hash函数应用（整理）

评估hash函数优劣的基准主要有以下两个指标：

(1) 散列分布性

即桶的使用率backet_usage = (已使用桶数) / (总的桶数)，这个比例越高，说明分布性良好，是好的hash设计。

(2) 平均桶长

即avg_backet_len，所有已使用桶的平均长度。理想状态下这个值应该=1，越小说明冲突发生地越少，是好的hash设计。

hash函数计算一般都非常简洁，因此在耗费计算时间复杂性方面判别甚微，这里不作对比。

 f(x) x的变化引起雪崩反应     分布均匀  桶利用率高  

择。当然，最好实际测试一下，毕竟应用特点不大相同。其他几组测试结果也类似，这里不再给出。

字符串求hash:

1. /* A Simple Hash Function */  
2. unsigned int simple_hash(char *str)  
3. {  
4.     register unsigned int hash;  
5.     register unsigned char *p;  
6.   
7.     for(hash = 0, p = (unsigned char *)str; *p ; p++)  
8.         hash = 31 * hash + *p;  
9.   
10.     return (hash & 0x7FFFFFFF);  
12. }  

//平时写小程序的时候&0xFFFFFFF就行了，这个可以控制在3位数，用来平时写小程序

  如："fsfdsfdfdfdqqqqqqqqqqqqqqqqqsssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqd",

"fsdfdsf",

"sssss",

"sseeeeeeeeeeee",

"sssee"

对应的哈希值是 111  218  104 248 104

数字求哈希：

static inline u32 hash_32(u32 val, unsigned int bits){

/* On some cpus multiply is faster, on others gcc will do shifts */

 u32 hash = val * GOLDEN_RATIO_PRIME_32; //   ox9e370001UL

/* High bits are more random, so use them. */

return hash >> (32 - bits);

}

 //  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 );
}

其中hash_long在<linux/hash.h>中定义如下:

/* 2^31 + 2^29 - 2^25 + 2^22 - 2^19 - 2^16 + 1 */
#define GOLDEN_RATIO_PRIME_32 0x9e370001UL
/*  2^63 + 2^61 - 2^57 + 2^54 - 2^51 - 2^18 + 1 */
#define GOLDEN_RATIO_PRIME_64 0x9e37fffffffc0001UL

#if BITS_PER_LONG == 32
#define GOLDEN_RATIO_PRIME GOLDEN_RATIO_PRIME_32
#define hash_long(val, bits) hash_32(val, bits)
#elif BITS_PER_LONG == 64
#define hash_long(val, bits) hash_64(val, bits)
#define GOLDEN_RATIO_PRIME GOLDEN_RATIO_PRIME_64
#else
#error Wordsize not 32 or 64
#endif

static inline u64 hash_64(u64 val, unsigned int bits)
{
    u64 hash = val;

    /*  Sigh, gcc can't optimise this alone like it does for 32 bits. */
    u64 n = hash;
    n <<= 18;
    hash -= n;
    n <<= 33;
    hash -= n;
    n <<= 3;
    hash += n;
    n <<= 3;
    hash -= n;
    n <<= 4;
    hash += n;
    n <<= 2;
    hash += n;

    /* High bits are more random, so use them. */
    return hash >> (64 - bits);
}

static inline u32 hash_32(u32 val, unsigned int bits)
{
    /* On some cpus multiply is faster, on others gcc will do shifts */
    u32 hash = val * GOLDEN_RATIO_PRIME_32;

    /* High bits are more random, so use them. */
    return hash >> (32 - bits);
}

static inline unsigned long hash_ptr(const void *ptr, unsigned int bits)
{
    return hash_long((unsigned long)ptr, bits);
}
#endif /* _LINUX_HASH_H */

处理冲突：
  开放地址法：hi=(h(key)+i)%m  i<=m-1    di=i;
  用线性探测法处理冲突，思路清晰，算法简单，但存在下列缺点：
① 处理溢出需另编程序。一般可另外设立一个溢出表，专门用来存放上述哈希表中放不下的记录。此溢出表最简单的结构是顺序表，查找方法可用顺序查找。
② 按上述算法建立起来的哈希表，删除工作非常困难。假如要从哈希表 HT 中删除一个记录，按理应将这个记录所在位置置为空，但我们不能这样做，而只能标上已被删除的标记，否则，将会影响以后的查找。
③ 线性探测法很容易产生堆聚现象。所谓堆聚现象，就是存入哈希表的记录在表中连成一片。按照线性探测法处理冲突，如果生成哈希地址的连续序列愈长 ( 即不同关键字值的哈希地址相邻在一起愈长 ) ，则当新的记录加入该表时，与这个序列发生冲突的可能性愈大。因此，哈希地址的较长连续序列比较短连续序列生长得快，这就意味着，一旦出现堆聚 ( 伴随着冲突 ) ，就将引起进一步的堆聚。

（2）拉链法的优点
与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点：
①拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
②由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
④在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。而对开放地址法构造的散列表，删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空，否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中，空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在 用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。

（3）拉链法的缺点
    　拉链法的缺点是：指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。

C++中的hashMap

#include <ext/hash_map>
#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std; 
using namespace __gnu_cxx;

struct eqstr{
	bool operator()(const char *s1, const char *s2)const{
		return strcmp(s1,s2) == 0;
	}
};

int main(){
	hash_map<const char *,int,hash<const char *>,eqstr> months;
	months["january"] = 31;
	months["february"] = 28;
	months["march"] = 31;
	cout << "march -> " << months["march"] << endl;
}

#include <iostream>
#include <string>
#include <tr1/unordered_map>
using namespace std;

int main(){
	typedef std::tr1::unordered_map<int,string> hash_map;
	hash_map hm;
	hm.insert(std::pair<int,std::string>(0,"Hello"));
	hm[1] = "World";
	for(hash_map::const_iterator it = hm.begin(); it != hm.end(); ++it){
		cout << it->first << "-> " << it->second << endl;
	}
	return 0;
}

 与C++primer（4版）中的map用法相同！！！不过这个速度快一点！C:\MinGW\lib\gcc\mingw32\4.6.2\include\c++\tr1

#include <iostream>
#include <string>
#include <tr1/unordered_map>
using namespace std;

int main(){
 typedef std::tr1::unordered_map<string,int> hash_map;
 hash_map hm;
 hm.insert(make_pair("Hello",1));
 hm.insert(std::pair<std::string,int>("Hello2",1));
 hm.insert(hash_map::value_type("Hello2",1));//已经存在了就不会代替
 pair<hash_map::iterator,bool> ret=hm.insert(hash_map::value_type("Hello2",1));//要改就用这种方式改！！！
 if(!ret.second)  ++ret.first->second;
 hm["world"] =1;
 ++hm["world"];
 for(hash_map::const_iterator it = hm.begin(); it != hm.end(); ++it){
  cout << it->first << "-> " << it->second << endl;
 }
 return 0;
}