练习38：哈希算法
最后更新于：2022-04-01 23:29:24
# 练习38：哈希算法
> 原文：[Exercise 38: Hashmap Algorithms](http://c.learncodethehardway.org/book/ex38.html)
> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
你需要在这个练习中实现下面这三个哈希函数：
FNV-1a
以创造者Glenn Fowler、Phong Vo 和 Landon Curt Noll的名字命名。这个算法产生合理的数值并且相当快。
Adler-32
以Mark Adler命名。一个比较糟糕的算法，但是由来已久并且适于学习。
DJB Hash
由Dan J. Bernstein (DJB)发明的哈希算法，但是难以找到这个算法的讨论。它非常快，但是结果不是很好。
你应该看到我使用了Jenkins hash作为`Hashmap`数据结构的默认哈希函数，所以这个练习的重点会放在这三个新的函数上。它们的代码通常来说不多，并且没有任何优化。像往常一样我会放慢速度来让你理解。
头文件非常简单，所以我以它开始：
```c
#ifndef hashmap_algos_h
#define hashmap_algos_h
#include
uint32_t Hashmap_fnv1a_hash(void *data);
uint32_t Hashmap_adler32_hash(void *data);
uint32_t Hashmap_djb_hash(void *data);
#endif
```
我只是声明了三个函数，我会在`hashmap_algos.c`文件中实现它们：
```c
#include
#include
// settings taken from
// http://www.isthe.com/chongo/tech/comp/fnv/index.html#FNV-param
const uint32_t FNV_PRIME = 16777619;
const uint32_t FNV_OFFSET_BASIS = 2166136261;
uint32_t Hashmap_fnv1a_hash(void *data)
{
bstring s = (bstring)data;
uint32_t hash = FNV_OFFSET_BASIS;
int i = 0;
for(i = 0; i < blength(s); i++) {
hash ^= bchare(s, i, 0);
hash *= FNV_PRIME;
}
return hash;
}
const int MOD_ADLER = 65521;
uint32_t Hashmap_adler32_hash(void *data)
{
bstring s = (bstring)data;
uint32_t a = 1, b = 0;
int i = 0;
for (i = 0; i < blength(s); i++)
{
a = (a + bchare(s, i, 0)) % MOD_ADLER;
b = (b + a) % MOD_ADLER;
}
return (b << 16) | a;
}
uint32_t Hashmap_djb_hash(void *data)
{
bstring s = (bstring)data;
uint32_t hash = 5381;
int i = 0;
for(i = 0; i < blength(s); i++) {
hash = ((hash << 5) + hash) + bchare(s, i, 0); /* hash * 33 + c */
}
return hash;
}
```
这个文件中有三个哈希函数。你应该注意到我默认使用`bstring`作为键，并且使用了`bchare`函数从字符串获取字符，然而如果字符超出了字符串的长度会返回0。
这些算法中每个都可以在网上搜索到，所以你需要搜索它们并阅读相关内容。同时我主要使用维基百科上的结果，之后参照了其它来源。
接着我为每个算法编写了单元测试，同时也测试了它们在多个桶中的分布情况。
```c
#include
#include
#include
#include
#include "minunit.h"
struct tagbstring test1 = bsStatic("test data 1");
struct tagbstring test2 = bsStatic("test data 2");
struct tagbstring test3 = bsStatic("xest data 3");
char *test_fnv1a()
{
uint32_t hash = Hashmap_fnv1a_hash(&test1);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
hash = Hashmap_fnv1a_hash(&test2);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
hash = Hashmap_fnv1a_hash(&test3);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
return NULL;
}
char *test_adler32()
{
uint32_t hash = Hashmap_adler32_hash(&test1);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
hash = Hashmap_adler32_hash(&test2);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
hash = Hashmap_adler32_hash(&test3);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
return NULL;
}
char *test_djb()
{
uint32_t hash = Hashmap_djb_hash(&test1);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
hash = Hashmap_djb_hash(&test2);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
hash = Hashmap_djb_hash(&test3);
mu_assert(hash != 0, "Bad hash.");
return NULL;
}
#define BUCKETS 100
#define BUFFER_LEN 20
#define NUM_KEYS BUCKETS * 1000
enum { ALGO_FNV1A, ALGO_ADLER32, ALGO_DJB};
int gen_keys(DArray *keys, int num_keys)
{
int i = 0;
FILE *urand = fopen("/dev/urandom", "r");
check(urand != NULL, "Failed to open /dev/urandom");
struct bStream *stream = bsopen((bNread)fread, urand);
check(stream != NULL, "Failed to open /dev/urandom");
bstring key = bfromcstr("");
int rc = 0;
// FNV1a histogram
for(i = 0; i < num_keys; i++) {
rc = bsread(key, stream, BUFFER_LEN);
check(rc >= 0, "Failed to read from /dev/urandom.");
DArray_push(keys, bstrcpy(key));
}
bsclose(stream);
fclose(urand);
return 0;
error:
return -1;
}
void destroy_keys(DArray *keys)
{
int i = 0;
for(i = 0; i < NUM_KEYS; i++) {
bdestroy(DArray_get(keys, i));
}
DArray_destroy(keys);
}
void fill_distribution(int *stats, DArray *keys, Hashmap_hash hash_func)
{
int i = 0;
uint32_t hash = 0;
for(i = 0; i < DArray_count(keys); i++) {
hash = hash_func(DArray_get(keys, i));
stats[hash % BUCKETS] += 1;
}
}
char *test_distribution()
{
int i = 0;
int stats[3][BUCKETS] = {{0}};
DArray *keys = DArray_create(0, NUM_KEYS);
mu_assert(gen_keys(keys, NUM_KEYS) == 0, "Failed to generate random keys.");
fill_distribution(stats[ALGO_FNV1A], keys, Hashmap_fnv1a_hash);
fill_distribution(stats[ALGO_ADLER32], keys, Hashmap_adler32_hash);
fill_distribution(stats[ALGO_DJB], keys, Hashmap_djb_hash);
fprintf(stderr, "FNV\tA32\tDJB\n");
for(i = 0; i < BUCKETS; i++) {
fprintf(stderr, "%d\t%d\t%d\n",
stats[ALGO_FNV1A][i],
stats[ALGO_ADLER32][i],
stats[ALGO_DJB][i]);
}
destroy_keys(keys);
return NULL;
}
char *all_tests()
{
mu_suite_start();
mu_run_test(test_fnv1a);
mu_run_test(test_adler32);
mu_run_test(test_djb);
mu_run_test(test_distribution);
return NULL;
}
RUN_TESTS(all_tests);
```
我在代码中将`BUCKETS`的值设置得非常高，因为我的电脑足够快。如果你将它和`NUM_KEYS`调低，就会比较慢了。这个测试运行之后，对于每个哈希函数，通过使用R语言做统计分析，可以观察键的分布情况。
我实现它的方式是使用`gen_keys`函数生成键的大型列表。这些键从`/dev/urandom`设备中获得，它们是一些随机的字节。之后我使用了这些键来调用`fill_distribution`，填充了`stats `数组，这些键计算哈希值后会被放入理论上的一些桶中。所有这类函数会遍历所有键，计算哈希，之后执行类似`Hashmap`所做的事情来寻找正确的桶。
最后我只是简单打印出一个三列的表格，包含每个桶的最终数量，展示了每个桶中随机储存了多少个键。之后可以观察这些数值，来判断这些哈希函数是否合理对键进行分配。
## 你会看到什么
教授R是这本书范围之外的内容，但是如果你想试试它，可以访问[r-project.org](http://www.r-project.org/)。
下面是一个简略的shell会话，向你展示了我如何运行`1tests/hashmap_algos_test`来获取`test_distribution`产生的表（这里没有展示），之后使用R来观察统计结果：
```sh
$ tests/hashmap_algos_tests
# copy-paste the table it prints out
$ vim hash.txt
$ R
> hash <- read.table("hash.txt", header=T)
> summary(hash)
FNV A32 DJB
Min. : 945 Min. : 908.0 Min. : 927
1st Qu.: 980 1st Qu.: 980.8 1st Qu.: 979
Median : 998 Median :1000.0 Median : 998
Mean :1000 Mean :1000.0 Mean :1000
3rd Qu.:1016 3rd Qu.:1019.2 3rd Qu.:1021
Max. :1072 Max. :1075.0 Max. :1082
```
首先我只是运行测试，它会在屏幕上打印表格。之后我将它复制粘贴到下来并使用`vim hash.txt`来储存数据。如果你观察数据，它会带有显示这三个算法的`FNV A32 DJB`表头。
接着，我运行R来使用`read.table`命令加载数据集。它是个非常智能的函数，适用于这种tab分隔的数据，我只要告诉它`header=T`，它就知道数据集中带有表头。
最后，我家在了数据并且可以使用`summary`来打印出它每行的统计结果。这里你可以看到每个函数处理随机数据实际上都没有问题。我会解释每个行的意义：
Min.
它是列出数据的最小值。FNV似乎在这方面是最优的，因为它有最大的结果，也就是说它的下界最严格。
1st Qu.
数据的第一个四分位点。
Median
如果你对它们排序，这个数值就是最重点的那个数。中位数比起均值来讲更有用一些。
Mean
均值对大多数人意味着“平均”，它是数据的总数比数量。如果你观察它们，所有均值都是1000，这非常棒。如果你将它去中位数对比，你会发现，这三个中位数都很接近均值。这就意味着这些数据都没有“偏向”一端，所以均值是可信的。
3rd Qu.
数据后四分之一的起始点，代表了尾部的数值。
Max.
这是数据中的最大值，代表了它们的上界。
观察这些数据，你会发现这些哈希算法似乎都适用于随机的键，并且均值与我设置的`NUM_KEYS`匹配。我所要找的就是如果我为每个桶中生成了1000个键，那么平均每个桶中就应该有100个键。如果哈希函数工作不正常，你会发现统计结果中均值不是1000，并且第一个和第三个四分位点非常高。一个好的哈希算法应该使平均值为1000，并且具有严格的范围。
同时，你应该明白即使在这个单元测试的不同运行之间，你的数据的大多数应该和我不同。
## 如何使它崩溃
这个练习的最后，我打算向你介绍使它崩溃的方法。我需要让你变写你能编写的最烂的哈希函数，并且我会使用数据来证明它确实很烂。你可以使用R来进行统计，就像我上面一样，但也可能你知道其他可以使用的工具来进行相同的统计操作。
这里的目标是让一个哈希函数，它表面看起来是正常的，但实际运行就得到一个糟糕的均值，并且分布广泛。这意味着你不能只让你返回1，而是需要返回一些看似正常的数值，但是分布广泛并且都填充到相同的桶中。
如果你对这四个函数之一做了一些小修改来完成任务，我会给你额外的分数。
这个练习的目的是，想像一下一些“友好”的程序员见到你并且打算改进你的哈希函数，但是实际上只是留了个把你的`Hashmap`搞砸的后门。
## 附加题
+ 将`hashmap.c`中的`default_hash`换成`hashmap_algos.c`中的算法之一，并且再次通过所有测试。
+ 向`hashmap_algos_tests.c`添加`default_hash`，并将它与其它三个哈希函数比较。
+ 寻找一些更多的哈希函数并添加进来，你永远都不可能找到太多的哈希函数！
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