哈希算法

前面介绍了哈希表的工作原理和哈希冲突的处理方法。然而无论是开放寻址还是链式地址，它们只能保证可以在发生冲突时正常工作，而无法减少哈希冲突的发生。

如果哈希冲突过于频繁，哈希表的性能则会急剧劣化。如下图所示，对于链式哈希表，理想情况下键值对均匀分布在各个桶中，达到最佳查询效率；最差情况所有键值对都存储到同一个桶中，时间复杂度退化至 O(n) 。

键值对的分布情况由哈希函数决定。在前面的哈希表实现中，哈希函数是直接对键取数组长度的模：

        /*哈希函数*/
	int hashFunc(int key){
		int index = key % capacity;
		return index;
	}

index = hash(key) % capacity
观察以上公式，当哈希表容量capacity固定时，哈希算法hash()决定了输出值，进而决定了键值对在哈希表中的分布情况。

为降低哈希冲突发生的概率，我们应当将注意力集中在哈希算法hash()的设计上 。

哈希算法的目标

为了实现“既快又稳”的哈希表数据结构，哈希算法应该具备以下特点：

• 确定性： 对于相同的输入，哈希算法应始终产生相同的输出。这样才能确保哈希表时可靠的。
• 效率高： 计算哈希值的过程应该足够快。计算开销越小，哈希表的实用性越高。
• 均匀分布： 哈希算法应使得键值对均匀分布在哈希表中。分布越均匀，哈希冲突的概率就越低。

实际上哈希算法除了可以用于实现哈希表，还广泛应用于其他领域中。

• 密码存储：为了保护用户密码的安全，系统通常不会直接存储用户的明文密码，而是存储密码的哈希值。当用户输入密码时，系统会对输入的密码计算哈希值，然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么密码就被视为正确。
• 数据完整性检查：数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送；接收方可以重新计算接收到的数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配，那么数据就被视为完整。

对于密码学的相关应用，为了防止从哈希值推导出原始密码登逆向工程，哈希算法需要具备更高等级的安全特性。

• 单向性：无法通过哈希值反推出关于输入数据的任何信息。
• 抗碰撞性：应当极难找到两个不同的输入，使得它们的哈希值相同。
• 雪崩效应：输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。

注意：“均匀分布”与“抗碰撞性”是两个独立的概念，满足均匀分布不一定满足抗碰撞性。例如，在随机输入key下，哈希函数key % 100可以产生均匀分布的输出，但该哈希算法过于简单，所有后两位相等的key的输出都相同，因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的key，从而破解密码。

哈希算法的设计

哈希算法的设计是需要考虑多项因素的复杂问题。然而对于某些要求不高的场景，我们也能设计一些简单的哈希算法。

• 加法哈希：对输入的每个字符的ASCII码进行相加，将得到的总和作为哈希值。
• 乘法哈希：利用乘法的不相关性，每轮乘一个常数，将各字符的ASCII码积累到哈希值中。
• 异或哈希：将输入的每个元素通过异或操作累积到一个哈希值中。
• 旋转哈希：将每个字符的ASCII码累积到一个哈希值中，每次累积之前都会对哈希值进行旋转操作。

/*加法哈希*/
int addHash(string key){
	long long hash = 0;
	/*1000000007 是一个质数，使用质数作为模数可以减少哈希冲突的概率*/
	/*避免内存溢出，保证结果在int整数范围内*/
	const int MODULE = 1000000007;
	/*使用unsigned char保证字符转换后都为正数，避免了减法的发生*/
	for (unsigned char ch : key){
		hash = (hash + (int)ch) % MODULE;
	}
	return (int)hash;
}
/*乘法哈希*/
int mulHash(string key){
	long long hash = 0;
	const int MODULE = 1000000007;
	for (unsigned char ch : key){
		hash = (31 * hash + (int)ch) % MODULE;
	}
	return (int)hash;
}
/*异或哈希*/
int xorHash(string key){
	long long hash = 0;
	const int MODULE = 1000000007;
	for (unsigned char ch : key){
		hash ^= (int)ch;
	}
	return (int)hash;
}
/*旋转哈希*/
int rotHash(string key){
	long long hash = 0;
	const int MODULE = 1000000007;
	for (unsigned char ch : key){
		hash = ((hash << 4)^(hash >> 28) ^ (int)ch) % MODULE;
	}
	return (int)hash;
}

观察发现每一种哈希算法的最后一步都是对大质数1000000007取模，以确保哈希值在合适的范围内。

原因：使用大质数作为模数，可以最大化地保证哈希值均匀分布。因为质数不与其他数字存在公约数，可以减少因取模操作而产生的周期性模式，从而避免哈希冲突。
举个例子，假设我们选择合数9作为模数，它可以被3整除，那么所有可以被3整除的key都会被映射到0、3、6这三个哈希值。

如果输入key恰好满足这种等差数列的数据分布，那么哈希值就会出现聚堆，从而加重哈希冲突。现在，假设将module替换为质数13，由于key和module之间不存在公约数，因此输出的哈希值的均匀性会明显提升。

说明：如果能保证key是随机均匀分布的，那么选择质数或者合数作为模数都是可以的，它们都能输出均匀分布的哈希值。而当key的分布存在某种周期性时，对合数取模更容易出现聚集现象。

总而言之，我们通常选取质数作为模数，并且这个质数最好足够大，以尽可能消除周期模式，提升哈希算法的稳健性。