哈希算法和隨機數字

讀者指南：

參考資料 ： 

https://blog.csdn.net/axuanwu/article/details/26060711

https://blog.csdn.net/qq_32534441/article/det　　ails/89668268

https://yq.aliyun.com/articles/375043

 

哈希和隨機數的概念

哈希對信息計算得到一個位置信息，哈希不要求反向查找，哈希存在碰撞。

一個分布均勻的隨機函數是一個良好的哈希算法。

素數乘法有很好的的隨機性。 

哈希算法分類：

加法Hash；把輸入元素一個一個的加起來構成最后的結果

位運算Hash；這類型Hash函數通過利用各種位運算（常見的是移位和異或）來充分的混合輸入元素

乘法Hash；這種類型的Hash函數利用了乘法的不相關性（平方取中法，FNV算法）

除法Hash；除法和乘法一樣，同樣具有表面上看起來的不相關性。不過，因為除法太慢，這種方式幾乎找不到真正的應用

查表Hash；查表Hash最有名的例子莫過於CRC系列算法。雖然CRC系列算法本身並不是查表，但是，查表是它的一種最快的實現方式。查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他們的表格都是隨機生成的。

混合Hash；混合Hash算法利用了以上各種方式。各種常見的Hash算法，比如MD5、Tiger都屬於這個范圍。它們一般很少在面向查找的Hash函數里面使用 

 

FNV算法

FNV-1和FNV-1a算法對於最終生成的哈希值（hash）有一定限制
　　1，hash是無符號整型
　　2，hash的位數（bits），應該是2的n次方（32，64），一般32位的就夠用了。

 

相關變量：
hash值：一個n位的unsigned int型hash值
offset_basis：初始的哈希值
FNV_prime：FNV用於散列的質數
octet_of_data：8位數據（即一個字節）

 

FNV-1描述：
hash = offset_basis
for each octet_of_data to be hashed
hash = hash * FNV_prime
hash = hash xor octet_of_data
return hash

 

FNV-1a描述：
hash = offset_basis
for each octet_of_data to be hashed
hash = hash xor octet_of_data
hash = hash * FNV_prime
return hash

 

FNV特點說明

FNV-1a和FNV-1的唯一區別就是xor和multiply的順序不同，他們所采用的FNV_prime和offset_basis都相同，有人認為FNV-1a在進行小數據（小於4個字節）哈希時有更好的性能。

FNV_prime的取值:
32 bit FNV_prime = 2^24 + 2^8 + 0x93 = 16777619
64 bit FNV_prime = 2^40 + 2^8 + 0xb3 = 1099511628211

offset_basis的取值:
32 bit offset_basis = 2166136261
64 bit offset_basis = 14695981039346656037