這是很出名的times33雜湊演算法，此演算法被perl語言採用並在berkeley db中出現。它是已知的最好的雜湊演算法之一，在處理以字串為鍵值的雜湊時，有著極快的計算效率和很好雜湊分布。最早提出這個演算法的是dan bernstein，但是源**確實由clris torek在berkeley db出實作的。
我找到的最確切的引文中這樣說：
「chris torek，c語言文字雜湊函式，usenet訊息 <[email protected]> in comp.lang.c ,2023年十月。」在rich salz於2023年在usenix報上發表的討論inn的文章中提到。這篇文章可以在 /salz92internetnews.html 上找到。
經典是經過了時間考驗的。
apr_declare_nonstd(unsigned int) apr_hashfunc_default( const char *char_key, apr_ssize_t *klen)
*klen = p - key;
} else
} return hash;
}
33這個奇妙的數字，為什麼它能夠比其他數值效果更好呢？無論重要與否，卻從來沒有人能夠充分說明其中的原因。因此在這裡，我來試著解釋一下。如果某人試著測試1到256之間的每個數字，他會發現，沒有哪乙個數字的表現是特別突出的。其中的128個奇數(1除外)的表現都差不多，都能夠達到乙個能接受的雜湊分布，平均分布率大概是86%。
如果比較這128個奇數中的方差值（統計術語，表示隨機變數與它的數學期望之間的平均偏離程度）的話，數字33並不是表現最好的乙個。(這裡按照我的理解，照常理，應該是方差越小穩定，但是由於這裡不清楚作者方差的計算公式，以及在雜湊離散表，是不是離散度越大越好，所以不得而知這裡的表現好是指方差值大還是指方差值小），但是數字33以及其他一些同樣好的數字比如 17,31,63,127和129對於其他剩下的數字，在面對大量的雜湊運算時，仍然有乙個大大的優勢，就是這些數字能夠將乘法用位運算配合加減法來替換，這樣的運算速度會提高。畢竟乙個好的雜湊演算法要求既有好的分布，也要有高的計算速度，能同時達到這兩點的數字很少。
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