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一.算法實現
基於p-stable分布，並以‘哈希技術分類’中的分層法為使用方法，就產生了E2LSH算法。
E2LSH中的哈希函數定義如下：
其中，v為d維原始數據，a為隨機變量，由正態分布產生; w為寬度值，因為a∙v+b得到的是一個實數，如果不加以處理，那么起不到桶的效果，w是E2LSH中最重要的參數，調得過大，數據就被划分到一個桶中去了，過小就起不到局部敏感的效果。b使用均勻分布隨機產生，均勻分布的范圍在[0,w]。
但是這樣，得到的結果是(N1,N2,…,Nk)，其中N1,N2,…,Nk在整數域而不是只有0,1兩個值，這樣的k元組就代表一個桶。但將k元組直接當做桶標號存入哈希表，占用內存且不便於查找，為了方便存儲，設計者又將其分層，使用數組+鏈表的方式。
對每個形式為k元組的桶標號，使用如下h1函數和h2函數計算得到兩個值，其中h1的結果是數組中的位置，數組的大小也相當於哈希表的大小，h2的結果值作為k元組的代表，鏈接到對應數組的h1位置上的鏈表中。在下面的公式中,r’為[0,prime-1]中依據均勻分布隨機產生。
經過如上操作后，查詢步驟如下。
對於查詢點query，
使用k個哈希函數計算桶標號的k元組；
對k元組計算h1和h2值，
獲取哈希表的h1位置的鏈表，
在鏈表中查找h2值，
獲取h2值位置上存儲的樣本
Query與上述樣本計算精確的相似度，並排序
按照順序返回結果。
E2LSH方法存在兩方面的不足[8]：首先是典型的基於概率模型生成索引編碼的結果並不穩定。雖然編碼位數增加，但是查詢准確率的提高確十分緩慢；其次是需要大量的存儲空間，不適合於大規模數據的索引。E2LSH方法的目標是保證查詢結果的准確率和查全率，並不關注索引結構需要的存儲空間的大小。E2LSH使用多個索引空間以及多次哈希表查詢，生成的索引文件的大小是原始數據大小的數十倍甚至數百倍。
部分參考文獻：http://dataunion.org/12912.html
二.遺留問題
2.1 hash過后不是還需要由hash嗎找到原來的點么，怎么實現？
2.2 球p穩定分布例子
2.3 k元組存入多個哈希表？那查找的結果是什么？每個表中的結果的並？
三.問題擴展
E2LSH可以說是分層法基於p-stable distribution的應用。另一種當然是轉換成hashcode，則定義哈希函數如下：
其中，a和v都是d維向量，a由正態分布產生。同上，選擇k個上述的哈希函數，得到一個k位的hamming碼，按照”哈希技術分類”中描述的技術即可使用該算法。
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1.讓我實現一篇論文（論文還得我自己看），聊了半天，就願意出10塊錢，你特碼在逗我；
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上過碩士的都知道idea是最重要的..沒idea啥都沒
