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前言
A.建议
1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。
2.建议读者学习算法的时候，自己手动一步一步地运行算法。
B.简介
MurmurHash1是一种快速、非加密型哈希函数，由Austin Appleby于2008年设计。该算法以高效计算和较低碰撞率著称，适用于一般的哈希检索操作。它采用乘法、位移、异或等操作对输入数据进行混淆与混合，生成固定长度（通常是32位）的哈希值。MurmurHash1特别注重在面对规律性强的键时保持良好的随机分布特性，适用于内存表、数据库索引等场景。尽管已有一些更新版本（如MurmurHash3），MurmurHash1仍因其简洁高效而在某些情况下被选用。
一 代码实现
MurmurHash1是MurmurHash系列中较早的一个版本。以下是MurmurHash1的32位版本C语言实现：
#include <stdint.h>
#include <string.h>
// MurmurHash1 32-bit variant
uint32_t murmurhash1_32(const void *key, size_t len, uint32_t seed) {
const uint8_t *data = (const uint8_t *)key;
uint32_t h = seed;
while (len >= 4) {
uint32_t k = *(uint32_t*)data;
k *= 0xcc9e2d51;
k = (k << 15) | (k >> 17);
k *= 0x1b873593;
h ^= k;
h = (h << 13) | (h >> 19);
h *= 5;
data += 4;
len -= 4;
}
// Handle remaining bytes (if any)
uint32_t k = 0;
switch (len) {
case 3:
k ^= data[2] << 16;
case 2:
k ^= data[1] << 8;
case 1:
k ^= data[0];
k *= 0xcc9e2d51;
k = (k << 15) | (k >> 17);
k *= 0x1b873593;
h ^= k;
}
// Finalize the hash value
h ^= len;
h ^= h >> 16;
h *= 0x85ebca6b;
h ^= h >> 13;
h *= 0xc2b2ae35;
h ^= h >> 16;
return h;
}这个实现遵循MurmurHash1的原始算法逻辑，包括：
- 初始化哈希值
h为给定的种子值。 - 处理输入数据的关键字部分，每次处理4个字节（如果输入数据长度允许）。对于每个4字节块：
- 将字节块转换为32位整数
k。 - 使用特定的乘法和位移操作对
k进行混淆。 - 将混淆后的
k与当前哈希值h通过异或操作进行合并。 - 再对
h进行一系列混淆操作（位移、乘法、再次位移）。
- 将字节块转换为32位整数
- 处理输入数据的剩余字节（不足4字节的部分）。
- 最后对哈希值进行一次额外的混淆和位移操作，以确保最终输出的哈希值具有较好的分布特性。
请注意，虽然MurmurHash1在很多场合下表现出色，但其后续版本（如MurmurHash3）通常提供了更好的性能和更低的碰撞率。在新的项目中，除非有特定需求或兼容性考虑，通常建议使用更新的版本。
二 时空复杂度
A.时间复杂度
MurmurHash1对任意长度的输入数据进行处理的时间复杂度为 O(n)，其中n为输入数据的长度。这是因为该算法逐个处理输入数据的每个字节，进行一系列固定次数的位操作（如乘法、位移、异或等）。这些操作的时间消耗与输入数据的长度线性相关，不涉及任何循环嵌套或递归，确保了高效的单次通过处理。
B.空间复杂度
MurmurHash1的空间复杂度为 O(1)，即常数级空间复杂度。这意味着算法在计算过程中使用的额外存储空间不随输入数据长度的增长而增长。它仅需要几个固定大小的变量（如临时寄存器、累加器等）来存储中间结果和最终哈希值，无需额外的数据结构来暂存输入或辅助计算。这种低空间复杂度使得MurmurHash1非常适合内存有限或对空间效率要求高的环境。
C.总结
总结来说，MurmurHash1算法在时间复杂度上表现为线性关系，能有效应对不同长度的输入数据，且其空间复杂度为常数级别，表明算法在处理数据时所需额外内存非常小且固定。这些特性共同保证了MurmurHash1在实际应用中的高效性和低资源占用，使其成为一种适用于大规模数据快速哈希计算的理想选择。
三 优缺点
A.优点
高效性能：MurmurHash1算法执行速度快，尤其在处理大量数据时表现出色。其简单且高度优化的操作序列（如乘法、位移、异或等）使得计算过程能够在现代CPU上得到高效利用，相比其他复杂的哈希函数（如MD5、SHA家族），在相同硬件条件下通常具有更高的吞吐量。
低碰撞率：MurmurHash1设计时考虑了输入数据的随机分布，旨在减少不同输入产生相同哈希值（即碰撞）的概率。通过精心设计的混淆函数，即使输入数据存在微小变化，也能在输出哈希值上产生显著差异，从而提高哈希表的负载均衡性和查找效率。
简洁实现：算法逻辑清晰，易于理解和实现。源代码短小精悍，适合嵌入式系统或对代码体积有严格要求的环境。其常数级空间复杂度也使得算法在内存使用上极为节省。
随机分布：对于具有规律性或局部相关性的输入数据，MurmurHash1能够生成具有良好随机特性的哈希值，避免了因输入数据结构导致的哈希分布不均，这对于构建高效哈希表、索引结构等至关重要。
B.缺点
非加密安全性：MurmurHash1并非为密码学应用设计，不具备抗碰撞性、不可逆性等安全哈希函数的特性。对于需要保密性、防篡改或抵抗强力攻击的场景，应选用专门的加密哈希函数（如SHA-256、SHA-3等）。
潜在碰撞风险：尽管MurmurHash1在实践中碰撞率较低，但理论上仍然存在碰撞可能性，特别是在处理大数据集或面对精心构造的攻击输入时，可能会遭遇碰撞攻击。对于要求极高唯一性的应用，可能需要结合其他策略（如增大哈希值位宽、使用安全哈希函数等）来进一步降低碰撞风险。
版本迭代：随着MurmurHash系列算法的发展，MurmurHash1已被MurmurHash2、MurmurHash3等更新版本所取代，这些新版本通常提供了更高的性能、更低的碰撞率或更广泛的平台支持。在新项目中，除非有特定需求或兼容性考虑，一般推荐使用更新版本。
C.总结
综上所述，MurmurHash1作为一款非加密型哈希函数，以其高效、低碰撞率和简洁性在许多非安全敏感的应用场景中表现出色，但其非加密性质和存在潜在碰撞风险限制了其在特定安全相关领域的应用。在选择哈希函数时，应根据实际需求权衡其优缺点，并考虑使用更现代的版本或专门的安全哈希函数。
四 现实中的应用
MurmurHash1算法因其高效性能、低碰撞率和简洁实现，在现实中有多种应用，尤其是在对哈希性能要求较高、对数据安全性要求相对较低的领域。以下是MurmurHash1在现实中的一些典型应用：
数据库索引：在关系型数据库、键值存储系统（如Redis、Memcached）以及NoSQL数据库（如Cassandra、HBase）中，MurmurHash1可用于快速计算数据记录的哈希值，以此建立索引来加速查询和数据分片。哈希索引能够将查找时间从线性复杂度降低至接近常数时间，极大地提升了数据访问速度。
缓存系统：在缓存系统中，如Memcached，MurmurHash1用于对键进行哈希化，生成对应的缓存位置，确保数据能够均匀分布并高效地存储和检索。良好的哈希分布有助于避免热点问题，保持系统的整体性能稳定。
数据分区与负载均衡：在分布式系统中，MurmurHash1可用于对数据进行一致性哈希，实现数据的均匀分布和动态节点添加/删除时的最小数据迁移。这种机制广泛应用于分布式文件系统、云存储服务以及大规模数据分析框架（如Hadoop）的中间数据分布。
软件测试与AB测试：在进行A/B测试时，MurmurHash1可以用来对用户ID、设备ID等标识符进行哈希，根据哈希值决定用户分配到哪个实验组，确保组间分配的随机性和平衡性，进而进行公平的对比测试。
数据结构实现：在编程中，MurmurHash1可用于实现哈希表、哈希集合等数据结构，提供快速的插入、查找和删除操作。例如，在C++标准模板库（STL）的
unordered_map和unordered_set中，哈希函数的选择对容器性能至关重要，MurmurHash1等高效哈希算法是理想的选择。数据校验与去重：虽然MurmurHash1不是加密哈希函数，但在某些轻量级的数据校验或简单去重场景下，可以使用其生成的哈希值快速判断数据是否大致相同，作为初步筛选手段。
需要注意的是，尽管上述应用中提到了MurmurHash1的使用，但随着时间推移和技术发展，许多现代系统和库可能已经升级到使用MurmurHash2、MurmurHash3或其他更新、更安全的哈希算法。MurmurHash1在新项目中的直接应用相对较少，但在历史遗留系统、特定平台或有特殊兼容性要求的情况下，仍可能见到其身影。对于新开发项目，通常建议采用更新、更成熟的MurmurHash版本或行业认可的安全哈希函数。
