1.ip变化会影响nginx ip hash
2.哈希表字符串
3.哈希算法的算算法原理 哈希算法是什么
4.局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量数据相似性查找技术
5.常见的哈希算法有哪些？
6.高效相似度计算：局部敏感哈希算法Locality Sensitive Hashing (LSH)

ip变化会影响nginx ip hash

       ä¼šå½±å“ã€‚只要用户的IP不发生改变，当前用户的会话就能够一直保持，nginx的iphash算法是取ip地址的前三段数字进行hash映射，如果ip变化会影响nginxiphash。

哈希表字符串

       著名的ELFhash算法是一种哈希函数，用于将任意长度的法源字符串映射到一个固定长度的整数值，以实现高效的算算法数据查找和存储。

       算法的法源核心在于使用位移、加法、算算法异或和位掩码等基本操作，法源电子签章源码对输入字符串的算算法每个字符进行处理，最终得到一个唯一的法源哈希值。具体过程如下：

       首先，算算法定义一个初始值h为0。法源然后，算算法遍历输入字符串key中的法源每个字符。对于每个字符c，算算法执行以下操作：将h左移4位，法源然后与当前字符c进行相加。算算法接着，将h与0XfL进行按位与操作，得到g。如果g不为0，就执行h与g的右移位操作，然后与g进行异或操作。最后，将h与g的反码进行与操作，将结果赋给h。

       通过以上步骤，即可得到一个与输入字符串对应的哈希值。最后，通过哈希值对模数MOD取模，得到最终的哈希值。

       ELFhash算法的优势在于简单、高效、空间和时间复杂度低。它通常用于字符串匹配、散列表等场景，能够快速查找、插入和删除数据。然而，仿牛客社区项目 源码该算法的缺点在于可能会产生哈希冲突，即不同的字符串可能会得到相同的哈希值。因此，在使用ELFhash算法时，需要考虑到哈希冲突的处理方法，如链地址法、开放地址法等，以确保算法的正确性和稳定性。

扩展资料

       散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

哈希算法的原理 哈希算法是什么

       1、哈希算法又叫散列算法，是将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。它的原理其实很简单，就是把一段交易信息转换成一个固定长度的字符串。MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。

       2、这串字符串具有一些特点：

       （1）信息相同，字符串也相同。

       （2）信息相似不会影响字符串相同。

       （3）可以生成无数的信息，但是字符串的种类是一定的，所以是不可逆的。

局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量数据相似性查找技术

       探索海量数据中的相似性：LSH技术详解

       在现代数据处理中，海量用户信息的相似性查找是关键任务。在微博全量用户关注关系中寻找相似用户，传统的协同过滤方法耗时且效率低下。面对亿级用户，冷链溯源码扫不出简单的O(n^2)复杂度无法胜任。这就引出了一个高效的数据处理技术——局部敏感哈希（LSH），它通过牺牲部分精度来换取计算效率的提升。

       LSH：近似计算的救星

       首先，我们来看看MinHashing，它在高维稀疏数据中大显身手。Jaccard系数衡量的是两个集合的相似度，MinHash通过随机排列和取最小非零值的索引值，巧妙地近似了这种度量。尽管这只能提供近似的Jaccard相似度，但它避免了全排列带来的高计算成本。Spark的MinHashLSH实现为我们提供了实战支持。

       然而，MinHashing的效率并未达到理想，LSH在此基础上引入了关键改进。LSH的核心思想是：相似的点在哈希映射后，有更高的概率落入同一“桶”中，而非相似的点则相反。为了实现这一目标，LSH需要设计满足特定性质的哈希函数，如对于相似点，哈希值相同的概率大于不相似点。

       LSH的工作原理与应用

       LSH将向量分为若干“带”，每个带包含多个哈希值。当两个向量在至少一个带上的哈希值相同，它们就有可能是相似的。通过调整带的数量和阈值，我们可以在保证一定程度的准确性的前提下，大大减少比较的用户数量。这在实际应用中，如文本、和结构化数据中，为大规模数据处理提供了强有力的工具。

       LSH的魅力与局限

       尽管LSH带来了显著的性能提升，但仍有待深入研究。如MinHashing与LSH性质的h5暗堡源码大全证明，以及BloomFilter与LSH的关系，都值得进一步探讨。在探索的道路上，个人水平和资源的限制总会存在，但正是这样的挑战激发了我们去发现更多的可能性。知乎用户@hunter7z的见解为我提供了宝贵的启示，值得我们在学习和实践中不断借鉴。

       通过阅读资料和实践，我们得以理解LSH在海量数据处理中的核心价值，同时也意识到其背后还有许多未解之谜等待我们去探索。让我们继续学习，揭开LSH的神秘面纱，为数据处理的未来贡献力量。

       

参考资料：

       《大规模数据挖掘》

       @hunter7z：大规模数据的相似度计算：LSH算法

       Spark 2.2.0 JavaDoc: MinHashLSH

       《局部敏感哈希》

       Brook_icv：图像检索(6)：局部敏感哈希索引(LSH) - 博客园

常见的哈希算法有哪些？

       1、RSHash

       unsigned int RSHash(const std::string& str)

       {

       unsigned int b = ;

       unsigned int a = ;

       unsigned int hash = 0;

       for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)

       {

       hash = hash * a + str[i];

       a = a * b;

       }

       return hash;

       }

       2、JSHash

       unsigned int JSHash(const std::string& str)

       {

       unsigned int hash = ;

       for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)

       {

       hash ^= ((hash << 5) + str[i] + (hash >> 2));

       }

       return hash;

       }

       3、PJWHash

       unsigned int PJWHash(const std::string& str)

       {

       unsigned int BitsInUnsignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);

       unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnsignedInt * 3) / 4);

       unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnsignedInt / 8);

       unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnsignedInt - OneEighth);

       unsigned int hash = 0;

       unsigned int test = 0;

       for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)

       {

       hash = (hash << OneEighth) + str[i];

       if((test = hash & HighBits) != 0)

       {

       hash = (( hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));

       }

       }

       return hash;

       }

       4、ELFHash

       unsigned int ELFHash(const std::string& str)

       {

       unsigned int hash = 0;

       unsigned int x = 0;

       for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)

       {

       hash = (hash << 4) + str[i];

       if((x = hash & 0xFL) != 0)

       {

       hash ^= (x >> );

       }

       hash &= ~x;

       }

       return hash;

       }

       5、BKDRHash

       unsigned int BKDRHash(const std::string& str)

       {

       unsigned int seed = ; // etc..

       unsigned int hash = 0;

       for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)

       {

       hash = (hash * seed) + str[i];

       }

       return hash;

       }

       哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。

高效相似度计算：局部敏感哈希算法Locality Sensitive Hashing (LSH)

       前言：最近工作接触文本相似度匹配的一些任务，对于使用的一些算法补下基础知识。

       一、摘要

       局部敏感哈希(LSH)是一种广泛应用于近似最近邻搜索(ANN)的技术。高效相似度搜索的解决方案是有利可图的，像谷歌、Netflix、亚马逊、Spotify、黑马底部副图指标源码优步等大公司的许多核心功能都依赖于相似度搜索。例如亚马逊使用相似度搜索来比较用户，以相似度最高的用户，根据其历史购买记录来寻找新产品推荐。

       二、背景

       想象一个包含数百万甚至数十亿个样本的数据集，我们如何有效地比较所有这些样本?

       即使在最好的硬件上，采用穷举法比较所有数据对是不可能的，这最多产生O(n²)的搜索复杂度。即使将单个查询与数十亿个样本进行比较，我们仍然产生最多为O(n)的搜索复杂度。此外还需要考虑单个相似性计算背后的复杂度。

       怎样才能避免这种情况呢？

       解决方案是近似搜索 ，不采用穷举搜索，而是 限制搜索范围，只搜索最相关的部分。

       LSH是一种为我们提供亚线性搜索时间的算法。

       三、算法简介

       当我们考虑寻找相似向量对的复杂性时，我们发现即使在相当小的数据集上，比较所有东西所需的计算数量也是难以想象得大。这里引入 向量索引，如果我们想要将所有这些向量相互进行比较，最佳排序方法是对数线性时间复杂度。所以我们需要一种 减少比较次数 的方法。理想情况下，我们只想比较我们认为是潜在匹配的向量（候选对），局部敏感散(LSH)允许我们这样做。

       LSH由多种不同的方法组成。在本文中，我们将介绍由多个步骤组成的传统方法——shingling、MinHashing和band的LSH函数。核心是允许对同一个样本进行分段和多次哈希，当一对向量至少被哈希到一次相同的值时，我们把它们标记为候选对（即潜在匹配的向量）。

       典型的哈希函数旨在将不同的值放入不同的桶中，尽量减少多个键值被映射到同一个桶的可能性（即尽量减少哈希碰撞），LSH的哈希函数与其正好相反，希望将相似的值放入相同的桶中，实现最大化哈希碰撞（理想情况下只针对相似的输入，但不可避免地存在不相似的向量被标记为候选对进行minhash）。

       在LSH中没有单一的哈希方法。事实上，它们都共享相同的“通过哈希函数的桶相似样本”逻辑，但它们可以有很大的不同。

       四、三个步骤：Shingling, MinHashing, Band and LSH

       本文探索LSH的方法包括三个步骤。首先，我们使用k-shingling(和one-hot编码)将文本转换为稀疏向量，然后使用minhashing创建“签名”，最后将签名向量传递给LSH环节以淘汰候选对。

       4.1 k-Shingling

       定义：k-Shingling（简称shingling）将一串文本转换为一组“shingles”的过程。这个过程类似于在我们的文本字符串中移动一个长度为k的窗口，并将每一步移动获取的k个字符 整理成去重的“shingle set”。

       4.2 Minhashing

       定义：在保持相相似度的情况下，Minhashing通过哈希函数将稀疏的one-hot编码向量映射到密集向量（minhash签名向量）。有了稀疏向量，我们所做的是为我们密集向量中的每个签名位置分配不同的minhash函数将稀疏向量映射到signature。

       Min Hashing算法解决了前面所说的计算复杂度：它通过将向量A、B映射到低维空间中的两个签名向量，并且近似保持A、B之间的相似度，降低了用户相似度在高维下的计算复杂度。

       4.3 Band 和 Hash

       我们将对LSH采用banding方法——它将获取我们的签名，对每个签名的片段进行哈希，并查找哈希冲突，将具有一些相似性的签名哈希到同一桶中，从而将其标识为候选对。

       定义：banding方法通过将密集向量分成b个子向量，通过相同的哈希函数处理每个子向量并映射到一个哈希桶中，两个向量的子向量匹配，我们将各自的完整向量视为候选对。

       例如，想象一下，我们把一个维的向量分成个片段，这给了我们次机会来识别两个向量之间匹配的子向量。但这也增加了误报的数量(我们标记为候选对的样本，它们实际并不相似)，但是我们会尽量减少这些问题。

       五、优化Bands

       假设我们将signature向量分为[公式] 个band，每个band的大小为 [公式] ，两个用户向量之间的Jaccard相似度为 [公式] ：

       这个概率在[公式] 和 [公式] 取不同值时总是一个S形的曲线（这个S形曲线的特点在于，当 [公式] 超过一个阈值之后，两个用户成为candidate的概率会迅速增加并接近于1。这个阈值就是概率变化最陡的地方，近似为[公式] ）；

       上面的例子中[公式] ， [公式] ，可视化当前的概率值 [公式] -是否候选集 [公式] 之间的关系，我们注意到一个模式：虽然这种对齐并不完美，但我们可以看到理论计算的概率 [公式] 与真正的候选配对结果之间的相关性。

       现在，我们可以通过修改[公式] 来推测具有不同相似性分数的候选对的返回概率，通过优化 [公式] 值来移动LSH函数的相似性阈值。

       增加[公式] 值提供更多的子向量部分哈希碰撞的可能性更大，返回更多的候选对，将导致更多的误报（FP），也会减少一些漏网之鱼（FN）.

       六、源码

       Github源码： github.com/topics/local...

       Scala中基于Jaccard 距离的LSH相似度计算代码： spark.apache.org/docs/3...

       七、参考

       参考： Locality Sensitive Hashing (LSH): The Illustrated Guide | Pinecone

       参考： hunter7z：大规模数据的相似度计算：LSH算法

       参考： allen：一文纵览KNN（ANN）向量检索

哈希算法与MD5、SHA

       哈希算法(Hash Algorithm)又称散列算法、散列函数、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。哈希算法将数据重新打乱混合，重新创建一个哈希值。

       哈希算法通常有以下几个特点：

       哈希算法主要用来保障数据真实性(即完整性)，即发信人将原始消息和哈希值一起发送，收信人通过相同的哈希函数来校验原始数据是否真实。

       注：

       哈希算法主要有MD4、MD5、SHA。

       冲突避免：

       宇宙中原子数大约在的次方到次方之间，所以2的次方有足够的空间容纳所有的可能，算法好的情况下冲突碰撞的概率很低。

       MD5

       1、数据填充

       对消息进行数据填充，使消息的长度对取模得，设消息长度为X，即满足X mod =。根据此公式得出需要填充的数据长度。

       填充方法：在消息后面进行填充，填充第一位为1，其余为0。

       2、添加消息长度

       在第一步结果之后再填充上原消息的长度，可用来进行的存储长度为位。如果消息长度大于，则只使用其低位的值，即（消息长度 对 取模）。

       在此步骤进行完毕后，最终消息长度就是的整数倍。

       3、数据处理

       准备需要用到的数据：

       4个常数： A = 0x, B = 0x0EFCDAB, C = 0xBADCFE, D = 0x; 4个函数：F(X,Y,Z)=(X & Y) | ((~X) & Z); G(X,Y,Z)=(X & Z) | (Y & (~Z)); H(X,Y,Z)=X ^ Y ^ Z; I(X,Y,Z)=Y ^ (X | (~Z)); 把消息分以位为一分组进行处理，每一个分组进行4轮变换，以上面所说4个常数为起始变量进行计算，重新输出4个变量，以这4个变量再进行下一分组的运算，如果已经是最后一个分组，则这4个变量为最后的结果，即MD5值。

       代码实现： MD5算法C代码实现

       SHA-1

       年2月日，CWI Amsterdam与Google宣布了一个成功的SHA-1碰撞攻击[][]，发布了两份内容不同但SHA-1散列值相同的PDF文件作为概念证明。

       SHA1的分组过程

       对于任意长度的明文，SHA1的明文分组过程与MD5相类似，首先需要对明文添加位数，使明文总长度为（mod）位。在明文后添加位的方法是第一个添加位是l，其余都是0。然后将真正明文的长度（没有添加位以前的明文长度）以位表示，附加于前面已添加过位的明文后，此时的明文长度正好是位的倍数。与MD5不同的是SHA1的原始报文长度不能超过2的次方，另外SHA1的明文长度从低位开始填充。

       经过添加位数处理的明文，其长度正好为位的整数倍，然后按位的长度进行分组（block），可以划分成L份明文分组，我们用Y0，Y1，……YL-1表示这些明文分组。对于每一个明文分组，都要重复反复的处理，这些与MD5是相同的。

       对于位的明文分组，SHA1将其再分成份子明文分组（sub-block），每份子明文分组为位，我们使用M[k]（k= 0, 1,……）来表示这份子明文分组。之后还要将这份子明文分组扩充到份子明文分组，我们记为W[k]（k= 0, 1,……），扩充的方法如下。

       W t = M t , 当0≤t≤

       W t = ( W t-3 ⊕ W t-8⊕ W t-⊕ W t- ) «< 1, 当≤t≤

       SHA1有4轮运算，每一轮包括个步骤（一共步），最后产生位摘要，这位摘要存放在5个位的链接变量中，分别标记为A、B、C、D、E。这5个链接变量的初始值以进制位表示如下。

       A=0x

       B=0xEFCDAB

       C=0xBADCFE

       D=0x

       E=0xC3D2E1F0

       SHA1的4轮运算

       SHA1有4轮运算，每一轮包括个步骤，一共步，当第1轮运算中的第1步骤开始处理时，A、B、C、D、E五个链接变量中的值先赋值到另外5个记录单元A′，B′，C′，D′，E′中。这5个值将保留，用于在第4轮的最后一个步骤完成之后与链接变量A，B，C，D，E进行求和操作。

       SHA1的4轮运算，共个步骤使用同一个操作程序，如下：

       A,B,C,D,E←[(A«<5)+ ft(B,C,D)+E+Wt+Kt],A,(B«<),C,D

       其中 ft(B,C,D)为逻辑函数，Wt为子明文分组W[t]，Kt为固定常数。这个操作程序的意义为：

       ● 将[(A«<5)+ ft(B,C,D)+E+Wt+Kt]的结果赋值给链接变量A；

       ● 将链接变量A初始值赋值给链接变量B；

       ● 将链接变量B初始值循环左移位赋值给链接变量C；

       ● 将链接变量C初始值赋值给链接变量D；

       ● 将链接变量D初始值赋值给链接变量E。

       代码实现： SHA-1算法C代码实现

       SHA-

       SHA- 算法输入报文的最大长度不超过2^ bit，输入按-bit 分组进行处理，产生的输出是一个-bit 的报文摘要。

       代码实现： SHA-算法C代码实现

       参考

       简书： Hash算法总结

       维基百科： 哈希函数散列函数

       维基百科： MD5算法

       百度百科： MD5

       CNBlogs: SHA1算法原理

       CSDN： SHA-算法实现