字符串处理基本算法----字符串哈希

最新推荐文章于 2025-03-22 16:08:29 发布

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本文介绍了一种用于字符串匹配的Hash算法，通过将字符串转换为数值并利用特定的底数(base)来生成唯一的Hash值，从而实现高效查找。文章还提供了核心代码示例。

字符串匹配算法之字符串hash

我们平时在计数还有排序等基本操作中就经常会用到hash的思想，其本质就是将数值与需要操作的数据进行一一对应且不出现重复（重复这个算法就没意义了嘛）
既然一般的数字我们可以进行Hash，那么字符是否可以Hash呢？答案当然是肯定的！

为了更好地理解Hash，先给大家举个栗子，对与任意一个数字，我们将他转化为二进制之后可以表示成这样：
$2^{(len[i]-1)}*num[i]+2^{(len[i-1]-1)}*num[i-1]...+2^0*1*num[0]=number$

—-> $101010=2^5*1+2^4*0+2^3*1+2^2*0+2^1*1+2^0*0$

那么对于字符串我们一样可以进行相同的转化！

我们可以将 $Hash[len]$ 记为长度为 $Len$ 的前缀的 $hash$ 值

那么对于字符串 $s$ 的某一段前缀，我们可以将他转化为如下形式

$Hash[i]=s[1]*x^i+s[2]*x^{(i-1)}+...+s[i]*x^0$

联系二进制数值的转化，我们发现我们需要一个底数以避免不同字符串有相同的 $hash$ 值，我们可以叫他 $base$ ,

$base$ 在这里我们一般取个131就够了，所以我要取个233（我就是要皮一下）

$base$ 也不能随意取，一般我们取的是一个质数尽可能的减少 $hash$ 值相等的意外。

综上所述，对于 $L$ ~ $R$ 区间的字符串，他们的 $hash$ 值便为
$Hash[R]-Hash[L]*base^{(R-L+1)}$

至此，字符串 $hash$ 的所有内容便讲完啦，是不是很简单！

下面是核心代码

ll base=233;

string s;

ll Hash[100005];
ll Base[100005];

void init()
{
    Base[0]=1;
    Hash[0]=0;
    for(int i=1;i<=100004;i++)
        Base[i]=Base[i-1]*base;
    for(int i=1;i<=s.size();i++)
        Hash[i]=Hash[i-1]*base+s[i]-' ';
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    init();
}