C++代码生成局部敏感哈希函数

局部敏感哈希（Local Sensitive Hashing, LSH）是一种用于近似相似度搜索的数据结构技术，它通过将输入数据映射到低维空间，并保持近距离元素之间的概率相似性较高。C++编写LSH函数通常涉及以下几个步骤：

1. **选择合适的哈希函数**：LSH需要多个独立、随机的哈希函数。比如，常见的LSH方法有MinHash和Permutations LSH，它们可以利用位运算等简单操作来创建。

struct HashFunction {
   uint64_t operator()(const std::string& input) const;
};

2. **构造哈希表或桶**：对于每个哈希函数，创建一个大小固定或者动态调整的桶列表，存储经过哈希后的值。

3. **构造哈希环**：MinHash常用的一种实现是通过拉链法（Chaining），即将相同的哈希值连接成环，以处理冲突。

4. **计算局部敏感性**：为了保证相似的元素在哈希空间中有较高的概率落在同一个区域内，通常会计算一些参数如余弦相似度或Jaccard相似度，并基于此设计哈希函数。

5. **查找近邻**：当查询新的数据点时，对它应用同样的哈希函数，找出与其在哈希空间中相近的区域，进一步缩小范围并进行精确匹配。

下面是一个简单的C++代码示例（简化版本）：

#include <vector>
#include <array>

// 假设我们有一个MinHash实现
class MinHash {
public:
    // 初始化并返回哈希值
    uint64_t hash(const std::string& input);
};

std::vector<std::vector<uint64_t>> constructLSH(const std::string& data, int numBuckets, int numFunctions) {
    std::vector<MinHash> hashes(numFunctions);
    std::vector<std::vector<uint64_t>> buckets(numBuckets);

    for (int i = 0; i < numFunctions; ++i) {
        for (size_t j = 0; j < numBuckets; ++j) {
            buckets[j].push_back(hashes[i].hash(data));
        }
    }

    return buckets;
}

// 使用方法
auto lsh_data = constructLSH("example", 10, 5);