我很清楚比较花车所涉及的所有问题。这正是这个问题的原因
我正在寻找为3D矢量（3个浮点数 - x，y，z）的值创建快速哈希表。可以假设向量的长度始终为1.0（sqrt(x*x+y*y+z*z)为1.0）
基本上这意味着我正在寻找一个散列函数，它接受几乎等于相同unsigned int值的值，以及一个相应的相等运算符，如果散列值相等则为true（不一定只有它们是等于）
修改 -
假阳性（即不同的矢量但映射到同一个桶）是给定的，因为这是一个哈希表
假阴性（即关闭但映射到不同桶的向量）是不合需要的，但似乎没有办法避免它们。在我的情况下，它们不会导致完全破损，只是一些数据重复，这是我不得不忍受的。
答案 0 :(得分：15)
我认为你所寻找的东西不是直接可能的。平等的一个重要特性是它具有传递性。 （即。如果a == b和b == c，则a == c）。但是，通过距离测量，您真的不需要这个属性。例如：
单个浮动（为简单起见）。假设我们想要散列每个浮点数，以便小于1e-3的浮点数是相同的值。现在，假设我们将所有1e-4分别添加到此哈希表1000浮点值。任何相邻的2个值都应该散列到同一个浮点数，因为它们比1e-3更接近。但是，由于传递性，这些值的邻居也应该具有相同的值，以及它们的邻居等等。结果，所有1000个值（包括相距1e-3的对）将散列为相同的整数。如果你要在图片上绘制这些点：
A B C D E F G H ... Y Z
假设所有间隙都是＆lt;分开1e-3，但A和Z> 1e-3分开（不按比例！）。这是不能满足的，因为如果所有对的hash（A）== hash（B）和hash（B）== hash（C）等等（因为它们相距<1e-3）而不是hash（ A）必须==哈希（Z）。
一种可能的选择是定义向量空间的区域，其中所有向量将散列到相同的值（即在对它们进行散列之前对它们进行舍入），但是仍然可以在它们各自的空间的边缘上获得2个向量一起但哈希到不同的值。您可以通过在所有相邻空间中搜索矢量来解决这个问题。 （即在上面的1-d情况下，你将所有向量四舍五入到最接近的1e-3的倍数，然后搜索邻居，因此5.3e-3将搜索5e-3,4e-3和6-e3。在高维情况下，您必须搜索所有维度的邻居。）
答案 1 :(得分：3)
我将浮点值转换为这样的整数：
unsigned int IntValue = (int)(floatValue * MULT) + MULT;
所以你得到一些第一个数字，然后使用
const MULT1 = (MULT << 1) + 1;
unsigned long long HashValue = (xIntValue * MULT1 * MULT1) + (yIntValue * MULT1) + zIntValue;
作为哈希值（使用（MULT * 2）+ 1，因为IntValues将介于0和MULT * 2之间）。
所需的内存取决于乘数MULT。例如，使用32，您将获得使用64 * 64 * 64 *（哈希项目大小）= 262144 *（哈希项目大小）字节的哈希表。
答案 2 :(得分：3)
某些语言（C，Java 5）允许您访问浮动的二进制值。这样，您可以提取尾数的前N位（忽略在比较期间导致问题的最后几位）并从中计算哈希值。
答案 3 :(得分：1)
你能说清楚你的问题吗？
假设您正在使用散列映射将一些附加数据映射到特定向量，您可以使用组件的二进制表示的XOR（如果可以使用您选择的语言）。然后根据哈希映射的需要使用尽可能多的LSB（以减少冲突）。这当然具有两个相等（通过浮点比较）向量可能不具有相同散列的属性（例如，IEEE浮点0等于-0，但它们具有不同的符号位）。
但是，如果您计划使用不同计算结果的向量进行哈希查找，那么您可能会因为舍入错误而无法使用匹配的哈希码，并且您可能应该使用其他东西
答案 4 :(得分：1)
我认为你正在有效地尝试解决最近的K问题。 我相信你要找的是locality sensitive hashing。 您也可以使用四叉树结构来获得相同的结果。
答案 5 :(得分：0)
不知道这可能有多快，但由于你有单位矢量，它们都位于球体的表面上。转换为http://en.wikipedia.org/wiki/Spherical_coordinate_system。然后用phi和theta来选择一个桶。不会有误报。你可以在邻近的细胞中查看假阴性。
答案 6 :(得分：0)
你需要它作为快速哈希表还是树结构呢？
在我看来，在某些搜索树中查找匹配的浮点数会更容易 分类。假设您选择正确的节点大小，B-Tree可以最大限度地减少缓存未命中数。这应该在实践中快速实现。