Andrew Huang
一.哈希表
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哈希是hash的音译，有时也意译成散列。它定义了一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。
正因为哈希有快速检索和加密两大功能。因此在编程中大量应用哈希算法。
哈希的原理比较容易懂。我们看一个Hash表例子：
有一组数据包括用户名字、电话、住址等，为了快速的检索，我们可以利用名字作为关键码，hash规则就是把名字中每一个字的拼音的第一个字母拿出来，把该字母在26个字母中的顺序值取出来加在一块作为改记录的地址。比如张三，就是z+s＝26+19＝45。就是把张三存在地址为45处。
但是这样存在一个问题，比如假如有个用户名字叫做：周四，那么计算它的地址时也是z+s＝45，这样它与张三就有相同的地址，这就是冲突，也叫作碰撞！
二.不同系统哈希算法
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Hash函数是算法任意的，但是一个好的Hash函数有两个特点。运算快，冲突值少。
因此很多系统内置哈希转换算法。我们看一下各个系统自带的哈希函数。
2.1 PHP中出现的字符串Hash函数
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static unsigned long 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;
}
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2.2 OpenSSL中出现的字符串Hash函数
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unsigned long OpenSSL_Hash1(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]<<(i&0x0f));
return(ret);
}
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/* The following 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 OpenSSL_Hash2(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);
}
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2.3 MySql中出现的字符串Hash函数
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/* Calc hash for a key */
static uint calc_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 hash for a key, case indepenently */
static uint calc_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);
}
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Mysql中对字符串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Hash函数，另外我们将上面的两个函数分别记为MYSQL_Hash1和MYSQL_Hash2。
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/*
* Fowler/Noll/Vo hash
*
* The basis of the hash algorithm was taken from an idea sent by email to the
* IEEE Posix P1003.2 mailing list from Phong Vo (kpv@research.att.com) and
* Glenn Fowler (gsf@research.att.com). Landon Curt Noll (chongo@toad.com)
* 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 hash produces the fewest collisions of any that we've seen so
* far, and works well on both numbers and strings.
*/
uint calc_hashnr(const byte *key, uint len)
{
const byte *end=key+len;
uint hash;
for (hash = 0; key < end; key++)
{
hash *= 16777619;
hash ^= (uint) *(uchar*) key;
}
return (hash);
}
uint calc_hashnr_caseup(const byte *key, uint len)
{
const byte *end=key+len;
uint hash;
for (hash = 0; key < end; key++)
{
hash *= 16777619;
hash ^= (uint) (uchar) toupper(*key);
}
return (hash);
}
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2.4 另一个经验字符串Hash函数
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unsigned int 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;
}
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2.5 各个HASH算法测试比较
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。
三.哈希表冲突解决办法
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哈希算法不可避免要碰到两组值得到HASH值一样的情况,如何解决冲突，有常见几种算法
１、开放定址法.
即按如下公式重新把HASH值再次做运算
hi=(h(key)+di) mod m i=1,2,...,k(k<=m-1).
其中di值取 1,2,3....
2、二次探查法(quadratic probing)
上述公式的值中di可以取1,-1,2,-2,4,-4...
3.双重散列法。
即做两个HASH函数，求值后再次运算.两次Hash重复值可能性大大降低
hi=(h(key)+i*h1(key)) %m 其中 0≤i≤m-1
4.、拉链法
拉链法解决冲突的做法是：将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为 m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组t[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点，均插入到以t为头指针的单链表中。
四，暴雪游戏的hash算法
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魔兽(Blizzard)文件打包管理器的相关算法，即MPQ文件索引表的生成和查找采用哈希表进行，在冲突方面的处理方面，采用线性探测再散列。在添加和查找过程中进行了三次哈希，第一个哈希值用来查找，后两个哈希值用来校验，这样可以大大减少冲突的几率.
哈希算法
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unsigned long HashString(char *lpszFileName, unsigned long dwHashType)
{
unsigned char *key = (unsigned char *)lpszFileName;
unsigned long seed1 = 0x7FED7FED, seed2 = 0xEEEEEEEE;
int ch;
while(*key != 0)
{
ch = toupper(*key++);
seed1 = cryptTable[(dwHashType << 8) + ch] ^ (seed1 + seed2);
seed2 = ch + seed1 + seed2 + (seed2 << 5) + 3;
}
return seed1;
}
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其冲突查找算法：这个方法非常快，没有使用链表，而是用顺延的方式
1. 计算出字符串的三个哈希值（一个用来确定位置，另外两个用来校验)
2. 察看哈希表中的这个位置
3. 哈希表中这个位置为空吗？如果为空，则肯定该字符串不存在，返回
4. 如果存在，则检查其他两个哈希值是否也匹配，如果匹配，则表示找到了该字符串，返回
5. 移到下一个位置，如果已经越界，则表示没有找到，返回
6. 看看是不是又回到了原来的位置，如果是，则返回没找到
7. 回到3
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int GetHashTablePos(char *lpszString, MPQHASHTABLE *lpTable, int nTableSize)
{
const int HASH_OFFSET = 0, HASH_A = 1, HASH_B = 2;
int nHash = HashString(lpszString, HASH_OFFSET);
int nHashA = HashString(lpszString, HASH_A);
int nHashB = HashString(lpszString, HASH_B);
int nHashStart = nHash % nTableSize, nHashPos = nHashStart;
while (lpTable[nHashPos].bExists)
{ //比较的是Table中存储的另外两个Hash函数的值，Table中不存储字符串？
if (lpTable[nHashPos].nHashA == nHashA && lpTable[nHashPos].nHashB == nHashB)
return nHashPos;
else //冲突处理
nHashPos = (nHashPos + 1) % nTableSize;
if (nHashPos == nHashStart)
break;
}
return -1; //Error value
}
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五。一些标准哈希算法
参考资料
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