C++ 哈希的应用(补充)

目录

1.位图

位图的简单实现 

 位图相关练习题

2.布隆过滤器

3.哈希切分

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1.位图

位图的简单实现 

#pragma once
namespace bit
{
    template
    class BitSet
    {
    public:
        BitSet()
        {
            _bits.resize(N / 32 + 1, 0);
        }

        // 把x映射的位标记成1
        void Set(size_t x)
        {
            assert(x < N);

            // 算出x映射的位在第i个整数
            // 算出x映射的位在这个整数的第j个位
            size_t i = x / 32;
            size_t j = x % 32;

            // _bits[i] 的第j位标记成1，并且不影响他的其他位
            _bits[i] |= (1 << j);
        }


        void Reset(size_t x)
        {
            assert(x < N);

            size_t i = x / 32;
            size_t j = x % 32;

            // _bits[i] 的第j位标记成0，并且不影响他的其他位
            _bits[i] &= (~(1 << j));
        }

        bool Test(size_t x)
        {
            assert(x < N);

            size_t i = x / 32;
            size_t j = x % 32;

            // 如果第j位是1，结果是非0，非0就是真
            // 如果第j为是0，结果是0，0就是假
            return _bits[i] & (1 << j);
        }
    private:
        vector _bits;
    };

    void TestBitSet()
    {
        //BitSet<4294967295u> bs;
        BitSet<-1> bs;
    }
}

 位图相关练习题

2.布隆过滤器

 

 

#pragma once
#include "BitSet.h"


//三种字符串哈希算法
struct HashBKDR
{
	// "int"  "insert" 
	// 字符串转成对应一个整形值，因为整形才能取模算映射位置
	// 期望->字符串不同，转出的整形值尽量不同
	// "abcd" "bcad"
	// "abbb" "abca"
	size_t operator()(const std::string& s)
	{
		// BKDR Hash
		size_t value = 0;
		for (auto ch : s)
		{
			value += ch;
			value *= 131;
		}

		return value;
	}
};

struct HashAP
{
	// "int"  "insert" 
	// 字符串转成对应一个整形值，因为整形才能取模算映射位置
	// 期望->字符串不同，转出的整形值尽量不同
	// "abcd" "bcad"
	// "abbb" "abca"
	size_t operator()(const std::string& s)
	{
		// AP Hash
		register size_t hash = 0;
		size_t ch;
		for (long i = 0; i < s.size(); i++)
		{
			ch = s[i];
			if ((i & 1) == 0)
			{
				hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));
			}
			else
			{
				hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));
			}
		}
		return hash;
	}
};

struct HashDJB
{
	// "int"  "insert" 
	// 字符串转成对应一个整形值，因为整形才能取模算映射位置
	// 期望->字符串不同，转出的整形值尽量不同
	// "abcd" "bcad"
	// "abbb" "abca"
	size_t operator()(const std::string& s)
	{
		// BKDR Hash
		register size_t hash = 5381;
		for (auto ch : s)
		{
			hash += (hash << 5) + ch;
		}

		return hash;
	}
};

template
	class BloomFilter
{
public:
	void Set(const K& key)
	{
		//Hash1 hf1;
		//size_t i1 = hf1(key);
		size_t i1 = Hash1()(key) % N;
		size_t i2 = Hash2()(key) % N;
		size_t i3 = Hash3()(key) % N;

		cout << i1 << " " << i2 << " " << i3 << endl;

		_bitset.Set(i1);
		_bitset.Set(i2);
		_bitset.Set(i3);
	}

	bool Test(const K& key)
	{
		//分别判断三个映射位
		size_t i1 = Hash1()(key) % N;
		if (_bitset.Test(i1) == false)
		{
			return false;
		}

		size_t i2 = Hash2()(key) % N;
		if (_bitset.Test(i2) == false)
		{
			return false;
		}

		size_t i3 = Hash3()(key) % N;
		if (_bitset.Test(i3) == false)
		{
			return false;
		}

		// 这里3个位都在，有可能是其他key占了，在是不准确的，存在误判
		// 不在是准确的
		return true;
	}

private:
	bit::BitSet _bitset;
	bit::vector _bitset;

};

void TestBloomFilter()
{
	//简单测试
	/*BloomFilter<100> bf;
	bf.Set("张三");
	bf.Set("李四");
	bf.Set("牛魔王");
	bf.Set("红孩儿");

	cout << bf.Test("张三") << endl;
	cout << bf.Test("李四") << endl;
	cout << bf.Test("牛魔王") << endl;
	cout << bf.Test("红孩儿") << endl;
	cout << bf.Test("孙悟空") << endl;*/

	BloomFilter<600> bf;

	
	size_t N = 100;
	std::vector v1;
	for (size_t i = 0; i < N; ++i)
	{
		std::string url = "https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/126629245";
		url += std::to_string(1234 + i);
		v1.push_back(url);
	}

	for (auto& str : v1)
	{
		bf.Set(str);
	}

	for (auto& str : v1)
	{
		cout << bf.Test(str) << endl;
	}
	cout << endl << endl;

	std::vector v2;
	for (size_t i = 0; i < N; ++i)
	{
		std::string url = "https://blog.csdn.net/weixin_48953972/article/details/125643506";
		url += std::to_string(6789 + i);
		v2.push_back(url);
	}

	size_t n2 = 0;
	for (auto& str : v2)
	{
		if (bf.Test(str))
		{
			++n2;
		}
	}
	cout << "相似字符串误判率:" << (double)n2 / (double)N << endl;

	std::vector v3;
	for (size_t i = 0; i < N; ++i)
	{
		std::string url = "https://zhuanlan.zhihu.com/p/43263751";
		url += std::to_string(6789 + i);
		v3.push_back(url);
	}

	size_t n3 = 0;
	for (auto& str : v3)
	{
		if (bf.Test(str))
		{
			++n3;
		}
	}
	cout << "不相似字符串误判率:" << (double)n3 / (double)N << endl;

}

3.哈希切分