字符串通用哈希函数：如何解决冲突，优化数据结构性能？

2024-03-11 13:48:21

## ** 字符串通用哈希函数：解决冲突，优化数据结构

哈希函数在数据结构中扮演着举足轻重的角色，将任意长度的数据映射到固定长度的值。它们的目的是尽可能均匀地分布输入值，以最小化冲突并提升性能。针对字符串这种无处不在的数据类型，通用哈希函数尤其重要，因为它们可以最大限度地减少不同输入间的哈希碰撞概率。

通用哈希函数

通用哈希函数族对于任何输入集都能产生非常均匀的输出值分布。这意味着对于任何两组不同的输入，哈希函数将其映射到不同输出值的可能性极低，从而大幅减少冲突。

字符串的通用哈希函数

为字符串设计通用哈希函数时，需要考虑以下流行的选项：

- 线性同余哈希： 逐个乘以字符的ASCII码，然后取模运算得到哈希值。
- 旋转哈希： 循环左移字符的二进制表示计算哈希值。
- Rabin-Karp算法： 基于滚动哈希，使用快速幂运算高效计算哈希值。

避免哈希碰撞

为了进一步降低哈希碰撞概率，我们可以使用两个不同的通用哈希函数。通过将它们的值相加或相乘，可以显著提升均匀性。

示例

def linear_hash(string):
    hash_value = 0
    for char in string:
        hash_value = (hash_value * 31 + ord(char)) % 1000000007
    return hash_value

def rotating_hash(string):
    hash_value = 0
    for char in string:
        hash_value = (hash_value << 5) ^ (hash_value >> 27) ^ ord(char)
    return hash_value

def double_hash(string):
    hash_value1 = linear_hash(string)
    hash_value2 = rotating_hash(string)
    return hash_value1 + hash_value2