hash表

   哈希表是一种高效的数据结构。它的最大优点就是把数据存储和查找所消耗的时间大大降低，几乎可以看成是常数时间；而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多、程序运行时间控制的越来越短的情况下，用空间换时间的做法还是值得的。另外，哈希表编码实现起来比较容易也是它的优点之一。

哈希表的基本原理是：使用一个下标范围比较大的数组A来存储元素，设计一个函数h，对于要存储的线性表的每个元素node，取一个关键字key，算出一个函数值h(key)，把h(key)作为数组下标，用A[h(key)]这个数组单元来存储node。也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素“分类”，然后将这个元素存储在相应“类”所对应的地方（这一过程称为“直接定址”）。

但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了“冲突”，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的“类”之中。例如，假设一个结点的关键码值为key，把它存入哈希表的过程是：根据确定的函数h计算出h(key)的值，如果以该值为地址的存储空间还没有被占用，那么就把结点存入该单元；如果此值所指单元里已存了别的结点（即发生了冲突），那么就再用另一个函数I进行映象算出I(h(key)),再看用这个值作为地址的单元是否已被占用了，若已被占用，则再用I映象，……，直到找到一个空位置将结点存入为止。当然这只是解决“冲突”的一种简单方法，如何避免、减少和处理“冲突”是使用哈希表的一个难题。

在哈希表中查找的过程与建立哈希表的过程相似，首先计算h(key)的值，以该值为地址到基本区域中去查找。如果该地址对应的空间未被占用，则说明查找失败，否则用该结点的关键码值与要找的key比较，如果相等则检索成功，否则要继续用函数I计算I(h(key))的值，……。如此反复到某步或者求出的某地址空间未被占用（查找失败）或者比较相等（查找成功）为止。

       这是一个简单的c++ 程序，实现了字符串的hash，返回一个hash值。

#include<iostream>
using namespace std;
inline int hash(char* s)...{ //STLhash函数 可以把字符串hash
    unsigned long h = 0; 
    for ( ; *s; ++s)
        h = 5*h + *s;
    return h;}

    int main()
    ...{
        char* stri=new char;

        while (cin>>stri )
        ...{
            cout<<hash(stri)<<endl;
        }
        return 0;
    }

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打造最快的Hash表(和Blizzard的对话)　　作者 alexclark

关键字 Hash 哈希
原作者姓名 alexclark
文章原始出处 http://alexclark.itpub.net/post/670/16449

介绍
感谢作者无私的奉献！

正文
打造最快的Hash表(和Blizzard的对话)



開元最近学习了一下Blizzard的MPQ文件格式，颇有一些心得，其中一条就是对HastTable的理解，很想写出来给大家共享，感谢Justin Olbrantz的文章《Inside MoPaQ》，大多认识来源于此。


先提一个简单的问题，如果有一个庞大的字符串数组，然后给你一个单独的字符串，让你从这个数组中查找是否有这个字符串并找到它，你会怎么做？

有一个方法最简单，老老实实从头查到尾，一个一个比较，直到找到为止，我想只要学过程序设计的人都能把这样一个程序作出来，但要是有程序员把这样的程序交给用户，我只能用无语来评价，或许它真的能工作，但...也只能如此了。

最合适的算法自然是使用HashTable（哈希表），先介绍介绍其中的基本知识，所谓Hash，一般是一个整数，通过某种算法，可以把一个字符串"压缩" 成一个整数，这个数称为Hash，当然，无论如何，一个32位整数是无法对应回一个字符串的，但在程序中，两个字符串计算出的Hash值相等的可能非常小，下面看看在MPQ中的Hash算法

unsigned long HashString(char *lpszFileName, unsigned long dwHashType)
{
unsigned char *key = (unsigned char *)lpszFileName;
unsigned long seed1 = 0x7FED7FED, seed2 = 0xEEEEEEEE;
int ch;

while(*key != 0)
{
  ch = toupper(*key++);

seed1 = cryptTable[(dwHashType << 8) + ch] ^ (seed1 + seed2);
seed2 = ch + seed1 + seed2 + (seed2 << 5) + 3;
}
return seed1;
}

Blizzard的这个算法是非常高效的，被称为"One-Way Hash"，举个例子，字符串"unitneutralacritter.grp"通过这个算法得到的结果是0xA26067F3。
是不是把第一个算法改进一下，改成逐个比较字符串的Hash值就可以了呢，答案是，远远不够，要想得到最快的算法，就不能进行逐个的比较，通常是构造一个哈希表(Hash Table)来解决问题，哈希表是一个大数组，这个数组的容量根据程序的要求来定义，例如1024，每一个Hash值通过取模运算 (mod)对应到数组中的一个位置，这样，只要比较这个字符串的哈希值对应的位置又没有被占用，就可以得到最后的结果了，想想这是什么速度？是的，是最快的O(1)，现在仔细看看这个算法吧
int GetHashTablePos(char *lpszString, SOMESTRUCTURE *lpTable, int nTableSize)
{
int nHash = HashString(lpszString), nHashPos = nHash % nTableSize;

if (lpTable[nHashPos].bExists && !strcmp(lpTable[nHashPos].pString, lpszString))
  return nHashPos;
else
  return -1; //Error value
}

看到此，我想大家都在想一个很严重的问题："如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办？",毕竟一个数组容量是有限的，这种可能性很大。解决该问题的方法很多，我首先想到的就是用"链表",感谢大学里学的数据结构教会了这个百试百灵的法宝，我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决，只要在哈希表的每个入口挂一个链表，保存所有对应的字符串就OK了。

事情到此似乎有了完美的结局，如果是把问题独自交给我解决，此时我可能就要开始定义数据结构然后写代码了。然而Blizzard的程序员使用的方法则是更精妙的方法。基本原理就是：他们在哈希表中不是用一个哈希值而是用三个哈希值来校验字符串。

中国有句古话"再一再二不能再三再四"，看来Blizzard也深得此话的精髓，如果说两个不同的字符串经过一个哈希算法得到的入口点一致有可能，但用三个不同的哈希算法算出的入口点都一致，那几乎可以肯定是不可能的事了，这个几率是1:18889465931478580854784，大概是10的 22.3次方分之一，对一个游戏程序来说足够安全了。

现在再回到数据结构上，Blizzard使用的哈希表没有使用链表，而采用"顺延"的方式来解决问题，看看这个算法：
int GetHashTablePos(char *lpszString, MPQHASHTABLE *lpTable, int nTableSize)
{
const int HASH_OFFSET = 0, HASH_A = 1, HASH_B = 2;
int nHash = HashString(lpszString, HASH_OFFSET);
int nHashA = HashString(lpszString, HASH_A);
int nHashB = HashString(lpszString, HASH_B);
int nHashStart = nHash % nTableSize, nHashPos = nHashStart;

while (lpTable[nHashPos].bExists)
{
  if (lpTable[nHashPos].nHashA == nHashA && lpTable[nHashPos].nHashB == nHashB)
   return nHashPos;
  else
   nHashPos = (nHashPos + 1) % nTableSize;
  
  if (nHashPos == nHashStart)
   break;
}

return -1; //Error value
}

1. 计算出字符串的三个哈希值（一个用来确定位置，另外两个用来校验)
2. 察看哈希表中的这个位置
3. 哈希表中这个位置为空吗？如果为空，则肯定该字符串不存在，返回
4. 如果存在，则检查其他两个哈希值是否也匹配，如果匹配，则表示找到了该字符串，返回
5. 移到下一个位置，如果已经越界，则表示没有找到，返回
6. 看看是不是又回到了原来的位置，如果是，则返回没找到
7. 回到3

怎么样，很简单的算法吧，但确实是天才的idea, 其实最优秀的算法往往是简单有效的算法，
Blizzard被称为最卓越的游戏制作公司，不愧于此。

http://blog.blogchina.com/article_85296.361466.html
正文完