simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。 simhash最牛逼的一点就是将一个文档，最后转换成一个64位的字节，暂且称之为特征字，然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是
原理
simhash值的生成图解如下：
大概花三分钟看懂这个图就差不多怎么实现这个simhash算法了。特别简单。谷歌出品嘛，简单实用。
算法过程大概如下：
将Doc进行关键词抽取(其中包括分词和计算权重)，抽取出n个(关键词，权重)对， 即图中的(feature, weight)们。 记为feature_weight_pairs = [fw1, fw2 ... fwn]，其中fwn = (feature_n, weight_n)。
hash_weight_pairs = [ (hash(feature), weight) for feature, weight in feature_weight_pairs ]生成图中的(hash,weight)们, 此时假设hash生成的位数bits_count = 6（如图）;
然后对hash_weight_pairs进行位的纵向累加，如果该位是1，则+weight,如果是0，则-weight，最后生成bits_count个数字，如图所示是[13, 108, -22, -5, -32, 55], 这里产生的值和hash函数所用的算法相关。
[13,108,-22,-5,-32,55] -> 110001这个就很简单啦，正1负0。
到此，如何从一个doc到一个simhash值的过程已经讲明白了。 但是还有一个重要的部分没讲.
simhash值的海明距离计算
二进制串A 和 二进制串B 的海明距离 就是A xor B后二进制中1的个数。
举例如下：
A = 100111;
B = 101010;
hamming_distance(A, B) = count_1(A xor B) = count_1(001101) = 3;
当我们算出所有doc的simhash值之后，需要计算doc A和doc B之间是否相似的条件是：
A和B的海明距离是否小于等于n，这个n值根据经验一般取值为3,
simhash本质上是局部敏感性的hash，和md5之类的不一样。 正因为它的局部敏感性，所以我们可以使用海明距离来衡量simhash值的相似度。
高效计算二进制序列中1的个数
/* src/Simhasher.hpp */boolisEqual(uint64_tlhs,uint64_trhs,unsignedshortn=3){unsignedshortcnt=0;lhs^=rhs;while(lhs&&cnt<=n){lhs&=lhs-1;cnt++;}if(cnt<=n){returntrue;}returnfalse;}
由上式这个函数来计算的话，时间复杂度是 O(n); 这里的n默认取值为3。由此可见还是蛮高效的。
simhash实现的工程项目
我自己写的simhash
主要是针对中文文档，也就是此项目进行simhash之前同时还进行了分词和关键词的抽取。
对比其他算法
百度的去重算法
百度的去重算法最简单，就是直接找出此文章的最长的n句话，做一遍hash签名。n一般取3。 工程实现巨简单，据说准确率和召回率都能到达80%以上。
shingle算法
shingle原理略复杂，不细说。 shingle算法我认为过于学院派，对于工程实现不够友好，速度太慢，基本上无法处理海量数据。