哈希算法散列
hash算法原理详解
hash算法原理详解阅读 27,309一、散列的概念散列方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址：以关键码值K为自变量，通过一定的函数关系h(K)(称为散列函数)，计算出对应的函数值来，把这个值解释为结点的存储地址，将结点存入到此存储单元中。
检索时，用同样的方法计算地址，然后到相应的单元里去取要找的结点。
通过散列方法可以对结点进行快速检索。
散列（hash，也称“哈希”）是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。
按散列存储方式构造的存储结构称为散列表（hash table）。
散列表中的一个位置称为槽(slot)。
散列技术的核心是散列函数(hash function)。
对任意给定的动态查找表DL，如果选定了某个“理想的”散列函数h及相应的散列表HT，则对DL中的每个数据元素X。
函数值h（X.key）就是X在散列表HT中的存储位置。
插入（或建表）时数据元素X将被安置在该位置上，并且检索X时也到该位置上去查找。
由散列函数决定的存储位置称为散列地址。
因此，散列的核心就是：由散列函数决定关键码值(X.key)与散列地址h(X.key)之间的对应关系，通过这种关系来实现组织存储并进行检索。
一般情况下，散列表的存储空间是一个一维数组HT[M]，散列地址是数组的下标。
设计散列方法的目标，就是设计某个散列函数h，0<=h( K ) < M；对于关键码值K，得到HT[i] = K。
在一般情况下，散列表的空间必须比结点的集合大，此时虽然浪费了一定的空间，但换取的是检索效率。
设散列表的空间大小为M，填入表中的结点数为N，则称为散列表的负载因子（load factor，也有人翻译为“装填因子”）。
建立散列表时，若关键码与散列地址是一对一的关系，则在检索时只需根据散列函数对给定值进行某种运算，即可得到待查结点的存储位置。
但是，散列函数可能对于不相等的关键码计算出相同的散列地址，我们称该现象为冲突（collision），发生冲突的两个关键码称为该散列函数的同义词。
哈希算法特点
哈希算法特点哈希算法（Hashing）是一种常见的加密算法。
在计算机领域中，哈希算法主要用于密码的散列、数据摘要、唯一标识等应用场景中。
相比较于传统的加密算法，哈希算法具有以下几个特点：一、无法逆向推导哈希算法是一种把输入数据通过哈希函数转换成固定长度的输出数据，通常称为哈希值（Hash Value）。
哈希算法的一个重要特点是哈希值无法逆向推导出原始的输入数据，即使知道了输出数据，也无法计算出输入数据的值。
这也就意味着，哈希算法所产生的输出数据，是不可逆且唯一的。
即使加密算法的密钥被泄露，黑客也无法利用密钥来破解哈希值，保证了数据的安全性。
二、散列冲突概率低哈希算法的输出数据是具有固定长度的，这就意味着不同长度的输入数据都会被哈希函数压缩成相同长度的输出数据。
因此，在使用哈希算法时，必须意识到，同一个哈希值可能对应着多个不同的输入数据，这种情况叫做哈希碰撞（Hash Collision）。
哈希算法的另一个特点是，对于哈希函数的设计来说，散列冲突的概率是非常低的。
三、可靠性高哈希算法具有高可靠性。
在决定一个哈希算法时，除了如何防止哈希碰撞之外，还需要关注哈希函数在设计上的正确性。
正确的哈希函数应该能够对任意长度的输入数据，产生一个相同长度的哈希值，且具有固定性，也就是说，对于同一个输入数据，它所产生的哈希值总是相同的。
四、适用于大量数据处理哈希算法的另一个特点，就是适用于处理大量的数据。
在哈希值计算的过程中，输入数据的大小并不影响哈希算法的速度和效率。
即使计算的数据里有重复、无序，甚至是带有噪声，哈希算法仍然可以快速、高效地处理这些数据。
五、可高度定制化哈希算法可以根据不同的应用场景和需求进行高度定制化。
哈希函数是哈希算法的核心，不同的哈希函数之间具有不同的性能和特性。
在实际应用中，应该选择最合适的哈希函数，才能最大限度地保证哈希算法的效率和安全性。
综上所述，哈希算法具有不可逆向推导、散列冲突概率低、可靠性高、适用于大量数据处理、可高度定制化等几个重要特点。
哈希算法 分类
哈希算法分类“哈希算法分类”哈希算法是计算机科学中常用的一种算法，用于将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值。
根据不同的特性和应用场景，哈希算法可以分为以下几类：1.散列函数（Hash Function）：这是哈希算法最基本的分类。
散列函数接受输入，并将其映射为固定长度的哈希值。
常见的散列函数有MD5、SHA-1、SHA-256等。
散列函数具有快速计算、哈希值分布均匀等特点，常用于数据校验、密码存储等场景。
2.消息认证码（Message Authentication Code，MAC）：MAC是一种基于密钥的哈希算法。
它使用一个密钥将输入数据和哈希值绑定在一起，以实现数据完整性和认证。
常见的MAC算法有HMAC、CMAC 等。
MAC算法广泛应用于数据完整性验证、数字签名等领域。
3.消息摘要（Message Digest）：消息摘要是一种单向哈希函数，它将输入数据映射为固定长度的哈希值，但无法从哈希值恢复原始数据。
常见的消息摘要算法有SHA-1、SHA-256等。
消息摘要广泛应用于密码学、数据完整性验证等场景。
4.布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。
它使用多个散列函数将输入数据映射到位图中，并根据位图的结果进行判断。
布隆过滤器具有高效的查询速度和节省内存的特点，常用于缓存、数据去重等场景。
5.跳跃一致性哈希（Jump Consistent Hash）：跳跃一致性哈希是一种特殊的哈希算法，用于实现分布式哈希表中的数据分布。
它通过将输入数据映射到一个范围内的整数值，并基于这个整数值选择相应的服务器节点。
跳跃一致性哈希算法具有高效的负载均衡和节点扩缩容特性，被广泛应用于分布式缓存、分布式数据库等场景。
在使用哈希算法时，需要根据具体的应用场景选择适合的算法类型。
同时，为了保障数据的安全性和完整性，还需要注意选择安全性较高的算法，并合理使用密钥和盐值等技术手段。
哈希常用算法
哈希常用算法摘要：一、哈希简介二、哈希算法的分类1.碰撞哈希算法2.非碰撞哈希算法三、常用碰撞哈希算法及其原理1.md52.sha-13.sha-256四、常用非碰撞哈希算法及其原理1.adler-322.crc32五、哈希算法的应用场景与选择原则六、哈希算法的优化与改进正文：一、哈希简介哈希，又称散列，是一种将任意大小的数据映射到固定大小的数据的算法。
它在计算机科学和信息领域中具有广泛的应用，如数据完整性校验、数据压缩、文件加密等。
二、哈希算法的分类根据哈希值是否发生碰撞，哈希算法可分为碰撞哈希算法和非碰撞哈希算法。
1.碰撞哈希算法：哈希值可能发生碰撞，即不同的输入数据可能生成相同的哈希值。
这类算法主要包括md5、sha-1等。
2.非碰撞哈希算法：哈希值不可能发生碰撞，即不同的输入数据生成不同的哈希值。
这类算法主要包括adler-32、crc32等。
三、常用碰撞哈希算法及其原理1.md5：md5（Message-Digest Algorithm 5）是一种广泛应用的哈希算法，由Ronald Linn提出。
它将输入数据分成512比特进行处理，最终生成一个128位的哈希值。
md5算法存在碰撞，因此不适用于安全性要求较高的场景。
2.sha-1：sha-1（Secure Hash Algorithm 1）是美国国家安全局（NSA）制定的安全哈希算法，用于替代不安全的md5算法。
sha-1将输入数据分成512比特进行处理，最终生成一个160位的哈希值。
虽然sha-1相对安全，但在2017年，王小云等人发现了其漏洞，因此也不再推荐使用。
3.sha-256：sha-256是sha-2家族的一员，由美国国家安全局制定。
它将输入数据分成512比特进行处理，最终生成一个256位的哈希值。
sha-256相对安全，是目前较为推荐的哈希算法。
四、常用非碰撞哈希算法及其原理1.adler-32：adler-32是一种可逆的哈希算法，由Adler于1995年提出。
算法散列知识点总结
算法散列知识点总结一、散列的基本概念1.1 散列的定义散列（hashing）是指将任意长度的输入（也称为“键”或“值”）通过哈希函数转换为固定长度的输出的过程。
哈希函数（hash function）是一个用于将输入映射到固定大小值域的函数。
散列函数的输出通常称为哈希值（hash value）或散列值（hash code）。
由于哈希函数的输出是固定长度的，因此散列也被称为散列码（hash code）或散列键（hash key）。
1.2 散列的特点散列具有以下几个主要特点：（1）确定性：对于相同的输入，哈希函数总是产生相同的输出；（2）固定长度：无论输入的长度如何，哈希函数的输出都是固定长度的；（3）高效性：哈希函数的计算速度应尽可能快；（4）离散性：输入的微小变化应导致输出的巨大变化，以增加散列值的随机性和安全性。
1.3 散列的应用散列在计算机科学和软件工程中有着广泛的应用，包括但不限于以下几个领域：（1）密码学：密码哈希函数用于存储用户密码的安全性；（2）数据结构：散列表（hash table）是一种常用的数据结构，用于快速查找和插入键值对；（3）内存管理：散列表用于管理动态内存分配；（4）编译器：散列用于符号表的管理；（5）分布式系统：散列用于数据分片和负载均衡等。
二、散列的原理2.1 哈希函数的要求良好的哈希函数需要满足以下几个重要要求：（1）一致性：对于相同的输入，哈希函数应该产生相同的输出；（2）高效性：哈希函数的计算速度应尽可能快；（3）均匀性：哈希函数的输出应该尽可能地均匀地分布在整个值域内，以减少冲突；（4）离散性：输入的微小变化应导致输出的巨大变化，以增加散列值的随机性和安全性。
2.2 散列冲突散列冲突是指两个不同的输入被哈希函数映射为相同的输出。
由于哈希函数的值域通常远小于输入域，因此冲突是不可避免的。
冲突的发生会降低散列表的性能，因此如何处理冲突成为了散列表设计中的一个重要问题。
哈希函数和散列函数
哈希函数和散列函数
哈希函数和散列函数是计算机科学中非常重要的概念。
哈希函数是一种将任意长度的消息映射到固定长度的消息的函数。
散列函数是一种将任意长度的消息映射到固定长度的消息的函数，但它还具有单向性质，即从散列值推导原始消息的难度非常大。
哈希函数可以用于数据的完整性验证、密码学中的消息摘要、散列表等场景。
常见的哈希函数有MD5、SHA-1、SHA-256等。
散列函数则可以用于密码学中的数字签名、加密算法等场景。
常见的散列函数有SHA-1、SHA-2、SHA-3等。
值得注意的是，哈希函数和散列函数虽然都可以将任意长度的消息映射到固定长度的消息，但它们的安全性和用途不同。
对于哈希函数，由于存在哈希碰撞的可能性，因此不能保证将不同的消息映射到不同的哈希值。
而对于散列函数，由于具有单向性质，因此即使知道散列值，也很难推导出原始消息。
在使用哈希函数和散列函数时，需要注意选择合适的算法，根据实际场景进行适当的参数配置，以保证数据的安全。
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摘要算法（哈希算法、散列算法）
摘要算法（哈希算法、散列算法）摘要算法⼜称哈希算法、散列算法。
它通过⼀个函数，把任意长度的数据转换为⼀个长度固定的数据串（通常⽤16进制的字符串表⽰）。
Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如 MD5，SHA1，SHA512 等等。
提⽰：要注意摘要算法不是加密算法，不能⽤于加密（因为⽆法通过摘要反推明⽂），只能⽤于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明⽂⼝令的情况下验证⽤户⼝令。
如果原⽂内容是⼀个字符串'I am Jason'，经MD5计算内容摘要是'2d3ec0dd5d4b99a2c5f1eb47656637e0'。
如果有⼈篡改了你的⽂章，并发表为'I am Ross'，篡改后的字符串计算出的摘要('6845af67ef35bfe261f6fed5a66ff3ab')不同于原⽂的摘要，你就知道该内容被串改了。
摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是⼀个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却⾮常困难。
⽽且，对原始数据做⼀个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。
摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest。
MD5是最常见的摘要算法，速度很快，⽣成结果是固定的128 bit字节，通常⽤⼀个32位的16进制字符串表⽰。
数据量⼩的时候可以⼀次性求出摘要import hashlibmd5 = hashlib.md5()# update中的数据需要是bytes类型的数据据。
md5.update(bytes('I am Jason', encoding='utf-8'))# digest()返回的是⼆进制的字符串表达形式data1 = md5.digest()# hexdigest()返回的是⼗六进制的字符串表达形式data2 = md5.hexdigest()print(data1) # b'->\xc0\xdd]K\x99\xa2\xc5\xf1\xebGef7\xe0'print(data2) # 2d3ec0dd5d4b99a2c5f1eb47656637e0数据量很⼤，可以分块多次调⽤update()，最后计算的结果是⼀样的：import hashlibmd5 = hashlib.md5()md5.update(bytes('I am ', encoding='utf-8'))md5.update(bytes('Jason', encoding='utf-8'))data = md5.hexdigest()print(data) # 多次求值后返回的是⼗六进制的字符串表达形式还是 2d3ec0dd5d4b99a2c5f1eb47656637e0另⼀种常见的摘要算法是SHA1，调⽤SHA1和调⽤MD5完全类似, SHA1的结果是160 bit字节，通常⽤⼀个40位的16进制字符串表⽰。
五种哈希函数原理
五种哈希函数原理哈希函数是一种将输入数据映射到固定长度的哈希值的算法。
它主要用于数据的唯一标识、数据摘要、数据加密等场景。
下面将介绍五种常见的哈希函数原理。
1.散列算法散列算法是一种基于查找表的哈希函数。
它通过将输入数据映射到一个查找表中的索引来计算哈希值。
散列算法通常包含两个主要步骤：压缩和取模。
首先，将输入数据压缩到一个较小的范围内，例如将一个较大的整数取低位，或者对字符进行ASCII编码后取余。
然后，将压缩后的结果取模，得到最终的哈希值。
2.数字签名算法数字签名算法是一种使用非对称密钥的哈希函数。
它包含两个主要步骤：摘要生成和签名验证。
首先，通过将输入数据进行摘要生成，得到哈希值。
然后，使用私钥对哈希值进行加密，生成数字签名。
在验证时，使用公钥对数字签名进行解密，得到哈希值。
如果得到的哈希值与输入数据的哈希值相同，则表示验证通过。
3.消息认证码算法消息认证码算法是一种同时使用对称密钥和哈希函数的哈希函数。
它通过将密钥和输入数据进行运算，生成固定长度的哈希值。
消息认证码算法主要用于验证数据的完整性和真实性。
发送方生成消息认证码并将其与数据一起发送给接收方。
接收方使用相同的密钥和哈希函数对数据进行运算，得到一个哈希值。
然后，将接收到的消息认证码与计算得到的哈希值进行比较。
如果相同，则说明数据未被篡改。
4.布隆过滤器算法布隆过滤器算法是一种用于判断元素是否存在于集合中的哈希函数。
它使用一个位数组和多个哈希函数来表示集合。
对于每个元素，通过将其使用多个哈希函数进行计算，并将对应的位设置为1来将元素添加到集合中。
判断元素是否存在时，通过将元素使用相同的哈希函数进行计算，并检查对应的位是否被设置为1来确定元素是否存在。
5.可逆哈希函数可逆哈希函数是一种具有反向函数的哈希函数。
它允许从哈希值推导出原始输入数据。
可逆哈希函数主要用于加密和解密数据。
它通过对原始输入数据进行哈希计算，生成哈希值。
然后，通过对哈希值进行反向计算，推导出原始输入数据。
什么是Hash？什么是Hash算法或哈希函数？什么是map？什么是HashMap？Hash。。。
什么是Hash？什么是Hash算法或哈希函数？什么是map？什么是HashMap？Hash。
1、什么是HashHash也称散列、哈希，对应的英⽂都是Hash。
基本原理就是把任意长度的输⼊，通过Hash算法变成固定长度的输出。
这个映射的规则就是对应的Hash算法，⽽原始数据映射后的⼆进制串就是哈希值。
2.什么是Hash算法或哈希函数？（1）Hash函数（Hash算法）：在⼀般的线性表、树结构中，数据的存储位置是随机的，不像数组可以通过索引能⼀步查找到⽬标元素。
为了能快速地在没有索引之类的结构中找到⽬标元素，需要为存储地址和值之间做⼀种映射关系h(key),这个h就是哈希函数，⽤公式表⽰：h(key)=Addrh:哈希函数key:关键字，⽤来唯⼀区分对象的把线性表中每个对象的关键字通过哈希函数h(key)映射到内存单元地址，并把对象存储到该内存单元，这样的线性表存储结构称为哈希表或散列表。
（2）在设置哈希函数时，通常要考虑以下因素： ○计算函希函数所需的时间 ○关键字的长度 ○哈希表的长度 ○关键字的分布情况 ○记录的查找频率（3）Hash碰撞的解决⽅案①链地址法链表地址法是使⽤⼀个链表数组，来存储相应数据，当hash遇到冲突的时候依次添加到链表的后⾯进⾏处理。
链地址在处理的流程如下：添加⼀个元素的时候，⾸先计算元素key的hash值，确定插⼊数组中的位置。
如果当前位置下没有重复数据，则直接添加到当前位置。
当遇到冲突的时候，添加到同⼀个hash值的元素后⾯，⾏成⼀个链表。
这个链表的特点是同⼀个链表上的Hash值相同。
java的数据结构HashMap使⽤的就是这种⽅法来处理冲突，JDK1.8中，针对链表上的数据超过8条的时候，使⽤了红⿊树进⾏优化。
②开放地址法开放地址法是指⼤⼩为 M 的数组保存 N 个键值对，其中 M > N。
我们需要依靠数组中的空位解决碰撞冲突。
基于这种策略的所有⽅法被统称为“开放地址”哈希表。
hash原理
hash原理
哈希（hash）是一种将任意长度的数据映射为固定长度散列值
的算法。
它的主要原理是通过对输入数据进行各种数学运算，生成一个唯一的固定长度的字符串，该字符串通常称为哈希值或散列值。
在哈希算法中，输入的数据可以是任意长度的二进制串，其中包括数字、文本、文件等。
通过哈希函数对输入的数据进行处理，即可得到一个固定长度的哈希值，该哈希值具有以下特点：
1. 哈希值是固定长度的。
不论输入数据的长度如何，哈希函数都会生成一个相同长度的哈希值。
这种长度固定的特性使得哈希算法在数据存储、数据比对等场景中非常有用。
2. 哈希值具有唯一性。
即使输入数据只有微小的差异，所生成的哈希值也会完全不同。
这种唯一性的特性使得哈希算法可以用于数据校验、数据完整性验证等场景中。
3. 哈希值不能被逆向解密。
由于哈希函数是单向函数，即无法通过哈希值逆向推导原始数据内容。
这种不可逆性的特性保障了数据的安全性，特别是在密码学中常常使用哈希算法来存储用户密码。
在实际应用中，哈希算法广泛应用于数据完整性校验、密码存储、数据快速查找等场景。
常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。
值得注意的是，由于计算能力的不断提高，
部分较为简单的哈希算法已经被证明为不够安全，因此在实际
应用中需要选择更加强大的哈希算法来保障数据的安全性和完整性。
详解数据结构之散列(哈希)表
详解数据结构之散列（哈希）表1.散列表查找步骤散列表，最有用的基本数据结构之一。
是根据关键码的值直接进行访问的数据结构，散列表的实现常常叫做散列（hasing）。
散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术，下面我们来看一下散列过程。
我们的整个散列过程主要分为两步：1.通过散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址存储该记录。
就好比麻辣鱼，我们就让它在川菜区，糖醋鱼，我们就让它在鲁菜区。
但是我们需要注意的是，无论什么记录我们都需要用同一个散列函数计算地址，然后再存储。
2.当我们查找时，我们通过同样的散列函数计算记录的散列地址，按此散列地址访问该记录。
因为我们存和取的时候用的都是一个散列函数，因此结果肯定相同。
刚才我们在散列过程中提到了散列函数，那么散列函数是什么呢？我们假设某个函数为f，使得存储位置= f (key) ，那样我们就能通过查找关键字不需要比较就可获得需要的记录的存储位置。
这种存储技术被称为散列技术。
散列技术是在通过记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系 f ，使得每个关键字key 都对应一个存储位置f(key)。
见下图这里的 f 就是我们所说的散列函数（哈希）函数。
我们利用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间就是我们本文的主人公------散列(哈希)上图为我们描述了用散列函数将关键字映射到散列表。
但是大家有没有考虑到这种情况，那就是将关键字映射到同一个槽中的情况，即f(k4) = f(k3) 时。
这种情况我们将其称之为冲突，k3 和k4 则被称之为散列函数 f 的同义词，如果产生这种情况，则会让我们查找错误。
幸运的是我们能找到有效的方法解决冲突。
首先我们可以对哈希函数下手，我们可以精心设计哈希函数，让其尽可能少的产生冲突，所以我们创建哈希函数时应遵循以下规则：1.必须是一致的。
假设你输入辣子鸡丁时得到的是在看，那么每次输入辣子鸡丁时，得到的也必须为在看。
哈希索引散列索引
哈希索引散列索引介绍哈希索引（Hash Index）和散列索引（Hashing Index）是数据库中常用的索引技术，用于提高数据的检索效率。
本文将深入探讨哈希索引和散列索引的原理、优缺点以及应用场景。
哈希索引哈希索引是一种基于哈希表的索引结构，通过将索引列的值通过哈希函数映射到一个固定长度的哈希码，然后将哈希码作为索引的关键字进行存储和检索。
哈希函数哈希函数是哈希索引的核心，它将任意长度的输入转换为固定长度的输出。
好的哈希函数应该具备以下特点： - 快速计算：哈希函数的计算速度应该很快，以保证索引的高效性。
- 均匀分布：哈希函数应该能够将输入的不同值映射到不同的哈希码上，以减少哈希冲突的概率。
- 低冲突率：哈希函数应该尽量避免冲突，即不同的输入值映射到相同的哈希码上。
哈希索引的构建过程1.创建哈希表：哈希索引首先需要创建一个哈希表，用于存储索引的关键字和对应的数据地址。
2.哈希函数映射：对于每个索引列的值，通过哈希函数将其映射到一个哈希码上。
3.存储索引：将哈希码作为关键字，将数据地址存储到哈希表中。
4.检索数据：对于查询操作，通过哈希函数将查询条件的值映射到哈希码，然后在哈希表中查找对应的数据地址。
哈希索引的优点•快速检索：由于哈希索引通过哈希函数映射到固定长度的哈希码，因此可以通过哈希码直接访问到对应的数据地址，大大提高了检索效率。
结构，占用的空间更小。
哈希索引的缺点•哈希冲突：由于哈希函数的映射是有限的，不同的输入值可能映射到相同的哈希码上，导致哈希冲突。
哈希冲突会增加数据的检索时间，并且需要解决冲突的方法，如链地址法、开放地址法等。
•不支持范围查询：哈希索引只能进行等值查询，不支持范围查询。
因为哈希函数将不同的值映射到不同的哈希码上，无法按照值的大小进行排序。
散列索引散列索引是一种基于散列函数的索引结构，它将索引列的值通过散列函数计算得到一个散列码，然后将散列码作为索引的关键字进行存储和检索。
常见的hash算法有哪些及其原理是什么
常见的hash算法有哪些及其原理是什么Hash，一般翻译做散列，也有直接音译为哈希的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
哈希表是根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映射到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。
作为线性数据结构与表格和队列等相比，哈希表无疑是查找速度比较快的一种。
通过将单向数学函数（有时称为哈希算法）应用到任意数量的数据所得到的固定大小的结果。
如果输入数据中有变化，则哈希也会发生变化。
哈希可用于许多操作，包括身份验证和数字签名。
也称为消息摘要。
简单解释：哈希（Hash）算法，即散列函数。
它是一种单向密码体制，即它是一个从明文到密文的不可逆的映射，只有加密过程，没有解密过程。
同时，哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。
哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
常用hash算法的介绍：（1）MD4MD4（RFC 1320）是MIT 的Ronald L. Rivest在1990 年设计的，MD 是Message Digest （消息摘要）的缩写。
它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现它是基于32位操作数的位操作来实现的。
（2）MD5MD5（RFC 1321）是Rivest 于1991年对MD4的改进版本。
它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与MD4 相同。
MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要。
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
java hash算法实现原理分布式Hash应用图片缓存到三台服务器上，Hash决定分到哪台服务器一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。
但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。
两个不同的输入值，根据同一散列函数计算出的散列值相同的现象叫做碰撞。
常见的Hash函数有以下几个：直接定址法：直接以关键字k或者k加上某个常数（k+c）作为哈希地址。
数字分析法：提取关键字中取值比较均匀的数字作为哈希地址。
除留余数法：用关键字k除以某个不大于哈希表长度m的数p，将所得余数作为哈希表地址。
分段叠加法：按照哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分，其中最后一部分可以比较短。
然后将这几部分相加，舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。
平方取中法：如果关键字各个部分分布都不均匀的话，可以先求出它的平方值，然后按照需求取中间的几位作为哈希地址。
伪随机数法：采用一个伪随机数当作哈希函数。
上面介绍过碰撞。
衡量一个哈希函数的好坏的重要指标就是发生碰撞的概率以及发生碰撞的解决方案。
任何哈希函数基本都无法彻底避免碰撞，常见的解决碰撞的方法有以下几种：开放定址法开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
链地址法将哈希表的每个单元作为链表的头结点，所有哈希地址为i的元素构成一个同义词链表。
即发生冲突时就把该关键字链在以该单元为头结点的链表的尾部。
再哈希法当哈希地址发生冲突用其他的函数计算另一个哈希函数地址，直到冲突不再产生为止。
hash算法散列算法
hash算法散列算法
Hash，⼀般翻译做“散列”，也有直接⾳译为“哈希”的，就是把任意长度的（⼜叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的，该输出就是散列值。
这种转换是⼀种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远⼩于输⼊的空间，不同的输⼊可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯⼀的确定输⼊值。
简单的说就是⼀种将任意长度的消息压缩到某⼀固定长度的的函数。
不同的输⼊可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯⼀的确定输⼊值。
不同的输⼊可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯⼀的确定输⼊值。
不同的输⼊可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯⼀的确定输⼊值。
【C#集合】Hash哈希函数散列函数摘要算法
【C#集合】Hash哈希函数散列函数摘要算法希函数定义哈希函数（英語：Hash function）⼜称散列函数、散列函数、摘要算法、单向散列函数。
散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变⼩，将数据的格式固定下来。
该将数据打乱混合，重新创建⼀个（哈希函数返回的值）称为指纹、哈希值、哈希代码、摘要或散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指纹。
散列值通常⽤⼀个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。
好的散列函数在输⼊域中很少出现。
完美哈希函数就是指没有冲突的哈希函数。
如今，散列算法也被⽤来加密存在数据库中的（password）字符串，由于散列算法所计算出来的散列值（Hash Value）具有不可逆（⽆法逆向演算回原本的数值）的性质，因此可有效的保护密码。
使⽤哈希函数为哈希表编制索引称为哈希或分散存储寻址。
单向散列函数（one-wayhash function），也就是通俗叫的哈希函数。
第⼀个特点：输⼊可以任意长度，输出是固定长度第⼆个特点：计算hash值的速度⽐较快第三个特点，冲突特性（Collision resistance）：找出任意两个不同的输⼊值 x、y，使得 H （x）= H （y）是困难的。
（这⾥称为「困难」的原因，是消息空间是⽆穷的，⽽是有限的，因此⼀定会存在碰撞，只是对寻找碰撞的算⼒需要有难度上的约束以哈希函数SHAI （输出为 160-bit）为例：其输出空间为（0，2^160），假设输出范围⼀万亿个哈希值，发⽣碰撞的概率仅为 3×10-25。
被碰撞的概率太低，⼏乎不可能。
第四个特点：隐藏性（Hiding）或者叫做单向性（one-way）：哈希函数的单向性意味着，给定⼀个哈希值，我们⽆法（很难）逆向计算出其原像输⼊。
第五点：谜题友好（puzzlefriendly）HashTable定义哈希表时保存数据的表。
通过哈希函数使得数据和存储位置之间建⽴⼀⼀对应的映射关系。
哈希表 散列表
哈希表散列表哈希表，也称为散列表，是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构。
它通过使用哈希函数将键映射到存储位置，以实现高效的数据访问。
哈希表的实现依赖于哈希函数。
哈希函数将输入键映射到一个固定大小的数组索引。
这个索引被称为哈希码或散列码。
哈希函数的目标是将键均匀地分布在数组中，以最大程度地减少冲突。
然而，由于键的数量通常大于数组的大小，冲突是不可避免的。
当发生冲突时，可以使用开放地址法或链表法来解决。
开放地址法是在哈希表中找到下一个可用的位置来存储冲突的键值对。
链表法是在哈希表中的每个位置存储一个链表，所有具有相同哈希码的键值对都存储在链表中。
哈希表具有快速的插入、删除和查找操作的特点。
由于使用哈希函数进行映射，查找一个键的时间复杂度为O(1)，即常数时间。
然而，在最坏的情况下，所有的键都具有相同的哈希码，导致冲突，这将导致查找的时间复杂度为O(n)，即线性时间。
在实际应用中，哈希表广泛应用于需要高效查找的场景，如数据库索引、缓存实现和编译器中的符号表。
它们还常用于计算机科学中的算法和数据结构，如哈希集合、哈希集合和哈希树。
然而，哈希表也存在一些限制。
首先，选择一个好的哈希函数是很重要的，因为一个不好的哈希函数可能会导致冲突增多，影响性能。
其次，哈希表的大小通常是固定的，当存储的键值对数量超过哈希表大小的时候，性能可能会下降。
解决这个问题的方法是使用动态调整大小的哈希表，但这会带来额外的开销。
总而言之，哈希表是一种高效的数据结构，可以提供快速的插入、删除和查找操作。
它在计算机科学中应用广泛，但需要考虑好的哈希函数选择和动态调整大小的问题。
hutool 哈希运算
hutool 哈希运算摘要：1.Hutool 简介2.哈希运算的概念3.Hutool 中的哈希运算实现4.哈希运算的应用场景正文：【1.Hutool 简介】Hutool 是一个Java 工具类库，它包含了众多实用的工具类，涵盖了字符串处理、文件操作、加密解密、网络编程等各个方面。
Hutool 的设计理念是“简单、实用、高效”，它致力于让Java 开发者能够快速地完成各种常见操作，提高开发效率。
【2.哈希运算的概念】哈希运算（Hashing），又称散列运算，是一种将不同长度的输入数据转化为固定长度输出的函数。
哈希运算具有以下特点：1.确定性：对于相同的输入数据，哈希运算的结果是固定的。
2.可靠性：对于不同的输入数据，哈希运算的结果通常是不同的。
3.高效性：哈希运算通常能够在极短的时间内完成。
【3.Hutool 中的哈希运算实现】在Hutool 库中，哈希运算主要由`hash`包下的`HashUtil`类提供。
`HashUtil`类包含了多种哈希算法的实现，如：1.`MD5HashUtil`：实现MD5 哈希算法。
2.`SHA1HashUtil`：实现SHA-1 哈希算法。
3.`SHA256HashUtil`：实现SHA-256 哈希算法。
4.`HashCodeUtil`：实现对象的哈希码计算。
【示例】```javaimport cn.hutool.core.util.HashUtil;public class HashExample {public static void main(String[] args) {String input = "Hello, Hutool!";String md5Hash = HashUtil.md5(input);System.out.println("MD5 Hash: " + md5Hash);String sha1Hash = HashUtil.sha1(input);System.out.println("SHA-1 Hash: " + sha1Hash);String sha256Hash = HashUtil.sha256(input);System.out.println("SHA-256 Hash: " + sha256Hash);}}```【4.哈希运算的应用场景】哈希运算在实际应用中有很多场景，例如：1.数据完整性校验：将数据进行哈希运算后，可以将哈希结果作为数据的校验和，以确保数据在传输或存储过程中没有被篡改。
看完这些，你就彻底理解“哈希算法”了
看完这些，你就彻底理解“哈希算法”了哈希算法是区块链中保证交易信息不被篡改的单向密码机制。
哈希算法接收一段明文后，会以一种不可逆的方式将其转化为一段长度较短、位数固定的散列数据。
它有两个特点：● 加密过程不可逆，意味着我们无法通过输出的散列数据倒推原本的明文是什么；定金10倍翻广告● 输入的明文与输出的散列数据一一对应，任何一个输入信息的变化，都必将导致最终输出的散列数据的变化。
在区块链中，通常使用SHA-256（安全散列算法）进行区块加密，这种算法的输入长度为256位，输出的是一串长度为32字节的随机散列数据。
区块链通过哈希算法对一个交易区块中的交易信息进行加密，并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串。
区块链的哈希值能够唯一而准确地标识一个区块，区块链中任意节点通过简单的哈希计算都可以获得这个区块的哈希值，计算出的哈希值没有变化也就意味着区块中的信息没有被篡改。
展开剩余82%下面举个例子详细了解下▌场景一、小星和阿呆在篮球场小星：阿呆，你是不是口渴了，你要不要去买水喝，顺便帮我买一瓶哈。
阿呆：呵呵，你的小心思我还不知道，你自己也口渴了吧，你去，我不去。
小星：哎哎，咱们不扯这些没用的，来抛硬币，好不好，正面你去，反面我去，公平吧，如何？阿呆：好吧。
………▌场景二、小星与阿呆即时聊天中阿呆：小星，今天来我家玩，来的路上，有一家披萨店，很好吃，顺便带一点哈。
小星：哦，要不你来我家玩吧，你顺便带上披萨。
阿呆：小星，你竟然都这么说了，看来只能抛硬币解决了。
小星：丫的，这个怎么抛，我怎么知道你有没有搞鬼。
阿呆：嗯，那到也是，要不这样。
1.考虑对结果加密阿呆：我心中想一个数，假设为A，然后A在乘以一个数B，得到结果C。
A是我的密钥，我把结果C告诉你。
你来猜A是奇数还是偶数，猜中了，算你赢。
小星：这不行，如果你告诉我C是12，我猜A是奇数，你可以说A是4，B是3。
我猜A是偶数，你可以说A是3，B是4。
SHA哈希算法
SHA哈希算法SHA（Secure Hash Algorithm）是一种哈希算法，用于将数据进行加密和验证。
SHA算法能够将任意长度的数据转换成固定长度的哈希值，通常为160位或256位。
1. 简介SHA哈希算法是由美国国家安全局（NSA）于1993年发布的一系列安全散列算法的统称，包括SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。
其中，SHA-1是最早广泛应用的版本，但由于其碰撞攻击的漏洞，逐渐被弱密码攻击破解，不再被推荐使用。
而SHA-256是目前最常用的版本，具有更强的安全性。
2. 工作原理SHA算法将输入数据分块进行处理，并通过多次迭代、位运算和逻辑运算来混淆数据，最终产生哈希值。
具体步骤如下：- 数据填充：将数据按照一定规则填充到特定的长度。
- 初始哈希值：根据SHA算法选择的版本，设置初始的哈希值。
- 数据分块：将填充后的数据分成固定大小的块。
- 压缩函数：对每个数据块进行一系列迭代的操作，包括位运算、逻辑运算和移位操作等，以产生新的哈希值。
- 输出哈希值：将最后一个数据块经过压缩函数后的结果作为最终的哈希值。
3. 应用场景SHA哈希算法在密码学、数字签名、数据完整性验证等领域广泛应用。
具体应用场景包括：- 数字证书：用于验证证书的完整性和合法性。
- 密码存储：对用户密码进行哈希加密存储，以防止明文密码泄露。
- 数据完整性：对数据进行哈希计算，以验证数据在传输或存储过程中是否被篡改。
- 文件完整性：对文件进行哈希计算，生成哈希值进行验证，确保文件未被修改。
4. 安全性评估SHA算法在数学和密码学方面经过广泛的分析和评估，被认为是一种相对安全的哈希算法。
然而，虽然SHA-1存在碰撞攻击的漏洞，但其他版本如SHA-256仍然足够安全。
5. 结论SHA哈希算法是一种重要的密码学工具，能够保护数据的完整性和安全性。
在实际应用中，选择合适的SHA版本，并采取适当的其他安全措施，如加盐、加密传输等，可以进一步提高系统的安全性。
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计算机算法领域基本知识Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为”哈希“的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
HASH主要用于信息安全领域中加密算法，他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里,叫做HASH值. 也可以说，hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系基本概念* 若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上。
由此，不需比较便可直接取得所查记录。
称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个思想建立的表为散列表。
* 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象称冲突。
具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。
综上所述，根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“象” 作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映象过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。
* 若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function)，这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。
常用的构造散列函数的方法散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位ǐ1. 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
即H(key)=key或H(key) = a•key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）2. 数字分析法3. 平方取中法4. 折叠法5. 随机数法6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。
即H(key) = key MOD p, p<=m。
不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。
对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。
处理冲突的方法1. 开放寻址法；Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法：1. di=1,2,3,…, m-1，称线性探测再散列；2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列;3. di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
==2. 再散列法：Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。
3. 链地址法(拉链法)4. 建立一个公共溢出区查找的性能分析散列表的查找过程基本上和造表过程相同。
一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。
在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。
所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。
查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。
因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。
影响产生冲突多少有以下三个因素：1. 散列函数是否均匀；2. 处理冲突的方法；3. 散列表的装填因子。
散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数/ 散列表的长度α是散列表装满程度的标志因子。
由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5和SHA-1可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。
那么他们都是什么意思呢?这里简单说一下：（1) MD4MD4(RFC 1320)是MIT 的Ronald L. Rivest 在1990 年设计的，MD 是Message Digest 的缩写。
它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于32 位操作数的位操作来实现的。
（2) MD5MD5(RFC 1321)是Rivest 于1991年对MD4的改进版本。
它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与MD4 相同。
MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好（3) SHA-1 及其他SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举(brute-force)性更好。
SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
那么这些Hash算法到底有什么用呢?Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面：（1) 文件校验我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码，但却不能防止对数据的恶意破坏。
MD5 Hash算法的"数字指纹"特性，使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。
（2) 数字签名Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。
由于非对称算法的运算速度较慢，所以在数字签名协议中，单向散列函数扮演了一个重要的角色。
对Hash 值，又称"数字摘要"进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。
而且这样的协议还有其他的优点。
（3) 鉴权协议如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式：在传输信道是可被侦听，但不可被篡改的情况下，这是一种简单而安全的方法。
以上就是一些关于hash以及其相关的一些基本预备知识。
那么在emule里面他具体起到什么作用呢?MD5、SHA1的破解２００４年８月17日，在美国加州圣芭芭拉召开的国际密码大会上，山东大学王小云教授在国际会议上首次宣布了她及她的研究小组近年来的研究成果——对ＭＤ５、ＨＡＶＡＬ－１２８、ＭＤ４和ＲＩＰＥＭＤ等四个著名密码算法的破译结果。
次年二月宣布破解SHA-1密码。
散列函数的性质所有散列函数都有如下一个基本特性：如果两个散列值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。
这个特性是散列函数具有确定性的结果。
但另一方面，散列函数的输入和输出不是一一对应的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但并不能绝对肯定二者一定相等。
输入一些数据计算出散列值，然后部分改变输入值，一个具有强混淆特性的散列函数会产生一个完全不同的散列值。
典型的散列函数都有无限定义域，比如任意长度的字节字符串，和有限的值域,比如固定长度的比特串。
在某些情况下，散列函数可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的一一对应。
一一对应的散列函数也称为排列。
可逆性可以通过使用一系列的对于输入值的可逆“混合”运算而得到。
求。
到2007年为止，第三版还未完备。
散列函数的应用由于散列函数的应用的多样性，它们经常是专为某一应用而设计的。
例如，加密散列函数假设存在一个要找到具有相同散列值的原始输入的敌人。
一个设计优秀的加密散列函数是一个“单向”操作：对于给定的散列值，没有实用的方法可以计算出一个原始输入，也就是说很难伪造。
为加密散列为目的设计的函数，如MD5，被广泛的用作检验散列函数。
这样软件下载的时候，就会对照验证代码之后才下载正确的文件部分。
此代码有可能因为环境因素的变化，如机器配置或者IP地址的改变而有变动。
以保证源文件的安全性。
错误监测和修复函数主要用于辨别数据被随机的过程所扰乱的事例。
当散列函数被用于校验和的时候，可以用相对较短的散列值来验证任意长度的数据是否被更改过。
散列表散列表是散列函数的一个主要应用，使用散列表能够快速的按照关键字查找数据记录。
（注意：关键字不是像在加密中所使用的那样是秘密的，但它们都是用来“解锁”或者访问数据的。
）例如，在英语字典中的关键字是英文单词，和它们相关的记录包含这些单词的定义。
在这种情况下，散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。
散列表散列函数的几乎不可能/不切实际的理想是把每个关键字映射到唯一的索引上（参考完美散列），因为这样能够保证直接访问表中的每一个数据。
一个好的散列函数（包括大多数加密散列函数）具有均匀的真正随机输出，因而平均只需要一两次探测（依赖于装填因子）就能找到目标。
同样重要的是，随机散列函数几乎不可能出现非常高的冲突率。
但是，少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的（参考生日悖论）。
在很多情况下，heuristic散列函数所产生的冲突比随机散列函数少的多。
Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。
例如，可以设计一个heuristic函数使得像FILE0000.CHK, FILE0001.CHK, FILE0002.CHK, 等等这样的文件名映射到表的连续指针上，也就是说这样的序列不会发生冲突。
相比之下，对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数，对于一组坏的关键字经常性能很差，这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。
性能不佳的散列函数表意味着查找操作会退化为费时的线性搜索。
错误校正使用一个散列函数可以很直观的检测出数据在传输时发生的错误。
在数据的发送方，对将要发送的数据应用散列函数，并将计算的结果同原始数据一同发送。
在数据的接收方，同样的散列函数被再一次应用到接收到的数据上，如果两次散列函数计算出来的结果不一致，那么就说明数据在传输的过程中某些地方有错误了。
这就叫做冗余校验。
对于错误校正，假设相似扰动的分布接近最小(a distribution of likely perturbations is assumed at least approximately)。