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1.简介
本文将介绍什么是字符串哈希函数，字符串哈希函数常见用法，以及字符串哈希函数的实现原理和常用算法。
2.概念
哈希之所以广泛存在，是因为它能在绝大多数情况下可以在O(1)的时间复杂度中完成元素的查找。它的核心是数组，如果输入是一个自然数，那么当然可以在常数时间内搜索到自然数所对应的数组元素了。但在工程实践中，要查找的关键字往往都不是自然数，即使是自然数也有可能是很大的值。因此，只要我们提前把关键字转换为在固定较小范围内的自然数，就可以实现常数时间的查找。那么问题来了，如何实现该转换关系呢？这就是哈希函数所要完成的工作。
哈希函数：又称散列函数，是把一段有限二进制串（字符串，整数等）转换为自然数的一种函数。
哈希值：哈希函数输出的最终结果。
字符串哈希函数：输入是字符串的哈希函数。
既然是函数，就有可能出现多对一的情况（多个输入对应同一个哈希值），这种情况称为冲突。没有冲突的哈希函数称为完全哈希函数，但这种函数只在理论分析中出现。为了保证每一个元素对应不同的存储地址，可使用以下两类方法：
链接法：数组元素存储指向链表的指针，链表的每个元素都可以存储一个输入的元素。
开放地址法：所有的元素都存放在散列表中，它不用指针，是计算出要存取的槽序列。
使用哈希函数得到哈希值只是Hash算法的第一步，此外一般还需要进行高位运算和取模运算。
3.常见方法
评价hash函数性能的一个重要指标就是冲突，在相关资源允许的条件下冲突越少hash函数的性能越好。显然，对于字符串哈希函数，尽可能使每个字符都影响哈希值可以减少冲突。
目前常见的字符串hash算法有：BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。
以下为一网友对这几种算法的测评结果，
| Hash函数 | 数据1 | 数据2 | 数据3 | 数据4 | 数据1得分 | 数据2得分 | 数据3得分 | 数据4得分 | 平均分 |
| BKDRHash | 2 | 0 | 4774 | 481 | 96.55 | 100 | 90.95 | 82.05 | 92.64 |
| APHash | 2 | 3 | 4754 | 493 | 96.55 | 88.46 | 100 | 51.28 | 86.28 |
| DJBHash | 2 | 2 | 4975 | 474 | 96.55 | 92.31 | 0 | 100 | 83.43 |
| JSHash | 1 | 4 | 4761 | 506 | 100 | 84.62 | 96.83 | 17.95 | 81.94 |
| RSHash | 1 | 0 | 4861 | 505 | 100 | 100 | 51.58 | 20.51 | 75.96 |
| SDBMHash | 3 | 2 | 4849 | 504 | 93.1 | 92.31 | 57.01 | 23.08 | 72.41 |
| PJWHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
| ELFHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
其中数据1为100000个字母和数字组成的随机串哈希冲突个数。数据2为100000个有意义的英文句子哈希冲突个数。数据3为数据1的哈希值与 1000003(大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。数据4为数据1的哈希值与10000019(更大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。
经过比较，得出以上平均得分。平均数为平方平均数。可以发现，BKDRHash无论是在实际效果还是编码实现中，效果都是最突出的。APHash也是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。PJWHash与ELFHash效果最差，但得分相似，其算法本质是相似的。
4.实现原理和常用算法
所有的字符串哈希算法都是基于对字符编码的迭代运算，只是运算规则不同而已。
1）BKDRHash算法
// 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);
}
关于BKDRHash算法的较为详细的解析可以参考
BKDRHash详解
2）
APHash算法
// AP Hash Function
unsigned int APHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
int i;
for (i=0; *str; i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3));
}
else
{
hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5)));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}// DJB Hash Function
unsigned int DJBHash(char *str)
{
unsigned int hash = 5381;
while (*str)
{
hash += (hash << 5) + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
4）JSHash算法
// JS Hash Function
unsigned int JSHash(char *str)
{
unsigned int hash = 1315423911;
while (*str)
{
hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2));
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
5）RSHash算法
// RS Hash Function
unsigned int RSHash(char *str)
{
unsigned int b = 378551;
unsigned int a = 63689;
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * a + (*str++);
a *= b;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
6）SDBMHash算法
unsigned int SDBMHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
// equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);
hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
7）PJWHash算法
// P. J. Weinberger Hash Function
unsigned int PJWHash(char *str)
{
unsigned int BitsInUnignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnignedInt * 3) / 4);
unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnignedInt / 8);
unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnignedInt - OneEighth);
unsigned int hash = 0;
unsigned int test = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << OneEighth) + (*str++);
if ((test = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
8）ELFHash算法
// ELF Hash Function
unsigned int ELFHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
unsigned int x = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << 4) + (*str++);
if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)
{
hash ^= (x >> 24);
hash &= ~x;
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}