几种字符串哈希HASH算法的性能比较2011年01月26日星期三 19:40这不就是要找hash table的hash function吗？1 概述链表查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+ Tree为log2N，但Hash链表查找的时间效率为O(1)。
设计高效算法往往需要使用Hash链表，常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的，Hash 链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响，然而Hash函数是Hash链表最核心的部分，本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串 Hash函数在执行效率、离散性、空间利用率等方面的性能问题。
2 经典字符串Hash函数介绍作者阅读过大量经典软件原代码，下面分别介绍几个经典软件中出现的字符串Hash函数。
2.1 PHP中出现的字符串Hash函数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;}2.2 OpenSSL中出现的字符串Hash函数unsigned long lh_strhash(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; iret^=(s[i]<<(i&0x0f));return(ret);} *//* 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 lh_strhash(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);}在下面的测量过程中我们分别将上面的两个函数标记为OpenSSL_Hash1和OpenSSL_Hash2，至于上面的实现中使用MD5算法的实现函数我们不作测试。
2.3 MySql中出现的字符串Hash函数#ifndef NEW_HASH_FUNCTION/* Calc hashvalue 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 hashvalue 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);}#else/** 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@) and* Glenn Fowler (gsf@). Landon Curt Noll(chongo@)* 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 function 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);}#endifMysql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。
2.4 另一个经验字符串Hash函数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;}3 测试及结果3.1 测试说明从上面给出的经典字符串Hash函数中可以看出，有的涉及到字符串大小敏感问题，我们的测试中只考虑字符串大小写敏感的函数，另外在上面的函数中有的函数需要长度参数，有的不需要长度参数，这对函数本身的效率有一定的影响，我们的测试中将对函数稍微作一点修改，全部使用长度参数，并将函数内部出现的计算长度代码删除。
我们用来作测试用的Hash链表采用经典的拉链法解决冲突，另外我们采用静态分配桶（Hash链表长度）的方法来构造Hash链表，这主要是为了简化我们的实现，并不影响我们的测试结果。
测试文本采用单词表，测试过程中从一个输入文件中读取全部不重复单词构造一个Hash表，测试内容分别是函数总调用次数、函数总调用时间、最大拉链长度、平均拉链长度、桶利用率（使用过的桶所占的比率），其中函数总调用次数是指Hash函数被调用的总次数，为了测试出函数执行时间，该值在测试过程中作了一定的放大，函数总调用时间是指Hash函数总的执行时间，最大拉链长度是指使用拉链法构造链表过程中出现的最大拉链长度，平均拉链长度指拉链的平均长度。
测试过程中使用的机器配置如下：PIII600笔记本，128M内存，windows 2000 server操作系统。
3.2 测试结果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。