Calculateur de code de hachage MurmurHash3A

MurmurHash3 est une fonction de hachage non cryptographique conçue par Austin Appleby en 2008. Elle est largement utilisée pour le hachage à usage général en raison de sa rapidité, de sa simplicité et de ses bonnes propriétés de distribution. Les fonctions MurmurHash sont particulièrement efficaces pour les structures de données basées sur le hachage telles que les tables de hachage, les filtres Bloom et les systèmes de déduplication de données.

La variante présentée sur cette page est la variante 3A, optimisée pour les systèmes 32 bits. Elle produit des codes de hachage 32 bits (4 octets), généralement représentés par un nombre hexadécimal à 8 chiffres.

Divulgation complète : je n'ai pas écrit l'implémentation spécifique de la fonction de hachage utilisée sur cette page. Il s'agit d'une fonction standard incluse dans le langage de programmation PHP. J'ai seulement créé l'interface web pour la rendre publiquement disponible ici pour des raisons de commodité.

À propos de l'algorithme de hachage MurmurHash3A

Je ne suis pas mathématicien, mais je vais essayer d'expliquer cette fonction de hachage en utilisant une analogie que mes collègues non mathématiciens peuvent comprendre. Si vous préférez une explication mathématique complète et scientifiquement correcte, je suis sûr que vous pouvez la trouver ailleurs ;-)

Imaginez maintenant que vous avez une grande boîte de briques LEGO. Chaque fois que vous les disposez d'une certaine manière, vous prenez une photo. Quelle que soit la taille ou la couleur de l'agencement, l'appareil photo vous donne toujours une petite photo de taille fixe. Cette photo représente votre création LEGO, mais sous une forme compacte.

MurmurHash3 fait quelque chose de similaire avec les données. Il prend n'importe quel type de données (texte, nombres, fichiers) et les réduit à une petite « empreinte digitale » fixe ou valeur de hachage. Cette empreinte digitale aide les ordinateurs à identifier, trier et comparer rapidement les données sans avoir besoin de les examiner dans leur intégralité.

Une autre analogie serait de préparer un gâteau et de lui donner la recette pour transformer ce gâteau en un petit cupcake (le hash). Il s'agirait d'un processus en trois étapes :

Étape 1 : Découper en morceaux (décomposer les données)

• Tout d’abord, MurmurHash3 découpe vos données en morceaux égaux, comme si vous coupiez le gâteau en carrés égaux.

Étape 2 : Mélangez comme un fou (mélangez les morceaux)

• Chaque pièce passe par un processus de mélange sauvage :
  • Retourner : Comme retourner une crêpe, cela réorganise les morceaux.
  • Remuer : ajoute des ingrédients aléatoires (opérations mathématiques) pour mélanger les choses.
  • Écrasement : comprime les données ensemble pour s'assurer qu'aucun élément d'origine ne se démarque.

Étape 3 : Test de goût final (finalisation)

• Après avoir mélangé tous les morceaux, MurmurHash3 leur donne une dernière agitation pour garantir que même la plus petite miette de changement dans les données d'origine changerait totalement la saveur (le hachage).