因为有项目需要，要做一个类似ispell的软件，其中会产生大量的对单词的查找操作，于是经过一翻研究，得出以下HASH算法，经过验证比一般的查表的FNV HASH算法产生的分布曲线基本没什么两样，并且在大部分的不同字典下，本算法要比查表的FNV HASH算法表现出速度更快，分布更均匀。

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引言：因为有项目需要，要做一个类似ispell的软件，其中会产生大量的对单词的查找操作，于是经过一翻研究，得出以下HASH算法，经过验证比一般的查表的FNV HASH算法产生的分布曲线基本没什么两样，并且在大部分的不同字典下，本算法要比查表的FNV HASH算法表现出速度更快，分布更均匀。

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基于英文单词的快速HASH索引算法。

因为有项目需要,要做一个类似ispell的软件,其中会产生大量的对单词的查找操作,于是经过一翻研究,得出以下hash算法,经过验证比一般的查表的fnv hash算法产生的分布曲线基本没什么两样,并且在大部分的不同字典下,本算法要比查表的fnv hash算法表现出速度更快,分布更均匀.但是因为是实验结果,所以暂时还没得出有效的数学推论,但是从大量的不同的字典测试数据来看,此算法确实效率不错.

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由于以前没有涉及过相关的纯算法的设计,所以刚刚开始的时候,打算随便选用一种hash,比如说用%除大质数,然后借此搭建一个比较强壮的测试环境,然后打算根据测试结果来改进hash算法的模型. 【扩展信息:Jakarta Tomcat配置的十大技】

最开始,我的hash函数是这样的:

unsigned int hash_func(char *str, int len)

{

while(p - str < len)

sum += *(p++);

return sum % max_prime_less_than_hash_len;

}

非常简单,但是这是绝对不可取的,通过这个函数,我选取了一个23w词的字典做为测试,当hash size=1024的时候,得到了以下的图象:

看得出震荡幅度相当大,那么如何来改进呢?首先想到可能产生的冲突的是这种情况:abcd与acbd,对于这两种单词来说,如果用上面的hash函数,就一定会发生碰撞,为什么呢?因为每个字符少了关于它自己的位置信息,于是第一次改进版本的hash函数就给每个字符加上了它的位置信息,将上面所描述的函数改进为:

unsigned int hash_func(char *str, int len)

{

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