } |
| return((uint) nr); |
| } |
| /* Calc [size=+0]hashvalue for a key, case indepenently */ |
| static uint calc_[size=+0]hashnr_caseup(const byte *key,uint length) |
| { |
| register uint nr=1, nr2=4; |
| while (length--) |
| { |
| nr^= (((nr & 63)+nr2)*((uint) (uchar) toupper(*key++)))+ (nr << 8); |
| nr2+=3; |
| } |
| return((uint) nr); |
| } |
| #else |
| 8 r3 j' G5 M8 F/ l/ D/ S |
| /* |
| * Fowler/Noll/Vo [size=+0]hash |
| * |
| * The basis of the [size=+0]hash algorithm was taken from an idea sent by email to the |
| * IEEE Posix P1003.2 mailing list from Phong Vo ([email protected]) and |
| * Glenn Fowler ([email protected]). Landon Curt Noll ([email protected]) |
| * later improved on their algorithm. |
| * |
| * The magic is in the interesting relationship between the special prime |
| * 16777619 (2^24 + 403) and 2^32 and 2^8. |
| * |
| * This [size=+0]hash produces the fewest collisions of any function that we've seen so |
| * far, and works well on both numbers and strings. |
| */ |
| uint calc_[size=+0]hashnr(const byte *key, uint len) |
| { |
| const byte *end=key+len; |
| uint [size=+0]hash; |
| for ([size=+0]hash = 0; key < end; key++) |
| { |
| [size=+0]hash *= 16777619; |
| [size=+0]hash ^= (uint) *(uchar*) key; |
| } |
| return ([size=+0]hash); |
| } |
| uint calc_[size=+0]hashnr_caseup(const byte *key, uint len) |
| { |
| const byte *end=key+len; |
| uint [size=+0]hash; |
| for ([size=+0]hash = 0; key < end; key++) |
| { |
| [size=+0]hash *= 16777619; |
| [size=+0]hash ^= (uint) (uchar) toupper(*key); |
| } |
| return ([size=+0]hash); |
| } |
| 0 K/ w/ q+ u8 o# s2 C9 v; B3 H$ |' ` |
| #endif |
| Mysql中对字符串[size=+0]Hash函数还区分了大小写，我们的测试中使用不区分大小写的字符串[size=+0]Hash函数，另外我们将上面的两个函数分别记为MYSQL_[size=+0]Hash1和MYSQL_[size=+0]Hash2。 |
| 2.4 另一个经验字符串[size=+0]Hash函数 |
| unsigned int [size=+0]hash(char *str) |
| { |
| register unsigned int h; |
| register unsigned char *p; |
| / @- c8 v8 R' C4 z' S |
| for(h=0, p = (unsigned char *)str; *p ; p++) |
| h = 31 * h + *p; |
| , g0 y" s+ {; h9 I) J5 T |
| return h; |
| } |
| 3 测试及结果 |
| 3.1 测试说明 |
| 从上面给出的经典字符串[size=+0]Hash函数中可以看出，有的涉及到字符串大小敏感问题，我们的测试中只考虑字符串大小写敏感的函数，另外在上面的函数中有的函数 需要长度参数，有的不需要长度参数，这对函数本身的效率有一定的影响，我们的测试中将对函数稍微作一点修改，全部使用长度参数，并将函数内部出现的计算长 度代码删除。 |
| 我们用来作测试用的[size=+0]Hash链表采用经典的拉链法解决冲突，另外我们采用静态分配桶（[size=+0]Hash链表长度）的方法来构造[size=+0]Hash链表，这主要是为了简化我们的实现，并不影响我们的测试结果。 |
| 测试文本采用单词表，测试过程中从一个输入文件中读取全部不重复单词构造一个[size=+0]Hash表，测试内容分别是函数总调用次数、函数总调用时间、最大拉链长度、 平均拉链长度、桶利用率（使用过的桶所占的比率），其中函数总调用次数是指[size=+0]Hash函数被调用的总次数，为了测试出函数执行时间，该值在测试过程中作了一 定的放大，函数总调用时间是指[size=+0]Hash函数总的执行时间，最大拉链长度是指使用拉链法构造链表过程中出现的最大拉链长度，平均拉链长度指拉链的平均长度。 |
| 测试过程中使用的机器配置如下： |
| PIII600笔记本，128M内存，windows 2000 server操作系统。 |
| 3.2 测试结果 |
| 以下分别是对两个不同文本文件中的全部不重复单词构造[size=+0]Hash链表的测试结果，测试结果中函数调用次数放大了100倍，相应的函数调用时间也放大了100倍。 |
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