各种字符串Hash函数
2014-01-21 19:08
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/// @brief BKDR Hash Function
/// @detail 本 算法由于在Brian Kernighan与Dennis Ritchie的《The C Programming Language》一书被展示而得
名，是一种简单快捷的hash算法，也是Java目前采用的字符串的Hash算法（累乘因子为31）。
template<class T>
size_t BKDRHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * 131 + ch; // 也可以乘以31、131、1313、13131、131313..
// 有人说将乘法分解为位运算及加减法可以提高效率，如将上式表达为：hash = hash << 7 + hash << 1 + hash + ch;
// 但其实在Intel平台上，CPU内部对二者的处理效率都是差不多的，
// 我分别进行了100亿次的上述两种运算，发现二者时间差距基本为0（如果是Debug版，分解成位运算后的耗时还要高1/3）；
// 在ARM这类RISC系统上没有测试过，由于ARM内部使用Booth's Algorithm来模拟32位整数乘法运算，它的效率与乘数有关：
// 当乘数8-31位都为1或0时，需要1个时钟周期
// 当乘数16-31位都为1或0时，需要2个时钟周期
// 当乘数24-31位都为1或0时，需要3个时钟周期
// 否则，需要4个时钟周期
// 因此，虽然我没有实际测试，但是我依然认为二者效率上差别不大
}
return hash;
}
/// @brief SDBM Hash Function
/// @detail 本算法是由于在开源项目SDBM（一种简单的数据库引擎）中被应用而得名，它与BKDRHash思想一致，只是种子不同而已。
template<class T>
size_t SDBMHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = 65599 * hash + ch;
//hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return hash;
}
/// @brief RS Hash Function
/// @detail 因Robert Sedgwicks在其《Algorithms in C》一书中展示而得名。
template<class T>
size_t RSHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
size_t magic = 63689;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * magic + ch;
magic *= 378551;
}
return hash;
}
/// @brief AP Hash Function
/// @detail 由Arash Partow发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t APHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
size_t ch;
for (long i = 0; ch = (size_t)*str++; i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));
}
else
{
hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));
}
}
return hash;
}
/// @brief JS Hash Function
/// 由Justin Sobel发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t JSHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));
}
return hash;
}
/// @brief DEK Function
/// @detail 本算法是由于Donald E. Knuth在《Art Of Computer Programming Volume 3》中展示而得名。
template<class T>
size_t DEKHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief FNV Hash Function
/// @detail Unix system系统中使用的一种著名hash算法，后来微软也在其hash_map中实现。
template<class T>
size_t FNVHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 2166136261;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash *= 16777619;
hash ^= ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function
/// @detail 由Daniel J. Bernstein教授发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t DJBHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 5381;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash += (hash << 5) + ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function 2
/// @detail 由Daniel J. Bernstein 发明的另一种hash算法。
template<class T>
size_t DJB2Hash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 5381;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * 33 ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief PJW Hash Function
/// @detail 本算法是基于AT&T贝尔实验室的Peter J. Weinberger的论文而发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t PJWHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * 8;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * 3) / 4;
static const size_t OneEighth = TotalBits / 8;
static const size_t HighBits = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = 0;
size_t magic = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (magic >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return hash;
}
/// @brief ELF Hash Function
/// @detail 由于在Unix的Extended Library Function被附带而得名的一种hash算法，它其实就是PJW Hash的变形。
template<class T>
size_t ELFHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * 8;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * 3) / 4;
static const size_t OneEighth = TotalBits / 8;
static const size_t HighBits = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = 0;
size_t magic = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != 0)
{
hash ^= (magic >> ThreeQuarters);
hash &= ~magic;
}
}
return hash;
}
我对这些hash的散列质量及效率作了一个简单测试，测试结果如下：
测试1：对100000个由大小写字母与数字随机的ANSI字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
测试2：对100000个由任意UNICODE组成随机字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
测试3：对1000000个随机ANSI字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
结论：也许是我的样本存在一些特殊性，在对ASCII码字符串进行散列时，PJW与ELF Hash（它们其实是同一种算法）无论是质量还是效率，都相当糟糕；例如："b5"与“aE"，这两个字符串按照PJW散列出来的hash值就是一样的。 另外，其它几种依靠异或来散列的哈希函数，如：JS/DEK/DJB Hash，在对字母与数字组成的字符串的散列效果也不怎么好。相对而言，还是BKDR与SDBM这类简单的Hash效率与效果更好。
其他：
作者：icefireelf
出处：http://blog.csdn.net/icefireelf/article/details/5796529
常用的字符串Hash函数还有ELFHash，APHash等等，都是十分简单有效的方法。这些函数使用位运算使得每一个字符都对最后的函数值产生 影响。另外还有以MD5和SHA1为代表的杂凑函数，这些函数几乎不可能找到碰撞。
常用字符串哈希函数有 BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。对于以上几种哈 希函数，我对其进行了一个小小的评测。
其中数据1为100000个字母和数字组成的随机串哈希冲突个数。数据2为100000个有意义的英文句子哈希冲突个数。数据3为数据1的哈希值与 1000003(大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。数据4为数据1的哈希值与10000019(更大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。
经过比较，得出以上平均得分。平均数为平方平均数。可以发现，BKDRHash无论是在实际效果还是编码实现中，效果都是最突出的。APHash也 是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。PJWHash与ELFHash效果最差，但得分相似，其算 法本质是相似的。
unsigned int SDBMHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
// equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);
hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// RS Hash Function
unsigned int RSHash(char *str)
{
unsigned int b = 378551;
unsigned int a = 63689;
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * a + (*str++);
a *= b;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// JS Hash Function
unsigned int JSHash(char *str)
{
unsigned int hash = 1315423911;
while (*str)
{
hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2));
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// P. J. Weinberger Hash Function
unsigned int PJWHash(char *str)
{
unsigned int BitsInUnignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnignedInt * 3) / 4);
unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnignedInt / 8);
unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnignedInt - OneEighth);
unsigned int hash = 0;
unsigned int test = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << OneEighth) + (*str++);
if ((test = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// ELF Hash Function
unsigned int ELFHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
unsigned int x = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << 4) + (*str++);
if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)
{
hash ^= (x >> 24);
hash &= ~x;
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// BKDR Hash Function
unsigned int BKDRHash(char *str)
{
unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313 etc..
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * seed + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// DJB Hash Function
unsigned int DJBHash(char *str)
{
unsigned int hash = 5381;
while (*str)
{
hash += (hash << 5) + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// AP Hash Function
unsigned int APHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
int i;
for (i=0; *str; i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3));
}
else
{
hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5)));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
转载地址：http://www.cnblogs.com/-clq/archive/2012/05/31/2528153.html
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/// @brief BKDR Hash Function
/// @detail 本 算法由于在Brian Kernighan与Dennis Ritchie的《The C Programming Language》一书被展示而得
名，是一种简单快捷的hash算法，也是Java目前采用的字符串的Hash算法（累乘因子为31）。
template<class T>
size_t BKDRHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * 131 + ch; // 也可以乘以31、131、1313、13131、131313..
// 有人说将乘法分解为位运算及加减法可以提高效率，如将上式表达为：hash = hash << 7 + hash << 1 + hash + ch;
// 但其实在Intel平台上，CPU内部对二者的处理效率都是差不多的，
// 我分别进行了100亿次的上述两种运算，发现二者时间差距基本为0（如果是Debug版，分解成位运算后的耗时还要高1/3）；
// 在ARM这类RISC系统上没有测试过，由于ARM内部使用Booth's Algorithm来模拟32位整数乘法运算，它的效率与乘数有关：
// 当乘数8-31位都为1或0时，需要1个时钟周期
// 当乘数16-31位都为1或0时，需要2个时钟周期
// 当乘数24-31位都为1或0时，需要3个时钟周期
// 否则，需要4个时钟周期
// 因此，虽然我没有实际测试，但是我依然认为二者效率上差别不大
}
return hash;
}
/// @brief SDBM Hash Function
/// @detail 本算法是由于在开源项目SDBM（一种简单的数据库引擎）中被应用而得名，它与BKDRHash思想一致，只是种子不同而已。
template<class T>
size_t SDBMHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = 65599 * hash + ch;
//hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return hash;
}
/// @brief RS Hash Function
/// @detail 因Robert Sedgwicks在其《Algorithms in C》一书中展示而得名。
template<class T>
size_t RSHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
size_t magic = 63689;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * magic + ch;
magic *= 378551;
}
return hash;
}
/// @brief AP Hash Function
/// @detail 由Arash Partow发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t APHash(const T *str)
{
register size_t hash = 0;
size_t ch;
for (long i = 0; ch = (size_t)*str++; i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));
}
else
{
hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));
}
}
return hash;
}
/// @brief JS Hash Function
/// 由Justin Sobel发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t JSHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));
}
return hash;
}
/// @brief DEK Function
/// @detail 本算法是由于Donald E. Knuth在《Art Of Computer Programming Volume 3》中展示而得名。
template<class T>
size_t DEKHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief FNV Hash Function
/// @detail Unix system系统中使用的一种著名hash算法，后来微软也在其hash_map中实现。
template<class T>
size_t FNVHash(const T* str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 2166136261;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash *= 16777619;
hash ^= ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function
/// @detail 由Daniel J. Bernstein教授发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t DJBHash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 5381;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash += (hash << 5) + ch;
}
return hash;
}
/// @brief DJB Hash Function 2
/// @detail 由Daniel J. Bernstein 发明的另一种hash算法。
template<class T>
size_t DJB2Hash(const T *str)
{
if(!*str) // 这是由本人添加，以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 5381;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * 33 ^ ch;
}
return hash;
}
/// @brief PJW Hash Function
/// @detail 本算法是基于AT&T贝尔实验室的Peter J. Weinberger的论文而发明的一种hash算法。
template<class T>
size_t PJWHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * 8;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * 3) / 4;
static const size_t OneEighth = TotalBits / 8;
static const size_t HighBits = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = 0;
size_t magic = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (magic >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return hash;
}
/// @brief ELF Hash Function
/// @detail 由于在Unix的Extended Library Function被附带而得名的一种hash算法，它其实就是PJW Hash的变形。
template<class T>
size_t ELFHash(const T *str)
{
static const size_t TotalBits = sizeof(size_t) * 8;
static const size_t ThreeQuarters = (TotalBits * 3) / 4;
static const size_t OneEighth = TotalBits / 8;
static const size_t HighBits = ((size_t)-1) << (TotalBits - OneEighth);
register size_t hash = 0;
size_t magic = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = (hash << OneEighth) + ch;
if ((magic = hash & HighBits) != 0)
{
hash ^= (magic >> ThreeQuarters);
hash &= ~magic;
}
}
return hash;
}
我对这些hash的散列质量及效率作了一个简单测试，测试结果如下：
测试1：对100000个由大小写字母与数字随机的ANSI字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
| 字符串函数 | 冲突数 | 除1000003取余后的冲突数 |
| BKDRHash | 0 | 4826 |
| SDBMHash | 2 | 4814 |
| RSHash | 2 | 4886 |
| APHash | 0 | 4846 |
| ELFHash | 1515 | 6120 |
| JSHash | 779 | 5587 |
| DEKHash | 863 | 5643 |
| FNVHash | 2 | 4872 |
| DJBHash | 832 | 5645 |
| DJB2Hash | 695 | 5309 |
| PJWHash | 1515 | 6120 |
测试2：对100000个由任意UNICODE组成随机字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
| 字符串函数 | 冲突数 | 除1000003取余后的冲突数 |
| BKDRHash | 3 | 4710 |
| SDBMHash | 3 | 4904 |
| RSHash | 3 | 4822 |
| APHash | 2 | 4891 |
| ELFHash | 16 | 4869 |
| JSHash | 3 | 4812 |
| DEKHash | 1 | 4755 |
| FNVHash | 1 | 4803 |
| DJBHash | 1 | 4749 |
| DJB2Hash | 2 | 4817 |
| PJWHash | 16 | 4869 |
测试3：对1000000个随机ANSI字符串（无重复，每个字符串最大长度不超过64字符）进行散列：
| 字符串函数 | 耗时（毫秒） |
| BKDRHash | 109 |
| SDBMHash | 109 |
| RSHash | 124 |
| APHash | 187 |
| ELFHash | 249 |
| JSHash | 172 |
| DEKHash | 140 |
| FNVHash | 125 |
| DJBHash | 125 |
| DJB2Hash | 125 |
| PJWHash | 234 |
结论：也许是我的样本存在一些特殊性，在对ASCII码字符串进行散列时，PJW与ELF Hash（它们其实是同一种算法）无论是质量还是效率，都相当糟糕；例如："b5"与“aE"，这两个字符串按照PJW散列出来的hash值就是一样的。 另外，其它几种依靠异或来散列的哈希函数，如：JS/DEK/DJB Hash，在对字母与数字组成的字符串的散列效果也不怎么好。相对而言，还是BKDR与SDBM这类简单的Hash效率与效果更好。
其他：
作者：icefireelf
出处：http://blog.csdn.net/icefireelf/article/details/5796529
各种字符串Hash函数比较
常用的字符串Hash函数还有ELFHash，APHash等等，都是十分简单有效的方法。这些函数使用位运算使得每一个字符都对最后的函数值产生 影响。另外还有以MD5和SHA1为代表的杂凑函数，这些函数几乎不可能找到碰撞。常用字符串哈希函数有 BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。对于以上几种哈 希函数，我对其进行了一个小小的评测。
| Hash函数 | 数据1 | 数据2 | 数据3 | 数据4 | 数据1得分 | 数据2得分 | 数据3得分 | 数据4得分 | 平均分 |
| BKDRHash | 2 | 0 | 4774 | 481 | 96.55 | 100 | 90.95 | 82.05 | 92.64 |
| APHash | 2 | 3 | 4754 | 493 | 96.55 | 88.46 | 100 | 51.28 | 86.28 |
| DJBHash | 2 | 2 | 4975 | 474 | 96.55 | 92.31 | 0 | 100 | 83.43 |
| JSHash | 1 | 4 | 4761 | 506 | 100 | 84.62 | 96.83 | 17.95 | 81.94 |
| RSHash | 1 | 0 | 4861 | 505 | 100 | 100 | 51.58 | 20.51 | 75.96 |
| SDBMHash | 3 | 2 | 4849 | 504 | 93.1 | 92.31 | 57.01 | 23.08 | 72.41 |
| PJWHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
| ELFHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
经过比较，得出以上平均得分。平均数为平方平均数。可以发现，BKDRHash无论是在实际效果还是编码实现中，效果都是最突出的。APHash也 是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。PJWHash与ELFHash效果最差，但得分相似，其算 法本质是相似的。
unsigned int SDBMHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
// equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);
hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// RS Hash Function
unsigned int RSHash(char *str)
{
unsigned int b = 378551;
unsigned int a = 63689;
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * a + (*str++);
a *= b;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// JS Hash Function
unsigned int JSHash(char *str)
{
unsigned int hash = 1315423911;
while (*str)
{
hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2));
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// P. J. Weinberger Hash Function
unsigned int PJWHash(char *str)
{
unsigned int BitsInUnignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnignedInt * 3) / 4);
unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnignedInt / 8);
unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnignedInt - OneEighth);
unsigned int hash = 0;
unsigned int test = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << OneEighth) + (*str++);
if ((test = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// ELF Hash Function
unsigned int ELFHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
unsigned int x = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << 4) + (*str++);
if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)
{
hash ^= (x >> 24);
hash &= ~x;
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// BKDR Hash Function
unsigned int BKDRHash(char *str)
{
unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313 etc..
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * seed + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// DJB Hash Function
unsigned int DJBHash(char *str)
{
unsigned int hash = 5381;
while (*str)
{
hash += (hash << 5) + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// AP Hash Function
unsigned int APHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
int i;
for (i=0; *str; i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3));
}
else
{
hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5)));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
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