Function 在设计哈希函数时，你会考虑哪些问题？

我不是在寻找有关散列信息的链接

我不是在寻找世界上最伟大的散列函数

我对小故事感兴趣

• 您正在处理的问题域
• 您正在处理的数据的性质
• 为数据设计哈希函数的过程是什么
• 你对你的结果有多高兴
• 你从经验中学到的对其他人可能有价值的东西

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< P>第一个问题是一个已建立的算法是否符合我的要求。

< P>第一个问题是，一个已建立的算法是否符合我的要求。< /P> < P> >我将第二个亚当所说的：不要重新创建哈希轮< /P>

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我唯一一次需要自定义哈希函数是比较有向图是否相等；当两个图不相等时，哈希函数可以非常有效地告诉我（当哈希值匹配时，我仍然必须进行逐点比较才能确定）

我支持Adam所说的：不要重新发明哈希轮

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我唯一一次需要自定义哈希函数是比较有向图是否相等；当两个图不相等时，哈希函数可以非常有效地告诉我（当哈希值匹配时，我仍然必须逐点比较才能确定）

进行数据仓库开发。我们有一个大约9000行的维度。正在开发的查询包括一些非常难看的查询

因此，我开始分析维度行。维度行根据列的各种组合进行聚类。集群是从某个键到共享该键的维度行列表的映射。因此，哈希键是列值的元组

在Python中，中间结果如下所示

{ 
    ( (col1, col2), (col3, col4) ) : [ aRow, anotherRow, row3, ... ],
    ( (col1, col2), (col3, col4) ) : [ row1, row2, row3. row4, ... ],
}

从技术上讲，这是一个反向指数

哈希键在构建列值的元组时需要谨慎，部分原因是Python不会使用可变集合（即列表）。更重要的是，元组不是简单的列值平面列表。它们通常是两个元组，试图根据键组合将维度行划分为不相交的子集

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从深层来看，散列算法是内置的Python散列。然而，选择密钥并不明显或容易。

进行数据仓库开发。我们有一个大约9000行的维度。正在开发的查询包括一些非常难看的查询

因此，我开始分析维度行。维度行根据列的各种组合进行聚类。集群是从某个键到共享该键的维度行列表的映射。因此，哈希键是列值的元组

在Python中，中间结果如下所示

{ 
    ( (col1, col2), (col3, col4) ) : [ aRow, anotherRow, row3, ... ],
    ( (col1, col2), (col3, col4) ) : [ row1, row2, row3. row4, ... ],
}

从技术上讲，这是一个反向指数

哈希键在构建列值的元组时需要谨慎，部分原因是Python不会使用可变集合（即列表）。更重要的是，元组不是简单的列值平面列表。它们通常是两个元组，试图根据键组合将维度行划分为不相交的子集

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从深层来看，散列算法是内置的Python散列。然而，选择密钥并不明显，也不容易。

我想到的第一件事是偷取哈希算法及其代码的最佳位置。如果并且只有当我发现没有合适的算法时，我才使用它们作为创建自己的算法的起点。平心而论，我已经在这个行业工作了7年，从大学开始我就没有创建过自己的哈希算法。

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但是，如果我真的创建了自己的算法，最大限度地减少碰撞应该是我要考虑的事情。你可能的价值观是什么？这个函数是否精确地分散了这些值，以便在结果值和原始值之间有一对一的关系。结果值是否真正分散良好。也就是说，他们不都有共同的因素吗？当您执行模运算以使值更小并适合索引集合时，这可能会导致冲突。

我想到的第一件事是窃取哈希算法及其代码的最佳位置。如果并且只有当我发现没有合适的算法时，我才使用它们作为创建自己的算法的起点。平心而论，我已经在这个行业工作了7年，从大学开始我就没有创建过自己的哈希算法。

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但是，如果我真的创建了自己的算法，最大限度地减少碰撞应该是我要考虑的事情。你可能的价值观是什么？这个函数是否精确地分散了这些值，以便在结果值和原始值之间有一对一的关系。结果值是否真正分散良好。也就是说，他们不都有共同的因素吗？当您执行模数运算以使值更小并适合索引集合时，这可能会导致冲突。

发明哈希算法很容易。发明一种有效、高效的散列算法并非易事

你应该问问自己：

我真的需要吃杂烩吗

假设我实现了一个标准食谱（例如，高效Java），包括所有相关需求（例如，如果a.equals（b），那么a.hashCode（）==b.hashCode（））

如果需要比较一个对象的两个实例是否相等，则可能需要提供equals（）的实现

如果一个对象有多个实例需要排序，那么可能需要为compareTo（）提供一个实现

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如果有一个自定义对象用作映射的键，那么可能需要提供hashCode（）的实现。

发明哈希算法很容易。发明了一种有效的哈希算法