Nicht-kryptografische Hashfunktionen: Design und Evaluierung

Dieser Artikel befasst sich eingehend mit dem Design und der Evaluierung nicht-kryptografischer Hashfunktionen. Durch die Analyse der Leistung gängiger Funktionen wie FNV-1a, FNV-1, Murmur2 und DJBX33A auf verschiedenen Datensätzen (einschließlich Namen, Wörtern, IP-Adressen und einem absichtlich verzerrten Datensatz) werden Schlüsselmerkmale wie Gleichmäßigkeit, Kollisionsrate und Avalanche-Effekt aufgezeigt. Experimente zeigen, dass Murmur2 beim Avalanche-Effekt hervorragend abschneidet, aber nicht immer optimal in Bezug auf Gleichmäßigkeit ist. Der Artikel betont die Bedeutung der Datensatzmerkmale bei der Auswahl geeigneter Hashfunktionen und hinterfragt bestehende Bewertungsmaßstäbe. Es wird argumentiert, dass eine einzige Metrik (wie der Avalanche-Effekt) nicht ausreicht, um die Leistung nicht-kryptografischer Hashfunktionen umfassend zu beurteilen.