哈希算法和随机数字

读者指南：

参考资料 ： 

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

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

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

 

哈希和随机数的概念

哈希对信息计算得到一个位置信息，哈希不要求反向查找，哈希存在碰撞。

一个分布均匀的随机函数是一个良好的哈希算法。

素数乘法有很好的的随机性。 

哈希算法分类：

加法Hash；把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果

位运算Hash；这类型Hash函数通过利用各种位运算（常见的是移位和异或）来充分的混合输入元素

乘法Hash；这种类型的Hash函数利用了乘法的不相关性（平方取中法，FNV算法）

除法Hash；除法和乘法一样，同样具有表面上看起来的不相关性。不过，因为除法太慢，这种方式几乎找不到真正的应用

查表Hash；查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表，但是，查表是它的一种最快的实现方式。查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。

混合Hash；混合Hash算法利用了以上各种方式。各种常见的Hash算法，比如MD5、Tiger都属于这个范围。它们一般很少在面向查找的Hash函数里面使用 

 

FNV算法

FNV-1和FNV-1a算法对于最终生成的哈希值（hash）有一定限制
　　1，hash是无符号整型
　　2，hash的位数（bits），应该是2的n次方（32，64），一般32位的就够用了。

相关变量：
hash值：一个n位的unsigned int型hash值
offset_basis：初始的哈希值
FNV_prime：FNV用于散列的质数
octet_of_data：8位数据（即一个字节）

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特点说明

FNV-1a和FNV-1的唯一区别就是xor和multiply的顺序不同，他们所采用的FNV_prime和offset_basis都相同，有人认为FNV-1a在进行小数据（小于4个字节）哈希时有更好的性能。

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