murmurhash算法_自我介绍的方式

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加密哈希和非加密哈希-MM是非加密哈希

首先了解下加密哈希和非加密哈希，

加密哈希函数旨在保证安全性，很难找到碰撞。即：给定的散列h很难找到的消息m；很难找到产生相同的哈希值的消息m1和m2。

非加密哈希函数只是试图避免非恶意输入的冲突。作为较弱担保的交换，它们通常更快。如果数据量小，或者不太在意哈希碰撞的频率，甚至可以选择生成哈希值小的哈希算法，占用更小的空间。

Smhasher-评价哈希算法的函数

评价一个哈希算法的好坏，人们通常会引用 SMHasher 测试集的运行结果。
Smhasher 测试Hash函数的功能，测试包括以下几个方面：

Sanity 是不是可以使用的
Performance 完成一个散列需要多长时间
Differentials 产生相同哈希的概率，可能导致相同的的最小差异
Keysets 分布均匀程度
一系列的测试方式具体可参考：https://github.com/aappleby/smhasher/wiki/SMHasher

MurmurHash

MurmurHash是一种经过广泛测试且速度很快的非加密哈希函数。它有Austin Appleby于2008年创建，并存在多种变体，名字来自两个基本运算，即multiply和rotate（尽管该算法实际上使用shift和xor而不是rotate）。

MurmurHash3可以产生32位或128位哈希，旧版本MurmurHash2产生32位或64位值，MurmurHash2A变体添加了Merkel-Damgard构造，以便可以逐步调用它。MurmurHash64A针对64位处理器进行了优化，针对32位处理器进行MurmurHash64B优化

MurmurHash2-160生成160位哈希，而MurmurHash1已过时，实现规范的实现是用C++实现的，但是有多种流行语言的有效移植，已被很多开源项目采用。

具有良好的分布性，适用于机器学习用例，例如特征哈希和随机投影，布隆过滤器中也有应用。
MurMurHash3 128 位版本的速度是 MD5 的十倍。MurMurHash3 生成 32 位哈希的用时比生成 128 位哈希的用时要长。原因在于生成 128 位哈希的实现受益于现代处理器的特性。32 位哈希值发生碰撞的可能性就比 128 位的要高得多，当数据量达到十万时，就很有可能发生碰撞。

MM通过了卡方检验和雪崩测试

Avalanche Test(雪崩测试)
这意味着输入的微小变化会导致输出发生显著变化，使其统计上看起来与随机变化没有差别。例如：MurmurHash3(“abd”,123)=454173339;MurmurHash3(“abe”,123)=4085872068

Chi-Squared Test（卡方检验）
均匀性：一般期望设计的哈希函数的哈希值均匀落入哈希空间。将哈希空间 n 等分, 得到 p个哈希值, 那么平均落入每个哈希子空间的哈希值是 ?_0= p /n, 落入第 i个子空间的哈希值个数是?_? 。统计量 x^2表示?_?到均匀分布的偏离度。哈希函数均匀性可用卡方拟合优度检验来判断。

Murmur Hash3——实现

MurmurHash：名字由两个运算得来 “multiply” “rotate”。
算法的流程如下：
使用模拟退火算法求出了最合适的参数，“c1=0xcc9e2d51” “c2=0x1b873593” “m=0x5” “n=0xe6546b64” “Hash=seed”

假设MurmurHash3(“abcde”,123)
1.
abcd变成16进制并分别左移（留下e）
0x61→0x61000000 (左移24位)
0x62→0x00620000 (左移16位)
0x63→0x00006300 (左移8位)
0x64→0x00000064
2.
相加，赋值给k
K = 0x61626364
在这里插入图片描述
3.
对k，Hash进行操作。(初始哈希值是一个随机数)。
k=kc1
k=“rotate” k by 15
k=kc2
Hash=Hash xor k

Hash=“rotate” k by 13
Hash=Hash*m+n

4.
处理tail(remaining bytes)
先左移后运算···
得到：Hash=Hash xor k
在这里插入图片描述
5.
Hash=Hash xor “block’s length”

Hash=Avalanche(Hash)

Output(Hash)
在这里插入图片描述

Murmur Hash3 or CityHash

CityHash是Google发布的字符串散列算法，和murmurhash一样，属于非加密型hash算法。CityHash算法的开发是受到MurmurHash的启发。优点是大部分步骤包含了至少两步独立的数学运算。缺点是代码较同类流行算法复杂。 Google 希望为速度而不是为了简单而优化，因此没有照顾较短输入的特例。

使用

https://github.com/hajimes/mmh3
pip install murmurhash3

import mmh3
mmh3.hash(‘foo’) # 32-bit signed int
-156908512

mmh3.hash64(‘foo’) # two 64-bit signed ints (the 128-bit hash sliced in half)
(-2129773440516405919, 9128664383759220103)

mmh3.hash128(‘foo’) # 128-bit signed int
168394135621993849475852668931176482145

mmh3.hash_bytes(‘foo’) # 128-bit value as bytes
‘aE\xf5\x01W\x86q\xe2\x87}\xba+\xe4\x87\xaf~’

mmh3.hash(‘foo’, 42) # uses 42 for its seed
-1322301282