FNV-1算法过程如下：
hash = offset_basis
for each octet_of_data to be hashed
hash = hash * FNV_prime
hash = hash xor octet_of_data
return hash
参数说明（以32位结果为例，其它长度同理）：
所有的参数，除了octet_of_data之外，都是32位无符号整型，即hash、offset_basis、FNV_prime类型都是32位无符号整型；
octet_of_data的类型是8位无符号整型；
32位的offset_basis值为2166136261=0x811c9dc5，FNV_prime值为2^24 + 2^8 + 0x93 = 16777619，其它参数可以查看FNV的维基百科主页；
算法循环的次数等于输入的字节长度；
算法的相乘部分，因为hash类型是32位无符号整型，故相乘结果需要mod 2^32；
算法的异或部分，octet_of_data为32位值的低8位，其它三个字节不进行异或运算。
举例：
输入“V”，对应的十六进制值为0x56，输出32位的FNV hash值为0x050c5d49。可以使用在线工具得到结果。
计算过程：
初始化：hash = 2166136261
进入循环，因为要求的数据长度只有一个字节长度，故循环只有一次。因为hash结果为32位无符号整型，故需要舍弃高位，保留低32位：hash = (2166136261 * 16777619) mod 2^32 = 0x050c5d1f
进行异或运算，首先将0x56转化为32位的值0x00000056，然后才能进行异或运算：hash = 0x050c5d1f xor 0x00000056 = 0x050c5d49
也可以点击参考资料中的FNV函数Go代码更加深刻地理解上述计算过程。
FNV-1a
FNV-1a算法过程如下：
hash = offset_basis
for each octet_of_data to be hashed
hash = hash xor octet_of_data
hash = hash * FNV_prime
return hash
可以发现，FNV-1a算法只是将相乘和异或运算进行了顺序调换，其它过程和参数与FNV-1相同。
FNV-0
FNV-0算法过程如下：
hash = 0
for each octet_of_data to be hashed
hash = hash * FNV_prime
hash = hash XOR octet_of_data
return hash
参考资料
FNV Hash：详细介绍FNV算法的网站。在该网站上可以找到该算法的历史，应用以及源码等资料。
Fowler–Noll–Vo hash function：FNV算法的维基百科主页。
Source file src/hash/fnv/fnv.go：FNV函数的Go语言实现代码，可以更加深入理解FNV算法过程。
