字符串哈希

定义

我们定义一个把字符串映射到整数的函数，这个称为是 Hash 函数。

我们希望这个函数可以方便地帮我们判断两个字符串是否相等。

Hash 的思想

Hash 的核心思想在于，将输入映射到一个值域较小、可以方便比较的范围。

Warning

这里的「值域较小」在不同情况下意义不同。

在哈希表中，值域需要小到能够接受线性的空间与时间复杂度。

在字符串哈希中，值域需要小到能够快速比较（、 $10^{18}$ 都是可以快速比较的）。

同时，为了降低哈希冲突率，值域也不能太小。

性质

具体来说，哈希函数最重要的性质可以概括为下面两条：

在 Hash 函数值不一样的时候，两个字符串一定不一样；
在 Hash 函数值一样的时候，两个字符串不一定一样（但有大概率一样，且我们当然希望它们总是一样的）。

我们将 Hash 函数值一样但原字符串不一样的现象称为哈希碰撞。

解释

我们需要关注的是什么？

时间复杂度和 Hash 的准确率。

通常我们采用的是多项式 Hash 的方法，对于一个长度为的字符串来说，我们可以这样定义多项式 Hash 函数： $f(s) = \sum_{i=1}^{l} s[i] \times b^{l-i} \pmod M$ 。例如，对于字符串，其哈希函数值为。

特别要说明的是，也有很多人使用的是另一种 Hash 函数的定义，即 $f(s) = \sum_{i=1}^{l} s[i] \times b^{i-1} \pmod M$ ，这种定义下，同样的字符串的哈希值就变为了了。

显然，上面这两种哈希函数的定义函数都是可行的，但二者在之后会讲到的计算子串哈希值时所用的计算式是不同的，因此千万注意 不要弄混了这两种不同的 Hash 方式。

由于前者的 Hash 定义计算更简便、使用人数更多、且可以类比为一个进制数来帮助理解，所以本文下面所将要讨论的都是使用 $f(s) = \sum_{i=1}^{l} s[i] \times b^{l-i} \pmod M$ 来定义的 Hash 函数。

还有，有时为了方便和扩大模数，我们在 C++ 中我们会使用 unsigned long long 来定义 Hash 函数的结果。由于 C++ 的特性，我们相当于把模数定为 $2^{64}$ ，也是一个不错的选择。

准确率会在后面讨论。

Hash 的错误率分析

Hash 冲突

Hash 冲突是指两个不同的字符串映射到相同的 Hash 值。

我们设 Hash 的取值空间（所有可能出现的字符串的数量）为，计算次数（要计算的字符串数量）为。

则 Hash 冲突的概率为：

p(n,d) =1 - \exp(-\frac{n(n-1)}{2d} )

证明

当 Hash 中每个值生成概率相同时，Hash 不冲突的概率为：

\overline{p}(n,d) = 1 \cdot \left (1 - \frac{1}{d} \right) \cdot \left ( 1- \frac{2}{d}\right) \cdots \left ( 1- \frac{n-1}{d}\right)

化简得到：

\begin{aligned} \overline{p}(n,d) & = \frac{d}{d}\cdot \frac{d-1}{d}\cdot \frac{d-2}{d} \cdots \frac{d-n+1}{d}\\ & = \frac{d\cdot (d-1)\cdot (d-2)\cdots(d-n+1)}{d^n}\\ & = \frac{\frac{d!}{(d-n)!}}{d^n}\\ & = \frac{d!}{d^n\left(d-n\right)!} \end{aligned}

则 Hash 冲突的概率为：

p(n,d) = 1 - \frac{d!}{d^n\left(d-n\right)!}

这个公式还是太复杂了，我们进一步化简。

根据泰勒公式：

\exp(x) = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{x^k}{k!}=1+x+\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{6}+\frac{x^4}{24}+\cdots

当为一个极小值时， $\exp(x)$ 趋近于。

将它带入 Hash 不冲突的原始公式：

\overline{p}(n,d) = 1 \cdot \exp(-\frac{1}{d}) \cdot \exp(-\frac{2}{d}) \cdots \exp(-\frac{n-1}{d})

化简：

\begin{aligned} \overline{p}(n,d) & = \exp(-\frac{1}{d} - \frac{2}{d} - \cdots -\frac{n-1}{d})\\ &=\exp(-\frac{n(n-1)}{2d} ) \end{aligned}

则 Hash 冲突的概率为：

p(n,d) =1 - \exp(-\frac{n(n-1)}{2d})

卡大模数 Hash

注意到这个公式：

p(n,d) =1 - \exp(-\frac{n(n-1)}{2d} )

为了卡掉 Hash，我们要满足一下条件：

要大于模数。
要尽量小。

举个例子：

若字符集为 大小写字母和数字，模数为时：

$log_{62}10^9+7\approx 6$

$p(10^6,6^62) \approx 0.9$

所以对于这个范围，我们随机生成个长度为的字符串，它们 Hash 值相同的概率高达 $90\%$ 。

卡自然溢出 Hash

这种 Hash 由于模数太大，用上面的方法卡不了，所以我们需要另一种方法。

首先，这种 Hash 是形如 $f(s) = \sum_{i=1}^{l} s[i] \times b^{l-i}$ ，我们根据来分类讨论。

b 为偶数

此时 $f(s) = s_1\cdot b^l + s_2\cdot b^{l-1} + \cdots + s_l\cdot b \pmod M$ ，其中为 $2^{64}$ 。

容易发现若 $l \ge 64$ ， $s_i\cdot b^l \equiv 0 \pmod M$ 。

所以我们只要构造形如：

aaa...a

baa...a

且长度大于的字符串就能冲突。

b 为奇数

定义为把中所有字符反转。

例：

即把 a 变成 b，把 b 变成 a。

再定义为的 Hash 值，为的 Hash 值。

不断构造 $s_i = s_{i-1} + !s_{i-1}$ 。

$s_{12}$ 和 $!s_{12}$ 就是我们要的两个字符串。

推导

\begin{aligned} hash_i = hash_{i-1}\cdot base^{2^{i-2}} + !hash_{i-1}\\ !hash_{i} = !hash_{i-1}\cdot base^{2^{i-2}}+hash_{i-1} \end{aligned}

尝试相减：

\begin{aligned} &hash_i - !hash_i\\ =\ &hash_{i-1}\cdot base^{2^{i-2}} + !hash_{i-1}-(!hash_{i-1}\cdot base^{2^{i-2}}+hash_{i-1})\\ =\ &(hash_{i-1}-!hash_{i-1})\cdot (base^{2^{i-2}}-1) \end{aligned}

发现出现了，但是原式太复杂，尝试换元：

设：

\begin{aligned} f_i = hash_i - !hash_i\\ g_i = base^{2^{i-2}-1} \end{aligned}

根据原式得：

\begin{aligned} f_i &= f_{i-1} \cdot g_i\\ &=f_1 \cdot g_1 \cdot g_2 \cdots g_{i-1}\\ \end{aligned}

因为 $base^{2^{i-2}}$ 一定是奇数，所以一定是偶数。

所以：

2^{i-1} | f_i

但这样太大了， $i-1\ge 64$ 才能卡掉，继续化简：

g_i = base^{2^{i-2}-1} = (base^{2^{i-2}}-1)\cdot(base^{2^{i-2}}+1)\\

即为 $g_{i-1} \cdot c\ (c \equiv 0 \pmod 2)$ 的形式。

所以，...，即

\begin{aligned} & 2^i &| g_i\\ &2^1\cdot2^2\cdot2^3\cdots2^{i-1} &| f_i\\ &2^{i(i-1)/2} &| f_i \end{aligned}

即当时就可以使 $2^{64} | hash_i - !hash_i$ 达到要求。

例题

例题：BZOJ 3097 Hash Killer I

给定一个用 自然溢出 实现的 Hash，要求构造一个字符串来卡掉它。

例题：BZOJ 3097 Hash Killer II

给定一个用 大模数 实现的 Hash，要求构造一个字符串来卡掉它。

例题：洛谷 U461211 字符串 Hash（数据加强）

给定个字符串，判断不同的字符串有多少个。

Hash 的改进

多值 Hash

看了上面这么多的卡法，当然也有解决办法。

多值 Hash，就是有多个 Hash 函数，每个 Hash 函数的模数不一样，这样就能解决 Hash 冲突的问题。

判断时只要有其中一个的 Hash 值不同，就认为两个字符串不同，若 Hash 值都相同，则认为两个字符串相同。

一般来说，双值 Hash 就够用了。

多次询问子串哈希

单次计算一个字符串的哈希值复杂度是，其中为串长，与暴力匹配没有区别，如果需要多次询问一个字符串的子串的哈希值，每次重新计算效率非常低下。

一般采取的方法是对整个字符串先预处理出每个前缀的哈希值，将哈希值看成一个进制的数对取模的结果，这样的话每次就能快速求出子串的哈希了：

令表示，即原串长度为的前缀的哈希值，那么按照定义有 $f_i(s)=s[1]\cdot b^{i-1}+s[2]\cdot b^{i-2}+\dots+s[i-1]\cdot b+s[i]$

现在，我们想要用类似前缀和的方式快速求出，按照定义有字符串的哈希值为 $f(s[l..r])=s[l]\cdot b^{r-l}+s[l+1]\cdot b^{r-l-1}+\dots+s[r-1]\cdot b+s[r]$

对比观察上述两个式子，我们发现 $f(s[l..r])=f_r(s)-f_{l-1}(s) \times b^{r-l+1}$ 成立（可以手动代入验证一下），因此我们用这个式子就可以快速得到子串的哈希值。其中 $b^{r-l+1}$ 可以的预处理出来然后的回答每次询问（当然也可以快速幂 $O(\log n)$ 的回答每次询问）。

实现

模数 Hash：

注：效率较低，实际使用中不推荐。

C++Python

using std::string;

const int M = 1e9 + 7;
const int B = 233;

typedef long long ll;

int get_hash(const string& s) {
  int res = 0;
  for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {
    res = ((ll)res * B + s[i]) % M;
  }
  return res;
}

bool cmp(const string& s, const string& t) {
  return get_hash(s) == get_hash(t);
}

M = int(1e9 + 7)
B = 233


def get_hash(s):
    res = 0
    for char in s:
        res = (res * B + ord(char)) % M
    return res


def cmp(s, t):
    return get_hash(s) == get_hash(t)

双值 Hash：

C++Python

typedef unsigned long long ull;
ull base = 131;
ull mod1 = 212370440130137957, mod2 = 1e9 + 7;

ull get_hash1(std::string s) {
  int len = s.size();
  ull ans = 0;
  for (int i = 0; i < len; i++) ans = (ans * base + (ull)s[i]) % mod1;
  return ans;
}

ull get_hash2(std::string s) {
  int len = s.size();
  ull ans = 0;
  for (int i = 0; i < len; i++) ans = (ans * base + (ull)s[i]) % mod2;
  return ans;
}

bool cmp(const std::string s, const std::string t) {
  bool f1 = get_hash1(s) != get_hash1(t);
  bool f2 = get_hash2(s) != get_hash2(t);
  return f1 || f2;
}

def get_hash1(s: str) -> int:
    base = 131
    mod1 = 212370440130137957
    ans = 0
    for char in s:
        ans = (ans * base + ord(char)) % mod1
    return ans


def get_hash2(s: str) -> int:
    base = 131
    mod2 = 1000000007
    ans = 0
    for char in s:
        ans = (ans * base + ord(char)) % mod2
    return ans


def cmp(s: str, t: str) -> bool:
    f1 = get_hash1(s) != get_hash1(t)
    f2 = get_hash2(s) != get_hash2(t)
    return f1 or f2

```

Hash 的应用

字符串匹配

求出模式串的哈希值后，求出文本串每个长度为模式串长度的子串的哈希值，分别与模式串的哈希值比较即可。

允许次失配的字符串匹配

问题：给定长为的源串，以及长度为的模式串，要求查找源串中有多少子串与模式串匹配。与匹配，当且仅当与长度相同，且最多有个位置字符不同。其中 $1\leq n,m\leq 10^6$ ， $0\leq k\leq 5$ 。

这道题无法使用 KMP 解决，但是可以通过哈希 + 二分来解决。

枚举所有可能匹配的子串，假设现在枚举的子串为，通过哈希 + 二分可以快速找到与第一个不同的位置。之后将与在这个失配位置及之前的部分删除掉，继续查找下一个失配位置。这样的过程最多发生次。

总的时间复杂度为 $O(m+kn\log_2m)$ 。

最长回文子串

二分答案，判断是否可行时枚举回文中心（对称轴），哈希判断两侧是否相等。需要分别预处理正着和倒着的哈希值。时间复杂度 $O(n\log n)$ 。

这个问题可以使用 manacher 算法在的时间内解决。

通过哈希同样可以解决这个问题，具体方法就是记表示以作为结尾的最长回文的长度，那么答案就是 $\max_{i=1}^nR_i$ 。考虑到 $R_i\leq R_{i-1}+2$ ，因此我们只需要暴力从 $R_{i-1}+2$ 开始递减，直到找到第一个回文即可。记变量表示当前枚举的，初始时为，则在每次增大的时候都会增大，之后每次暴力循环都会减少，故暴力循环最多发生次，总的时间复杂度为。

最长公共子字符串

问题：给定个总长不超过的非空字符串，查找所有字符串的最长公共子字符串，如果有多个，任意输出其中一个。其中 $1\leq m, n\leq 10^6$ 。

很显然如果存在长度为的最长公共子字符串，那么的公共子字符串也必定存在。因此我们可以二分最长公共子字符串的长度。假设现在的长度为，check(k) 的逻辑为我们将所有所有字符串的长度为的子串分别进行哈希，将哈希值放入个哈希表中存储。之后求交集即可。

时间复杂度为 $O(m+n\log n)$ 。

确定字符串中不同子字符串的数量

问题：给定长为的字符串，仅由小写英文字母组成，查找该字符串中不同子串的数量。

为了解决这个问题，我们遍历了所有长度为 $l=1,\cdots ,n$ 的子串。对于每个长度为，我们将其 Hash 值乘以相同的的幂次方，并存入一个数组中。数组中不同元素的数量等于字符串中长度不同的子串的数量，并此数字将添加到最终答案中。

为了方便起见，我们将使用作为 Hash 的前缀字符，并定义。

参考代码

int count_unique_substrings(string const& s) {
  int n = s.size();

  const int b = 31;
  const int m = 1e9 + 9;
  vector<long long> b_pow(n);
  b_pow[0] = 1;
  for (int i = 1; i < n; i++) b_pow[i] = (b_pow[i - 1] * b) % m;

  vector<long long> h(n + 1, 0);
  for (int i = 0; i < n; i++)
    h[i + 1] = (h[i] + (s[i] - 'a' + 1) * b_pow[i]) % m;

  int cnt = 0;
  for (int l = 1; l <= n; l++) {
    set<long long> hs;
    for (int i = 0; i <= n - l; i++) {
      long long cur_h = (h[i + l] + m - h[i]) % m;
      cur_h = (cur_h * b_pow[n - i - 1]) % m;
      hs.insert(cur_h);
    }
    cnt += hs.size();
  }
  return cnt;
}

例题

CF1200E Compress Words

给你若干个字符串，答案串初始为空。第步将第个字符串加到答案串的后面，但是尽量地去掉重复部分（即去掉一个最长的、是原答案串的后缀、也是第个串的前缀的字符串），求最后得到的字符串。

字符串个数不超过，总长不超过。

题解

每次需要求最长的、是原答案串的后缀、也是第个串的前缀的字符串。枚举这个串的长度，哈希比较即可。

当然，这道题也可以使用 KMP 算法解决。

参考代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int L = 1e6 + 5;
const int HASH_CNT = 2;

int hashBase[HASH_CNT] = {29, 31};
int hashMod[HASH_CNT] = {int(1e9 + 9), 998244353};

struct StringWithHash {
  char s[L];
  int ls;
  int hsh[HASH_CNT][L];
  int pwMod[HASH_CNT][L];

  void init() {  // 初始化
    ls = 0;
    for (int i = 0; i < HASH_CNT; ++i) {
      hsh[i][0] = 0;
      pwMod[i][0] = 1;
    }
  }

  StringWithHash() { init(); }

  void extend(char c) {
    s[++ls] = c;                          // 记录字符数和每一个字符
    for (int i = 0; i < HASH_CNT; ++i) {  // 双哈希的预处理
      pwMod[i][ls] =
          1ll * pwMod[i][ls - 1] * hashBase[i] % hashMod[i];  // 得到b^ls
      hsh[i][ls] = (1ll * hsh[i][ls - 1] * hashBase[i] + c) % hashMod[i];
    }
  }

  vector<int> getHash(int l, int r) {  // 得到哈希值
    vector<int> res(HASH_CNT, 0);
    for (int i = 0; i < HASH_CNT; ++i) {
      int t =
          (hsh[i][r] - 1ll * hsh[i][l - 1] * pwMod[i][r - l + 1]) % hashMod[i];
      t = (t + hashMod[i]) % hashMod[i];
      res[i] = t;
    }
    return res;
  }
};

bool equal(const vector<int> &h1, const vector<int> &h2) {
  assert(h1.size() == h2.size());
  for (unsigned i = 0; i < h1.size(); i++)
    if (h1[i] != h2[i]) return false;
  return true;
}

int n;
StringWithHash s, t;
char str[L];

void work() {
  int len = strlen(str);  // 取字符串长度
  t.init();
  for (int j = 0; j < len; ++j) t.extend(str[j]);
  int d = 0;
  for (int j = min(len, s.ls); j >= 1; --j) {
    if (equal(t.getHash(1, j), s.getHash(s.ls - j + 1, s.ls))) {  // 比较哈希值
      d = j;
      break;
    }
  }
  for (int j = d; j < len; ++j) s.extend(str[j]);  // 更新答案数组
}

int main() {
  scanf("%d", &n);
  for (int i = 1; i <= n; ++i) {
    scanf("%s", str);
    work();
  }
  printf("%s\n", s.s + 1);
  return 0;
}

本页面部分内容译自博文 строковый хеш 与其英文翻译版 String Hashing。其中俄文版版权协议为 Public Domain + Leave a Link；英文版版权协议为 CC-BY-SA 4.0。

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字符串哈希

定义

Hash 的思想

性质

解释

Hash 的错误率分析

Hash 冲突

卡大模数 Hash

卡自然溢出 Hash

b 为偶数

b 为奇数

例题

Hash 的改进

多值 Hash

多次询问子串哈希

实现

模数 Hash：

双值 Hash：

Hash 的应用

字符串匹配

允许 次失配的字符串匹配

最长回文子串

最长公共子字符串

确定字符串中不同子字符串的数量

例题

允许次失配的字符串匹配