php-perl哈希实现算法–DJBX33A(Daniel J. Bernstein, Times 33 with Addition)APR哈希默认算法。

1. APR_DECLARE_NONSTD(unsigned int) apr_hashfunc_default(const char *char_key, 
2.                                                       apr_ssize_t *klen) 
3. { 
4.     unsigned int hash = 0; 
5.     const unsigned char *key = (const unsigned char *)char_key; 
6.     const unsigned char *p; 
7.     apr_ssize_t i; 
8.  
9.     /* 
10.      * This is the popular `times 33' hash algorithm which is used by 
11.      * perl and also appears in Berkeley DB. This is one of the best 
12.      * known hash functions for strings because it is both computed 
13.      * very fast and distributes very well. 
14.      * 
15.      * The originator may be Dan Bernstein but the code in Berkeley DB 
16.      * cites Chris Torek as the source. The best citation I have found 
17.      * is "Chris Torek, Hash function for text in C, Usenet message 
18.      * <27038@mimsy.umd.edu> in comp.lang.c , October, 1990." in Rich 
19.      * Salz's USENIX 1992 paper about INN which can be found at 
20.      * . 
21.      * 
22.      * The magic of number 33, i.e. why it works better than many other 
23.      * constants, prime or not, has never been adequately explained by 
24.      * anyone. So I try an explanation: if one experimentally tests all 
25.      * multipliers between 1 and 256 (as I did while writing a low-level 
26.      * data structure library some time ago) one detects that even 
27.      * numbers are not useable at all. The remaining 128 odd numbers 
28.      * (except for the number 1) work more or less all equally well. 
29.      * They all distribute in an acceptable way and this way fill a hash 
30.      * table with an average percent of approx. 86%. 
31.      * 
32.      * If one compares the chi^2 values of the variants (see 
33.      * Bob Jenkins ``Hashing Frequently Asked Questions'' at 
34.      * http://burtleburtle.net/bob/hash/hashfaq.html for a description 
35.      * of chi^2), the number 33 not even has the best value. But the 
36.      * number 33 and a few other equally good numbers like 17, 31, 63, 
37.      * 127 and 129 have nevertheless a great advantage to the remaining 
38.      * numbers in the large set of possible multipliers: their multiply 
39.      * operation can be replaced by a faster operation based on just one 
40.      * shift plus either a single addition or subtraction operation. And 
41.      * because a hash function has to both distribute good _and_ has to 
42.      * be very fast to compute, those few numbers should be preferred. 
43.      * 
44.      *                  -- Ralf S. Engelschall  
45.      */ 
46.  
47.     if (*klen == APR_HASH_KEY_STRING) { 
48.         for (p = key; *p; p++) { 
49.             hash = hash * 33 + *p; 
50.         } 
51.         *klen = p - key; 
52.     } //phpfensi.com 
53.     else { 
54.         for (p = key, i = *klen; i; i--, p++) { 
55.             hash = hash * 33 + *p; 
56.         } 
57.     } 
58.     return hash; 
59. } 

对函数注释部分的翻译: 这是很出名的times33哈希算法,此算法被perl语言采用并在Berkeley DB中出现.它是已知的最好的哈希算法之一,在处理以字符串为键值的哈希时,有着极快的计算效率和很好哈希分布.最早提出这个算法的是Dan Bernstein,但是源代码确实由Clris Torek在Berkeley DB出实作的.我找到的最确切的引文中这样说”Chris Torek,C语言文本哈希函数,Usenet消息<<27038@mimsy.umd.edu> in comp.lang.c ,1990年十月.”在Rich Salz于1992年在USENIX报上发表的讨论INN的文章中提到.这篇文章可以在上找到. 33这个奇妙的数字,为什么它能够比其他数值效果更好呢?无论重要与否,却从来没有人能够充分说明其中的原因.因此在这里,我来试着解释一下.如果某人试着测试1到256之间的每个数字(就像我前段时间写的一个底层数据结构库那样),他会发现,没有哪一个数字的表现是特别突出的.其中的128个奇数(1除外)的表现都差不多,都能够达到一个能接受的哈希分布,平均分布率大概是86%. 如果比较这128个奇数中的方差值(gibbon:统计术语,表示随机变量与它的数学期望之间的平均偏离程度)的话(见Bob Jenkins的<哈希常见疑问>http://burtleburtle.net/bob/hash/hashfaq.html,中对平方差的描述),数字33并不是表现最好的一个.(gibbon:这里按照我的理解,照常理,应该是方差越小稳定,但是由于这里不清楚作者方差的计算公式,以及在哈希离散表,是不是离散度越大越好,所以不得而知这里的表现好是指方差值大还是指方差值小),但是数字33以及其他一些同样好的数字比如 17,31,63,127和129对于其他剩下的数字,在面对大量的哈希运算时,仍然有一个大大的优势,就是这些数字能够将乘法用位运算配合加减法来替换,这样的运算速度会提高.毕竟一个好的哈希算法要求既有好的分布,也要有高的计算速度,能同时达到这两点的数字很少.

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