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Hash算法

一、Hash表

Hash表也叫散列表,它是基于告诉存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。该数据结构是一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。访问数据是根据key-value来访问,它通过关键码key映射到表中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度。
几个关键词:
  • hash函数:也叫散列函数,用于通过key计算位置的函数。
  • 负载因子:散列表的空间占有率,比如100个元素的空间存储了70个元素,70/100=0.7就是负载因子。
  • 桶:每个存储单位成为桶。设一个散列表有M个桶,那么散列函数的值域应该是[0,M-1]。
  • 散列冲突:当两个不同的key通过散列函数计算的结果相同时,我们称这个叫做冲突。

二、Hash冲突

产生冲突主要取决于:
  • 散列函数,一个好的散列函数的值应该尽可能平均分布。
  • 处理冲突的方法。
  • 负载因子的大小,太大不一定就好,并且浪费空间严重,负载因子和散列函数式联动的。
解决冲突的办法:
  • 开放定址法:从发生冲突的那一个单元起,按照一定的次序从哈希表找到一个空闲的单元存入,常用的开放定址法有:线性探查法,平方探查法,双散列函数探查法。
  • 拉链法:将hash相同的值构成一个单链表,jdk7的hashmap就是这么解决hash冲突的。
  • 再哈希法:同时构造多个不同的哈希函数,当第一个哈希函数产生冲突时,用第二个哈市函数计算,知道不再产生冲突,这样不易产生聚集,但是增加了计算时间。
  • 建立公共溢出区:将哈希表分为公共表和溢出表,当溢出发生时,将所有溢出数据统一放到溢出区。

三、常用Hash算法

Hash函数能够简单的划分为如下几类:
  • 加法Hash
  • 位运算Hash
  • 乘法Hash
  • 除法Hash
  • 查表Hash
  • 混合Hash

3.1 加法Hash

/*
* 加法hash
*/
static int additiveHash(String key, int prime) {
int hash = 0;
for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
hash += key.charAt(i);
}
hash = hash < 0? -hash: hash;
hash %= prime;
return hash;
}

3.2 位运算Hash

/*
* 位运算hash
*/
static int rotatingHash(String key, int prime) {
int hash = key.length();
for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
hash = hash ^ key.charAt(i);//如何位运算可以自己定,这只是一个例子
}
hash = hash < 0? -hash: hash;
hash %= prime;
return hash;
}

3.3 乘法Hash

/*
* 乘运算hash
*/
static int bernstein(String key, int prime) {
int hash = 0;
for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
hash = 33 * hash + key.charAt(i);
}
hash = hash < 0? -hash: hash;
hash %= prime;
return hash;
}

3.4 除法Hash

除法运算hash与乘法类似,但是除法运算太耗时,一般不使用

3.5查表Hash

/*
* 查表hash,查表hash最有名的就是CRC系列算法
*/
static int crc32(String key, int prime) {
int crctab[] = { 0x00000000, 0x77073096, 0xee0e612c, 0x990951ba, 0x076dc419, 0x706af48f, 0xe963a535, 0x9e6495a3,
0x0edb8832, 0x79dcb8a4, 0xe0d5e91e, 0x97d2d988, 0x09b64c2b, 0x7eb17cbd, 0xe7b82d07, 0x90bf1d91,
0x1db71064, 0x6ab020f2, 0xf3b97148, 0x84be41de, 0x1adad47d, 0x6ddde4eb, 0xf4d4b551, 0x83d385c7,
0x136c9856, 0x646ba8c0, 0xfd62f97a, 0x8a65c9ec, 0x14015c4f, 0x63066cd9, 0xfa0f3d63, 0x8d080df5,
0x3b6e20c8, 0x4c69105e, 0xd56041e4, 0xa2677172, 0x3c03e4d1, 0x4b04d447, 0xd20d85fd, 0xa50ab56b,
0x35b5a8fa, 0x42b2986c, 0xdbbbc9d6, 0xacbcf940, 0x32d86ce3, 0x45df5c75, 0xdcd60dcf, 0xabd13d59,
0x26d930ac, 0x51de003a, 0xc8d75180, 0xbfd06116, 0x21b4f4b5, 0x56b3c423, 0xcfba9599, 0xb8bda50f,
0x2802b89e, 0x5f058808, 0xc60cd9b2, 0xb10be924, 0x2f6f7c87, 0x58684c11, 0xc1611dab, 0xb6662d3d,
0x76dc4190, 0x01db7106, 0x98d220bc, 0xefd5102a, 0x71b18589, 0x06b6b51f, 0x9fbfe4a5, 0xe8b8d433,
0x7807c9a2, 0x0f00f934, 0x9609a88e, 0xe10e9818, 0x7f6a0dbb, 0x086d3d2d, 0x91646c97, 0xe6635c01,
0x6b6b51f4, 0x1c6c6162, 0x856530d8, 0xf262004e, 0x6c0695ed, 0x1b01a57b, 0x8208f4c1, 0xf50fc457,
0x65b0d9c6, 0x12b7e950, 0x8bbeb8ea, 0xfcb9887c, 0x62dd1ddf, 0x15da2d49, 0x8cd37cf3, 0xfbd44c65,
0x4db26158, 0x3ab551ce, 0xa3bc0074, 0xd4bb30e2, 0x4adfa541, 0x3dd895d7, 0xa4d1c46d, 0xd3d6f4fb,
0x4369e96a, 0x346ed9fc, 0xad678846, 0xda60b8d0, 0x44042d73, 0x33031de5, 0xaa0a4c5f, 0xdd0d7cc9,
0x5005713c, 0x270241aa, 0xbe0b1010, 0xc90c2086, 0x5768b525, 0x206f85b3, 0xb966d409, 0xce61e49f,
0x5edef90e, 0x29d9c998, 0xb0d09822, 0xc7d7a8b4, 0x59b33d17, 0x2eb40d81, 0xb7bd5c3b, 0xc0ba6cad,
0xedb88320, 0x9abfb3b6, 0x03b6e20c, 0x74b1d29a, 0xead54739, 0x9dd277af, 0x04db2615, 0x73dc1683,
0xe3630b12, 0x94643b84, 0x0d6d6a3e, 0x7a6a5aa8, 0xe40ecf0b, 0x9309ff9d, 0x0a00ae27, 0x7d079eb1,
0xf00f9344, 0x8708a3d2, 0x1e01f268, 0x6906c2fe, 0xf762575d, 0x806567cb, 0x196c3671, 0x6e6b06e7,
0xfed41b76, 0x89d32be0, 0x10da7a5a, 0x67dd4acc, 0xf9b9df6f, 0x8ebeeff9, 0x17b7be43, 0x60b08ed5,
0xd6d6a3e8, 0xa1d1937e, 0x38d8c2c4, 0x4fdff252, 0xd1bb67f1, 0xa6bc5767, 0x3fb506dd, 0x48b2364b,
0xd80d2bda, 0xaf0a1b4c, 0x36034af6, 0x41047a60, 0xdf60efc3, 0xa867df55, 0x316e8eef, 0x4669be79,
0xcb61b38c, 0xbc66831a, 0x256fd2a0, 0x5268e236, 0xcc0c7795, 0xbb0b4703, 0x220216b9, 0x5505262f,
0xc5ba3bbe, 0xb2bd0b28, 0x2bb45a92, 0x5cb36a04, 0xc2d7ffa7, 0xb5d0cf31, 0x2cd99e8b, 0x5bdeae1d,
0x9b64c2b0, 0xec63f226, 0x756aa39c, 0x026d930a, 0x9c0906a9, 0xeb0e363f, 0x72076785, 0x05005713,
0x95bf4a82, 0xe2b87a14, 0x7bb12bae, 0x0cb61b38, 0x92d28e9b, 0xe5d5be0d, 0x7cdcefb7, 0x0bdbdf21,
0x86d3d2d4, 0xf1d4e242, 0x68ddb3f8, 0x1fda836e, 0x81be16cd, 0xf6b9265b, 0x6fb077e1, 0x18b74777,
0x88085ae6, 0xff0f6a70, 0x66063bca, 0x11010b5c, 0x8f659eff, 0xf862ae69, 0x616bffd3, 0x166ccf45,
0xa00ae278, 0xd70dd2ee, 0x4e048354, 0x3903b3c2, 0xa7672661, 0xd06016f7, 0x4969474d, 0x3e6e77db,
0xaed16a4a, 0xd9d65adc, 0x40df0b66, 0x37d83bf0, 0xa9bcae53, 0xdebb9ec5, 0x47b2cf7f, 0x30b5ffe9,
0xbdbdf21c, 0xcabac28a, 0x53b39330, 0x24b4a3a6, 0xbad03605, 0xcdd70693, 0x54de5729, 0x23d967bf,
0xb3667a2e, 0xc4614ab8, 0x5d681b02, 0x2a6f2b94, 0xb40bbe37, 0xc30c8ea1, 0x5a05df1b, 0x2d02ef8d };
int hash = key.length();
for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
hash = (hash >> 8) ^ crctab[(hash & 0xff)] ^ key.charAt(i);
}
hash = hash < 0? -hash: hash;
hash %= prime;
return hash;
}

3.6 混合Hash

混合hash,就是利用了以上对种方式,各种常见的hash算法比如md5等属于这个范畴
参考:
解决哈希冲突的常用方法分析:https://www.jianshu.com/p/4d3cb99d7580
常见Hash算法的原理:http://blog.jobbole.com/106733/
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3.3 乘法Hash
3.4 除法Hash
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