字符串hash算法比较

shane007 · 发表于 2010-5-20 11:40

原文
http://blog.csdn.net/tarmee/archive/2007/08/16/1746442.aspx

字符串的算法一般大公司都会考到，我们首先要想到高效的hash。如百度查找一组字符串是否出现在某个文本中，这个不是考什么kmp，他们想听到的是hash。趋势科技考的是从某个文本中删除一组字符串，我想也是要hash吧。
1 概述

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)。

设计高效算法往往需要使用[size=+0]Hash链表，常数级的[size=+0]查找速度是任何别的算法无法比拟的，[size=+0]Hash链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响，然而[size=+0]Hash函数是[size=+0]Hash链表最核心的部分，本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串[size=+0]Hash函数在执行效率、离散性、空间利用率等方面的性能问题。

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;

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);

} */

/* 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

/* 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

/*

* 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);

}

#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;

for(h=0, p = (unsigned char *)str; *p ; p++)

h = 31 * h + *p;

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。

从上表可以看出，这些经典软件虽然构造字符串[size=+0]Hash函数的方法不同，但是它们的效率都是不错的，相互之间差距很小，读者可以参考实际情况从其中借鉴使用。

http://hi.baidu.com/wertywang/blog/item/1fe7d2ee1faaed282cf5340f.html