第二十四章:不重复Hash编码暴雪Hash算法

2024-02-01 05:18

本文主要是介绍第二十四章:不重复Hash编码暴雪Hash算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

暴雪Hash算法:


#include <iostream>     
#include <ctype.h>  
using namespace std;    #define nTableSize 99991  
#define nMaxStrLen 30  //函数prepareCryptTable以下的函数生成一个长度为0x500(合10进制数:1280)的cryptTable[0x500]    
unsigned long cryptTable[0x500];  
void prepareCryptTable()    
{     unsigned long seed = 0x00100001, index1 = 0, index2 = 0, i;    for( index1 = 0; index1 < 0x100; index1++ )    {     for( index2 = index1, i = 0; i < 5; i++, index2 += 0x100 )    {     unsigned long temp1, temp2;    seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB;    temp1 = (seed & 0xFFFF) << 0x10;    seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB;    temp2 = (seed & 0xFFFF);    cryptTable[index2] = ( temp1 | temp2 );     }     }     
}     
//函数HashString以下函数计算lpszFileName 字符串的hash值,其中dwHashType 为hash的类型,    
unsigned long HashString(const char *lpszkeyName, unsigned long dwHashType )    
{    unsigned char *key  = (unsigned char *)lpszkeyName;    unsigned long seed1 = 0x7FED7FED;    unsigned long seed2 = 0xEEEEEEEE;    int ch;    while( *key != 0 )    {    ch = *key++;    seed1 = cryptTable[(dwHashType<<8) + ch] ^ (seed1 + seed2);    seed2 = ch + seed1 + seed2 + (seed2<<5) + 3;    }    return seed1;    
}    
typedef struct    
{    int nHashA;    int nHashB;    char bExists;    
} MPQHASHTABLE;    
//一种可能的结构体定义?    
typedef struct{  char *pkey;  int weight;  
}KEYNODE, *key_list;  //函数GetHashTablePos中,lpszString 为要在hash表中查找的字符串;lpTable 为存储字符串hash值的hash表;nTableSize 为hash表的长度:     
int GetHashTablePos(const char *lpszString, MPQHASHTABLE *lpTable )    
{    const int  HASH_OFFSET = 0, HASH_A = 1, HASH_B = 2;    int  nHash = HashString( lpszString, HASH_OFFSET );    int  nHashA = HashString( lpszString, HASH_A );    int  nHashB = HashString( lpszString, HASH_B );    int  nHashStart = nHash % nTableSize;    int  nHashPos = nHashStart;    while ( lpTable[nHashPos].bExists )    {    
//     如果仅仅是判断在该表中时候存在这个字符串,就比较这两个hash值就可以了,不用对结构体中的字符串进行比较。    
//         这样会加快运行的速度?减少hash表占用的空间?这种方法一般应用在什么场合?    if (lpTable[nHashPos].nHashA == nHashA    &&  lpTable[nHashPos].nHashB == nHashB )    {    return nHashPos;    }    else    {    nHashPos = (nHashPos + 1) % nTableSize;    }    if (nHashPos == nHashStart)    break;    }    return -1;    
}    
/    
//function: 哈希词典 编码    
//parameter:    
//author: lei.zhou    
//time: 2011-12-14    
/    
MPQHASHTABLE TestHashTable[nTableSize];    
int TestHashCTable[nTableSize];    
int TestHashDTable[nTableSize];    
key_list test_data[nTableSize];    //按关键字查询,如果成功返回hash表中索引位置  
key_list SearchByString(const char *string_in)  
{  const int HASH_OFFSET = 0, HASH_C = 1, HASH_D = 2;  unsigned int nHash = HashString(string_in, HASH_OFFSET);  unsigned int nHashC = HashString(string_in, HASH_C);  unsigned int nHashD = HashString(string_in, HASH_D);  unsigned int nHashStart = nHash % nTableSize;  unsigned int nHashPos = nHashStart;  while (TestHashTable[nHashPos].bExists)   {  if (TestHashCTable[nHashPos] == (int) nHashC && TestHashDTable[nHashPos] == (int) nHashD)   {  break;  //查询与插入不同,此处不需修改  }   else   {  nHashPos = (nHashPos + 1) % nTableSize;  }  if (nHashPos == nHashStart)   {  break;  }  }  if( test_data[nHashPos] && strlen(test_data[nHashPos]->pkey))   {  return test_data[nHashPos];  }   return NULL;  
}  //直接调用上面的hashstring,nHashPos就是对应的HASH值。    
int insert_string(const char *string_in)    
{    const int HASH_OFFSET = 0, HASH_C = 1, HASH_D = 2;    unsigned int nHash = HashString(string_in, HASH_OFFSET);    unsigned int nHashC = HashString(string_in, HASH_C);    unsigned int nHashD = HashString(string_in, HASH_D);    unsigned int nHashStart = nHash % nTableSize;    unsigned int nHashPos = nHashStart;    int ln, ires = 0;    while (TestHashTable[nHashPos].bExists)    {    
//      if (TestHashCTable[nHashPos]  == (int) nHashC && TestHashDTable[nHashPos] == (int) nHashD)    
//          break;    
//      //...    
//      else    //如之前所提示读者的那般,暴雪的Hash算法对于查询那样处理可以,但对插入就不能那么解决    nHashPos = (nHashPos + 1) % nTableSize;    if (nHashPos == nHashStart)    break;    }    ln = strlen(string_in);    if (!TestHashTable[nHashPos].bExists && (ln < nMaxStrLen))    {     TestHashCTable[nHashPos] = nHashC;    TestHashDTable[nHashPos] = nHashD;    test_data[nHashPos] = (KEYNODE *) malloc (sizeof(KEYNODE) * 1);    if(test_data[nHashPos] == NULL)    {    printf("10000 EMS ERROR !!!!\n");    return 0;    }    test_data[nHashPos]->pkey = (char *)malloc(ln+1);    if(test_data[nHashPos]->pkey == NULL)    {    printf("10000 EMS ERROR !!!!\n");    return 0;    }    memset(test_data[nHashPos]->pkey, 0, ln+1);    strncpy(test_data[nHashPos]->pkey, string_in, ln);    *((test_data[nHashPos]->pkey)+ln) = 0;    test_data[nHashPos]->weight = nHashPos;    TestHashTable[nHashPos].bExists = 1;   TestHashTable[nHashPos].nHashA=nHashC;  TestHashTable[nHashPos].nHashB=nHashD;  }    else    {    if(TestHashTable[nHashPos].bExists)    printf("30000 in the hash table %s !!!\n", string_in);    else    printf("90000 strkey error !!!\n");    }    return nHashPos;    
}    
int main()    
{    prepareCryptTable();  int i=insert_string("abcdefghijklmnopqrst");  int j=insert_string("abcdefghijklmnopqrt");  cout<<i<<"  "<<j<<endl;  cout<<test_data[i]->pkey<<endl;  cout<<GetHashTablePos("abcdefghijklmnopqrt",TestHashTable)<<endl;  
}    





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