Calculateur de code de hachage MurmurHash3C

MurmurHash3 est une fonction de hachage non cryptographique conçue par Austin Appleby en 2008. Elle est largement utilisée pour le hachage général grâce à sa rapidité, sa simplicité et 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 de Bloom et les systèmes de déduplication de données.

La variante présentée sur cette page est la variante 3C, optimisée pour les systèmes 32 bits, tout comme la variante 3A. Cependant, contrairement à cette dernière, elle produit des codes de hachage de 128 bits (16 octets), généralement représentés par un nombre hexadécimal de 32 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 MurmurHash3C

Je ne suis pas mathématicien, mais je vais essayer d'expliquer cette fonction de hachage à l'aide d'une analogie compréhensible par les non-mathématiciens. Si vous préférez une explication mathématique rigoureuse, vous la trouverez certainement ailleurs ;-)

Imaginez maintenant 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 richesse des couleurs de votre construction, l'appareil vous livre toujours une petite photo de taille fixe. Cette photo représente votre création LEGO, mais sous une forme compacte.

MurmurHash3 fonctionne de manière similaire avec les données. Il prend tout type de données (texte, nombres, fichiers) et les réduit à une petite « empreinte digitale » ou valeur de hachage fixe. Cette empreinte permet aux ordinateurs d'identifier, de trier et de comparer rapidement les données sans avoir à les analyser intégralement.

Une autre analogie serait de comparer la préparation d'un gâteau à la recette permettant de transformer ce gâteau en un petit cupcake (le hash). Le processus se déroulerait en trois étapes :

Étape 1 : Découper en morceaux (Décomposition des données)

• Tout d'abord, MurmurHash3 découpe vos données en morceaux égaux, comme découper un gâteau en carrés réguliers.

Étape 2 : Mélanger énergiquement (Mélange des morceaux)

• Chaque élément subit un processus de mélange complexe : Retournement : comme pour retourner une crêpe, les morceaux sont réorganisés. Mélange : des ingrédients aléatoires (opérations mathématiques) sont ajoutés pour mélanger le tout. Compression : les données sont pressées ensemble pour qu’aucun élément d’origine ne ressorte.

Étape 3 : Test de dégustation final (Finalisation)

• Après avoir mélangé tous les morceaux, MurmurHash3 effectue un dernier brassage pour s'assurer que même la plus infime variation dans les données originales modifierait totalement la saveur (du haschisch).

Lectures complémentaires

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