Hash 布鲁姆过滤器：如何找到k个散列函数？

Bloom筛选器需要k个哈希函数，该函数返回0到m之间的值（m是位数组的长度）。 我必须实现这样一个bloom过滤器，我已经阅读了一些关于这些过滤器的理论论文（它们是如何工作的，需要多少散列函数，错误是如何表现的等等）

现在我有两个关于散列函数的问题：

• 如何找到k个散列函数-我应该使用哪些散列函数
• 如何查找返回值介于0和m之间的哈希函数？或者，如何将哈希函数的输出映射到范围0-m

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您可以使用它-

您可以使用加密哈希函数（如MD5或SHA）一次性获得一组哈希值。将加密散列值划分为Nm位片段，并像对待N普通散列函数的输出一样对待它们。

• 应该使用的k散列函数的特征是
  在维基百科页面上给出：并进入
  算法描述其中说明-设计k个不同独立哈希函数的要求

• 有关通用哈希的良好教程：

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U可以使用任何哈希函数……网络上有许多简单的哈希函数。 提及
使用任何散列函数获取散列值，为了获取0-m范围内的散列值，请使用模数（%）运算符。 i、 e位位置=散列%m
它可能效率不高，但很有效…
您可以使用：
其中，hash1是32位，hash2是32位。从外观上看，您可以使用：

hash1 = upper 32 bit of a 64 bit hash
hash2 = lower 32 bit of a 64 bit hash
hash = hash1
for(int i=0; i<k; i++) {
    hash += hash2
}

hash1=64位哈希的上32位
hash2=64位哈希中较低的32位
hash=hash1
对于（int i=0；iSplitting），结果似乎是一个很好的建议，但对于散列驱动的数据结构，加密散列并不被认为是明智的选择，因为加密散列更多的是使返回输入变得困难，而不是性能良好。
hash1 = upper 32 bit of a 64 bit hash
hash2 = lower 32 bit of a 64 bit hash
hash = hash1
for(int i=0; i<k; i++) {
    hash += hash2
}