template
size_t DEKHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief FNV Hash Function
/// @detail Unix system系统中使用的一种著名hash算法，后来微软也在其hash_map中实现。
template
size_t FNVHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 2166136261;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash *= 16777619;
hash ^= ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function
/// @detail 由Daniel J. Bernstein教授发明的一种hash算法。
template
size_t DJBHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 5381;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash += (hash << 5) + ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function 2
/// @detail 由Daniel J. Bernstein 发明的另一种hash算法。
template
size_t DJB2Hash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 5381;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * 33 ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief PJW Hash Function
/// @detail 本算法是基于AT&T贝尔实验室的Peter J. Weinberger的论文而发明的一种hash算法。
template
size_t PJWHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * 8;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * 3) / 4;
static const size_t OneEighth = TotalBits / 8;
static const size_t HighBits = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = 0;
size_t magic = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (magic >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return hash;
}
/// @brief ELF Hash Function
/// @detail 由于在Unix的Extended Library Function被附带而得名的一种hash算法，它其实就是PJW Hash的变形。
template
size_t ELFHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * 8;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * 3) / 4;
static const size_t OneEighth = TotalBits / 8;
static const size_t HighBits = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = 0;
size_t magic = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != 0)
{
hash ^= (magic >> ThreeQuarters);
hash &= ~magic;
}
}
return hash;
}
我对这些hash的散列质量及效率作了一个简单测试，测试结果如下：
测试1：对100000个由大小写字母与数字随机的ANSI字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
字符串函数 冲突数 除1000003取余后的冲突数
BKDRHash
0 4826
SDBMHash
2 4814
RSHash
2 4886
APHash
0 4846
ELFHash
1515 6120
JSHash
779 5587
DEKHash
863 5643
FNVHash
2 4872
DJBHash
832 5645
DJB2Hash
695 5309
PJWHash
1515 6120
测试2：对100000个由任意UNICODE组成随机字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
字符串函数 冲突数 除1000003取余后的冲突数
BKDRHash
3 4710
SDBMHash
3 4904
RSHash
3 4822
APHash
2 4891
ELFHash
16 4869
JSHash
3 4812
DEKHash
1 4755
FNVHash
1 4803
DJBHash
1 4749
DJB2Hash
2 4817
PJWHash
16 4869
测试3：对1000000个随机ANSI字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
字符串函数 耗时（毫秒）
BKDRHash
109
SDBMHash
109
RSHash
124
APHash
187
ELFHash
249
JSHash
172
DEKHash
140
FNVHash
125
DJBHash
125
DJB2Hash
125
PJWHash
234
结论：也许是我的样本存在一些特殊性，在对ASCII码字符串进行散列时，PJW与ELF Hash（它们其实是同一种算法）无论是质量还是效率，都相当糟糕；例如："b5"与“aE"，这两个字符串按照PJW散列出来的hash值就是一样的。 另外，其它几种依靠异或来散列的哈希函数，如：JS/DEK/DJB Hash，在对字母与数字组成的字符串的散列效果也不怎么好。相对而言，还是BKDR与SDBM这类简单的Hash效率与效果更好。
其他：
作者：icefireelf
常用的字符串Hash函数还有ELFHash，APHash等等，都是十分简单有效的方法。这些函数使用位运算使得每一个字符都对最后的函数值产生 影响。另外还有以MD5和SHA1为代表的杂凑函数，这些函数几乎不可能找到碰撞。
常用字符串哈希函数有 BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，