哈希的基本概念
五种哈希函数原理
五种哈希函数原理
一、哈希函数的基本原理
哈希函数是一种将任意长度的消息映射到固定长度的哈希值的函数。
它的基本原理是将输入数据通过一定的算法转换成固定长度的输出，这个输出就是哈希值。
哈希函数的输出值是唯一的，即使输入数据只有微小的变化，输出值也会有很大的变化。
这种特性使得哈希函数在密码学中得到广泛应用，如数字签名、消息认证等。
二、MD5哈希函数的原理
MD5是一种广泛使用的哈希函数，它的原理是将输入数据分成若干个512位的数据块，然后对每个数据块进行处理，最终得到一个128位的哈希值。
MD5哈希函数的安全性已经被证明不足，因为它容易受到碰撞攻击。
三、SHA哈希函数的原理
SHA是一种比MD5更安全的哈希函数，它的原理是将输入数据分成若干个512位的数据块，然后对每个数据块进行处理，最终得到一个160位的哈希值。
SHA哈希函数的安全性比MD5更高，但是它的计算速度比MD5慢。
四、HMAC哈希函数的原理
HMAC是一种基于哈希函数的消息认证码，它的原理是将输入数据
与一个密钥进行混合，然后再通过哈希函数进行处理，最终得到一个哈希值。
HMAC哈希函数可以防止数据被篡改，因为只有知道密钥的人才能够重新计算哈希值。
五、Bcrypt哈希函数的原理
Bcrypt是一种用于密码存储的哈希函数，它的原理是将密码与一个随机盐值进行混合，然后再通过哈希函数进行处理，最终得到一个哈希值。
Bcrypt哈希函数的安全性很高，因为它可以防止彩虹表攻击和暴力破解攻击。
c++中的哈希用法
c++中的哈希用法摘要：1.C++中哈希的基本概念2.哈希函数的实现3.哈希表的基本用法4.哈希算法的优化5.哈希在C++标准库中的应用正文：在C++中，哈希（Hash）是一种重要的数据结构，它可以将任意类型的数据映射到特定的数值。
哈希技术在编程中被广泛应用于查找、排序、数据完整性检查等场景。
本文将介绍C++中哈希的基本概念、哈希函数的实现、哈希表的用法，以及哈希算法的优化和标准库中的应用。
1.C++中哈希的基本概念哈希，又称为散列，是一种将数据转换为特定数值的技术。
在C++中，哈希算法可以看作是一种特殊的函数，它将输入的数据映射到特定的输出值。
这个输出值称为哈希值（Hash value）。
哈希值的唯一性保证了在相同数据下，即使顺序不同，哈希值也相同。
2.哈希函数的实现编写一个哈希函数时，需要考虑以下几个方面：- 选择合适的哈希算法。
常见的哈希算法有MD5、SHA-1、CRC32等。
- 确定哈希值的字符数。
例如，32位、64位等。
- 处理哈希冲突。
哈希冲突是指不同的输入数据生成相同的哈希值。
解决冲突的方法有开放寻址法、链地址法等。
以下是一个简单的C++哈希函数示例：```cpp#include <iostream>#include <unordered_map>std::unordered_map<std::string, int> hash_map;int hash_function(const std::string &key) {int hash_value = 0;for (char c : key) {hash_value = (hash_value * 31 + (c - "a")) % 100000;}return hash_value;}void insert(const std::string &key, int value) {int hash_value = hash_function(key);hash_map[hash_value] = value;}int find(const std::string &key) {int hash_value = hash_function(key);return hash_map[hash_value];}```3.哈希表的基本用法哈希表（Hash table）是一种基于哈希函数的数据结构，它通过哈希函数将键（Key）映射到特定的位置（Index），从而实现快速查找、插入和删除操作。
哈希算法转化-概述说明以及解释
哈希算法转化-概述说明以及解释1.引言1.1 概述哈希算法是一种重要的加密技术，它通过将任意长度的数据转化为固定长度的哈希值，以实现数据的加密和验证。
哈希算法广泛应用于数据安全领域，包括密码学、数字签名、数据完整性校验等方面。
随着信息技术的不断发展，哈希算法在保护数据安全和防止数据篡改方面发挥着重要作用。
本文将从哈希算法的基本概念、在数据安全中的应用和未来发展等方面对哈希算法进行探讨。
通过对哈希算法的深入了解，可以更好地认识和应用这一重要的加密技术，从而提高数据安全保护的能力。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：文章结构部分将详细介绍整篇文章的组织框架和内容安排。
本文将分为引言、正文和结论三部分来展开讨论。
第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的三个小节。
在概述中，将介绍哈希算法的基本概念和作用，引出对哈希算法的深入探讨。
文章结构部分将对整篇文章的框架和内容进行概述，为读者提供整体的思路导向。
目的部分将明确本文的写作目的，阐明对哈希算法进行讨论的意义和价值。
第二部分是正文部分，主要包括哈希算法的基本概念、在数据安全中的应用以及未来发展三个小节。
在哈希算法的基本概念部分，将介绍哈希算法的基本原理和相关概念，为后续讨论提供基础知识。
在哈希算法在数据安全中的应用部分，将探讨哈希算法在数据加密、数字签名和身份验证等方面的应用，并分析其作用和意义。
在哈希算法的未来发展部分，将展望哈希算法在未来的发展趋势和突破方向，探讨其在新技术和场景下的应用前景。
第三部分是结论部分，主要包括总结哈希算法的重要性、对哈希算法的展望和结论三个小节。
在总结哈希算法的重要性部分，将对哈希算法在数据安全中的重要作用进行总结和归纳，强调其在信息安全领域的重要性。
在对哈希算法的展望部分，将就哈希算法的未来发展趋势和应用前景进行展望和思考，指出其在新技术和场景下的可能发展方向。
最后，在结论部分，将对全文进行总结，对哈希算法的重要性和未来发展进行概括和总结，同时提出作者的个人观点和看法。
哈希及哈希算法的介绍
哈希及哈希算法的介绍哈希（Hash）是一种将任意长度的输入通过一个算法，转换为固定长度输出的过程。
这个输出通常称为哈希值，哈希函数则是用于进行哈希转换的算法。
哈希函数在计算机科学领域有着广泛的应用，包括数据完整性校验、密码学、数据检索等。
本文将介绍哈希的基本概念和常见的哈希算法。
一、哈希函数的特点1.固定长度输出：哈希函数将任意长度的输入转换为固定长度的输出，常见的输出长度包括128位、160位、256位等。
这种固定长度的输出使哈希函数在各种应用中具有一致性。
2.唯一性：对于不同的输入，哈希函数应该产生唯一的输出。
这意味着即使输入只有微小的变化，输出也应该完全不同。
3.不可逆性：哈希函数是单向函数，即无法通过哈希值反推原始输入。
这是哈希算法的一个重要特点，保证了数据的安全性。
4.快速计算：哈希函数应该具有快速计算的特点，使得在更大规模的数据集上应用时能够高效处理。
二、常见的哈希算法1. MD5（Message Digest Algorithm 5）MD5是一种常见的哈希算法，输出为128位。
它用于校验文件完整性和密码存储，并常被用于散列密码破解的攻击。
然而，由于其存在多个哈希碰撞的问题，MD5已经逐渐被更安全的算法所取代。
2. SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）SHA-1是一种输出160位哈希值的算法。
与MD5类似，SHA-1也用于文件校验和密码存储。
然而，由于SHA-1哈希碰撞的问题和演算方法的漏洞，SHA-1在一些领域中也被视为不安全。
3. SHA-256（Secure Hash Algorithm 256）SHA-256是SHA-2算法家族中的一个成员，它输出256位哈希值。
SHA-256比SHA-1更安全，广泛应用于密码学、数字签名和区块链技术中。
4. CRC（Cyclic Redundancy Check）CRC是一种广泛应用于数据完整性校验的哈希算法。
它产生固定长度的校验和，通常用于网络传输中检查数据传输的准确性。
c语言 哈希表
c语言哈希表哈希表（HashTable）是一种非常重要的数据结构，它可以在常量时间内进行插入、查找和删除操作。
在计算机科学领域中，哈希表被广泛应用于各种场景中，如数据库索引、缓存系统、编译器符号表等。
本文将介绍哈希表的基本概念、实现方法以及常见应用。
一、哈希表的基本概念哈希表的基本思想是将关键字映射到一个固定的位置，这个位置就是哈希表中的一个槽（slot）。
哈希函数（Hash Function）是将关键字映射到槽的过程，它的输入是关键字，输出是槽的位置。
哈希函数的设计是哈希表实现的关键之一，好的哈希函数应该具有以下特点： 1. 简单高效：哈希函数的计算时间应该尽可能短，而且不应该依赖于关键字的长度。
2. 均匀性：哈希函数应该将关键字均匀地映射到槽中，避免槽的冲突（Collision）。
3. 低冲突率：哈希函数应该尽可能地避免冲突，即不同的关键字映射到同一个槽中的情况。
哈希表的核心是哈希函数和槽的设计。
常见的哈希函数有以下几种：1. 直接寻址法（Direct Addressing）：将关键字作为数组的下标，直接访问数组中的元素。
这种方法的缺点是当关键字的范围较大时，数组的空间会非常浪费。
2. 除留余数法（Modular Hashing）：将关键字除以一个质数，取余数作为槽的位置。
这种方法的缺点是当质数的选择不合适时，可能会导致槽的冲突。
3. 平方取中法（Mid-Square Hashing）：将关键字的平方取中间的一段作为槽的位置。
这种方法的缺点是当关键字的范围较大时，平方的结果可能会超出计算机的表示范围。
4. 随机数法（Random Hashing）：使用随机数生成哈希函数，每次生成的随机数都不同。
这种方法的优点是可以避免槽的冲突，但是需要消耗大量的计算资源。
二、哈希表的实现方法哈希表的实现方法有两种：开放地址法（Open Addressing）和链地址法（Chaining）。
开放地址法是将冲突的关键字插入到其他空槽中，而链地址法是将冲突的关键字插入到链表中。
哈 希 查 找
哈希查找
一、哈希表的基本概念 二、构造哈希函数的方法 三、处理冲突的方法 四、哈希表的查找及分析
一、哈希表的基本概念
哈希（Hash）函数：如果在关键字与数据元素的存储位置之间建立某种 对应关系H，根据这种对应关系就能很快地计算出与该关键字key对应的 存储位置的值H(key)，我们将关键字与存储位置之间的这种对应关系称 为哈希（Hash）函数。 把关键字为key的元素直接存入地址为H(key)的存储单元，当查找关键 字为key的元素时，利用哈希函数计算出该元素的存储位置H(key)，从 而达到按关键字直接存取元素的目的。按照这个思想建立的查找表叫 做哈希表，所得到的存储位置称为哈希地址，利用哈希表进行查找的 方法称为哈希查找。
根据增量序列的取值方式的不同，开放定址法又分为以下三种： ① 线性探测再散列：di为1，2，3，…，h－1，即冲突发生时，顺序查 看哈希表中的下一个位置，直到找出一个空位置或查遍整个表为止。
② 二次探测再散列：di为12，－12，2，－22，3，－32，…，k，－ k2 (k≤m/2)，即冲突发生时，在表的前后位置进行跳跃式探测。
5．除留余数法
除留余数法是指取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数 作为哈希地址，即 H(key)＝key%p (p≤m) 例如，已知关键字序列为{23，49，70，68，50，90}，对于表长 为20的哈希表，选取p＝19，计算所得的哈希地址如下表所示。
6．随机数法
选择一个随机函数为哈希函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地 址，即H(key)＝random(key) 其中，random()为随机函数。 随机数法适用于关键字长度不等的情况。
三、处理冲突的方法
所谓处理冲突是指，当由关键字计算出 的哈希地址出现冲突时，为该关键字对 应的数据元素找到另一个“空”的哈希 地址。
哈希算法有哪几种
哈希算法有哪几种哈希是密码学的基础，理解哈希是理解数字签名和加密通信等技术的必要前提。
基本含义先来从基本定义入手。
哈希，英文是HASH，本来意思是”切碎并搅拌“，有一种食物就叫HASH，就是把食材切碎并搅拌一下做成的。
哈希函数的运算结果就是哈希值，通常简称为哈希。
哈希函数有时候也翻译做散列函数，也就是把数据拆散然后重新排列。
根据维基百科的定义，哈希函数要做的事情是给一个任意大小的数据生成出一个固定长度的数据，作为它的映射。
所谓映射就是一一对应。
一个可靠的哈希算法要满足三点。
第一是安全，给定数据M 容易算出哈希值X，而给定X不能算出M，或者说哈希算法应该是一个单向算法。
第二是独一无二，两个不同的数据，要拥有不相同的哈希。
第三是长度固定，给定一种哈希算法，不管输入是多大的数据，输出长度都是固定的。
但是仔细想一下，如果哈希的长度是固定的，也就是取值范围是有限的，而输入数据的取值范围是无限的，所以总会找到两个不同的输入拥有相同的哈希。
所以，哈希函数的安全性肯定是个相对概念。
如果出现了两个不同输入有相同输出的情况，就叫碰撞，COLLISION。
不同的哈希算法，哈希位数越多，也就基本意味着安全级别越高，或者说它的”抗碰撞性“就越好。
再来说说哈希函数的主要作用。
哈希的独一无二性，保证了如果数据在存储或者传输过程中有丝毫损坏，那么它的哈希就会变。
哈希函数的主要作用就是进行完整性校验，完整的意思是数据无损坏。
哈希有很多不同的称呼，有时候叫DIGEST摘要，有时候叫CHECKSUM 校验值，有时候叫FINGERPRINT指纹，其实说的意思差不多，就是用哈希来代表数据本身进行对比，根据对比结果判断数据是否保持不变。
所以说，哈希函数的基本作用就是给大数据算出一个摘要性的长度固定的字符串，也就是所谓的哈希。
哈希的作用主要是进行完整性校验。
哈希算法的分类下一步我们把哈希函数分类，更细致的聊聊哈希算法的特点。
首先说哈希算法有很多种，例如MD5，SHA256等等，但是它们总体上可以分为两大类，一类是普通哈希，另外一类是加密哈希，CRYPTOGRAPHICHASHFUNCTION。
哈希的基本概念
表6-4 哈希表
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
22
47
92
16
3
7
29
8
△ ▲ △ △
47，7，11，16，92均是由哈希函数得到的没有冲突的哈希地址，因而是直接存入的。
设关键码集合中，每个关键码均由m位组成，每位上可能有r种不同的符号。
数字分析法根据r种不同的符号及在各位上的分布情况，选取某几位，组合成哈希地址。所选的位应是各种符号在该位上出现的频率大致相同。
（4）平方取中法
对关键码平方后，按哈希表大小，取中间的若干位作为哈希地址。
（5）折叠法（Folding）
此方法将关键码自左到右分成位数相等的几部分，最后一部分位数可以短些，然后将这几部分叠加求和，并按哈希表表长，取后几位作为哈希地址。这种方法称为折叠法。
② 二次探测法
其中，Hash(key)为哈希函数，m为哈希表长度， 为增量序列12，12，22，22，…，q2，q2且
仍对前面例子的关键码序列{47，7，29，11，16，92，22，8，3}，用二次探测法处理冲突，构造哈希表如表6-5所示。
表6-5 二次探测法构造哈希表
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
表6-6 几种不同处理冲突方法的平均查找长度
处理冲突的方法
平均查找长度
查找成功时
基于哈希函数的数据加密和解密技术研究
基于哈希函数的数据加密和解密技术研究随着信息化时代的进步，数据的安全性变得越来越重要，很多机构、企业和个人都需要对自己的数据进行加密和解密操作。
哈希函数是一种常见的数据加密和解密技术，本文将通过探讨哈希函数的基本概念、应用场景以及优缺点等方面，来研究基于哈希函数的数据加密和解密技术。
一、哈希函数的基本概念哈希函数又称为散列函数，是一种将任意长度的数据映射为固定长度的散列值的函数。
哈希函数常常用于数据加密和解密操作，它能够为数据生成唯一的散列值，且不同输入数据的散列值应当具有唯一性。
哈希函数的基本概念包括如下几个方面：1. 映射性：哈希函数将输入数据映射为固定长度的散列值，且不同的输入数据应当具有唯一的散列值。
2. 压缩性：哈希函数生成的散列值应当比输入数据的长度小得多，通常散列值的长度都是固定的。
3. 雪崩效应：哈希函数的输入数据只要有微小的改动，就会导致生成的散列值发生巨大的变化。
4. 不可逆性：哈希函数是一种单向函数，即可以通过输入数据生成散列值，但不能通过散列值还原出原始的输入数据，从而保证了数据的安全性。
二、哈希函数的应用场景1. 密码加密：哈希函数可以将用户的密码映射为散列值，存储时只保存散列值，不保存密码明文，从而保护了用户的密码安全性。
2. 数据完整性校验：哈希函数可以将数据生成散列值，如果接收方收到的数据的散列值与发送方生成的散列值不同，说明发送的数据已经被修改，从而保证数据的完整性。
3. 数字签名：哈希函数可以对数据进行数字签名，将数据生成唯一的散列值，并用私钥对散列值进行签名，从而保护数据的真实性和完整性。
三、哈希函数的优缺点哈希函数作为一种数据加密和解密技术，虽然可以保护数据的安全性和完整性，但它也存在一些优缺点。
1. 优点：(1) 散列值具有唯一性和不可预测性，保证数据的安全性。
(2) 散列值长度固定，不受原始数据长度的影响，简化了数据加密和解密操作。
(3) 散列值的计算速度快，适用于大量数据的加密和解密操作。
哈希算法的基本含义与分类
哈希算法的基本含义与分类哈希算法是一种能够将任意长度的数据转换成固定长度的数据的算法。
它通过将输入的数据映射成一串固定长度的数字串，这个数字串通常被称为哈希值或散列值。
哈希算法在密码学、数据完整性验证、数据去重等领域有着广泛的应用。
1.固定长度输出：哈希算法将任意输入数据映射成固定长度的哈希值，通常以十六进制表示。
比如常用的MD5算法生成的哈希值是128位（32个字符），SHA-1生成的哈希值是160位（40个字符）。
2.高效性：哈希算法的计算速度通常很快，即使对大量数据进行哈希计算，也能够在合理的时间内完成。
3.不可逆性：哈希算法是一个单向函数，即从哈希值无法得到原始数据。
这是哈希算法主要用于数据完整性验证而不是数据加密的原因之一4.雪崩效应：即使输入的原始数据稍微改变一点，其产生的哈希值的差异也会很大。
这个特点可以用来验证数据的完整性，只要改变了原始数据，必然会导致哈希值的变化。
根据哈希算法的不同特点和应用需求，可以将哈希算法分为以下几类。
1.散列函数：散列函数是一类具有良好离散性质的哈希算法，主要应用于数据的去重和查找。
散列函数将任何大小的输入映射成固定大小的哈希值，且具有雪崩效应。
常见的散列函数有MD5、SHA-1、SHA-256等。
2.消息认证码（MAC）：MAC是一种通过对消息进行哈希计算和密钥加密来实现完整性和不可抵赖性验证的哈希算法。
MAC算法通常使用一个密钥来对消息进行加密，以防止篡改。
常见的MAC算法有HMAC、CMAC等。
3. 密码哈希函数：密码哈希函数是一种专门用于密码存储和验证的哈希算法。
它在散列函数的基础上引入了盐值和迭代计算的机制，以增加密码破解的难度。
常见的密码哈希函数有BCrypt、PBKDF2、Argon2等。
4.布隆过滤器：布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。
它利用多个哈希函数对元素进行多次哈希，将结果映射到一个位数组中，并通过判断位数组是否存在非零位来判断元素是否存在。
hash算法java
hash算法java在计算机科学中，哈希算法是一种将任意长度的二进制值映射为固定长度的二进制值的方法。
这种映射通常被称为哈希值或散列值。
哈希算法在许多领域都有广泛的应用，包括密码学、数据结构、网络协议等。
Java是一种广泛使用的编程语言，它提供了许多内置的哈希算法，使开发者能够轻松地使用哈希算法来处理数据。
一、哈希算法的基本概念哈希算法是一种单向函数，它将任意长度的输入（称为“原始数据”）映射为固定长度的输出（称为“哈希值”）。
哈希算法通常具有以下特点：1. 快速性：哈希算法的计算速度非常快，因为它是一种基于位操作的算法。
2. 冲突性：由于哈希函数是一种单向函数，因此不可能通过哈希值反向推导出原始数据。
这意味着哈希值可能会与多个原始数据相关联，这种现象被称为“哈希冲突”。
3. 散列性：哈希函数将任意长度的输入映射为固定长度的输出，这种输出通常是随机分布的。
这意味着不同的原始数据通常会产生不同的哈希值，这种现象被称为“散列性”。
二、Java中的哈希算法Java提供了一组内置的哈希算法，使开发者能够轻松地使用它们来处理数据。
以下是Java中一些常用的哈希算法：1. SHA-256：SHA-256是一种常用的加密哈希算法，它将输入数据映射为256位的散列值。
它通常用于密码学和数据完整性验证。
2. MD5：MD5是一种广泛使用的消息摘要算法，它将任意长度的输入数据映射为32位的散列值。
它通常用于数据完整性验证和密码学。
3. Apache Commons Codec库中的其他哈希算法：Apache Commons Codec库提供了一组其他哈希算法，包括SHA-3、SHA-512、MD4等。
这些算法提供了更多的选择，使开发者能够根据需要选择合适的哈希算法。
三、Java中使用哈希算法的示例代码下面是一个使用Java内置的SHA-256哈希算法的示例代码：```javaimport java.security.MessageDigest;import java.nio.charset.StandardCharsets;import java.math.BigInteger;public class HashExample {public static void main(String[] args) {String input = "Hello, world!";try {MessageDigest md =MessageDigest.getInstance("SHA-256");byte[] hash =md.digest(input.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));BigInteger bi = new BigInteger(1, hash);String hashValue = bi.toString(16);while (hashValue.length() < 32) {hashValue = "0" + hashValue;}System.out.println("Hash value: " + hashValue);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}```这段代码将输入字符串“Hello, world!”通过SHA-256哈希算法进行哈希，并将结果输出到控制台。
哈-希-技-术
• ● 除余法 该方法是最为简单常用的一种方法。它是以
表长m来除关键字，取其余数作为哈希地址，即 h(key)=key％m • 该方法的关键是选取m。选取的m应使得哈希函 数值尽可能与关键字的各位相关。m最好为素数。
【例】若选m是关键字的基数的幂次，则就 等于是选择关键字的最后若干位数字作为地址， 而与高位无关。于是高位不同而低位相同的关键 字均互为同义词。
常用哈希函数的构造方法
• ● 平方取中法
具体方法：先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然 后根据表长度取中间的几位数作为哈希函数值。又因为一个乘 积的中间几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生的哈希 地址较为均匀。
【例】将一组关键字(0100，0110，1010，1001， 0111)平方后得
• 3) 哈希碰撞
• 从上述例子可见，不同的查找键值对应 HASH 函数的值相同是一 个普遍现象。在哈希组织中，每个桶的空间是固定的，如果某个桶 内已装满记录，还有新的记录要插入到该桶，那么称这种现象为桶 溢出 ( 也称为哈希碰撞 )。产生桶溢出的原因主要有两个：其一， 初始设计时桶数偏少； 其二，哈希函数的 " 均匀分布性 " 差，造成 某些桶存满了记录，而某些桶有较多空闲空间。
• 在文件中检索查找键值为 Ki 的记录，首先也是 计算 H(Ki), 求出该记录的桶地址，然后在桶内 查找。在哈希方法中，由于不同查找键值的记录 可能对应于同一个桶号，因此一个桶内记录的查 找键值可能是不相同的。因此，在桶内查找记录 时必须检查查找键值是否为所需的值。
• 在哈希文件中进行删除操作时，一般先用前述方 法找到欲删记录，然后直接从桶内删去即可。
• 最常使用的 HASH 函数是 " 质数求余法 "。其基本思想是： 首先确定所需存储单元数 M, 给出一个接近 M 的质数 P；再根 据转换的键号K, 代入公式 H(K)=K -INT(K/P)×P中，以求 得数据作为存储地址，一般 0H(K)P-1。
哈希Hash(散列函数)
Hash（散列函数）Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，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，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。
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基本概念编辑若结构中存在和关键字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)，按这个事先建立的表为散列表。
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)，这种现象称碰撞。
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射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。
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，但不绝对肯定二者一定相等（可能出现哈希碰撞）。
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。
[1]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。
2019-哈希存储范例-精选word文档 (18页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==哈希存储范例篇一：哈希的基本概念6.8 哈希表及其查找★3◎4哈希译自“hash”一词，也称为散列或杂凑。
哈希表查找的基本思想是：根据当前待查找数据的特征，以记录关键字为自变量，设计一个哈希函数，依该函数按关键码计算元素的存储位置，并按此存放；查找时，由同一个函数对给定值key计算地址，将key与地址单元中元素关键码进行比较，确定查找是否成功。
哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数（杂凑函数），按这个思想构造的表称为哈希表（杂凑表）。
对于n个数据元素的集合，总能找到关键码与存放地址一一对应的函数。
若最大关键为m，可以分配m个数据元素存放单元，选取函数f(key)=key即可，但这样会造成存储空间的很大浪费，甚至不可能分配这么大的存储空间。
通常关键码的集合比哈希地址集合大得多，因而经过哈希函数变换后，可能将不同的关键码映射到同一个哈希地址上，这种现象称为冲突（Collision）。
映射到同一哈希地址上的关键码称为同义词。
可以说，冲突不可能避免，只能尽可能减少。
所以，哈希方法需要解决以下两个问题：（1）构造好的哈希函数① 所选函数尽可能简单，以便提高转换速度。
② 所选函数对关键码计算出的地址，应在哈希地址集中大致均匀分布，以减少空间浪费。
（2）制定解决冲突的方案1．常用的哈希函数（1）直接定址法即取关键码的某个线性函数值为哈希地址，这类函数是一一对应函数，不会产生冲突，但要求地址集合与关键码集合大小相同，因此，对于较大的关键码集合不适用。
如关键码集合为{100，300，500，700，800，900}，选取哈希函数为Hash(key)=key/100，则存放如表6-3所示。
表6-3 直接定址法构造哈希表（2）除留余数法即取关键码除以p的余数作为哈希地址。
使用除留余数法，选取合适的p很重要，若哈希表表长为m，则要求p≤m，且接近m或等于m。
哈希算法(哈希函数)基本
哈希算法（哈希函数）基本哈希算法，也被称为哈希函数，是一种将任意长度的数据映射为固定长度值的算法。
它是密码学和计算机科学领域中广泛应用的一种技术。
在计算机科学中，哈希算法的基本原则是通过将输入数据转化为一个固定长度的哈希值，使得对于不同的输入数据，其生成的哈希值也是不同的。
而对于相同的输入数据，无论输入的数据规模如何，生成的哈希值也是相同的。
因此，只需要比较哈希值即可判断原始数据是否相同，而不需要逐个比较原始数据的每个字节。
哈希算法的应用非常广泛，包括密码学、数据完整性校验、数据索引和检索、数据加密等等。
下面将详细介绍哈希算法的基本原理和常见应用。
1.哈希算法的基本原理哈希算法的基本原理可以简单地描述为：将任意长度的输入数据通过哈希函数计算生成固定长度的哈希值。
具体来说，哈希函数会对输入数据进行一系列的操作，包括取模、加法、位移等，并最终将结果映射为一个固定长度的哈希值。
这个哈希值一般用一个数字或字符串表示，通常是一个较长的序列，比如32位或64位。
哈希函数必须具备以下特点：-易于计算：给定任意长度的输入，都可以通过哈希函数计算得到固定长度的哈希值。
-压缩性：生成的哈希值的长度通常比输入数据的长度要短，从而节省存储空间。
-确定性：对于相同的输入数据，每次计算都会得到相同的哈希值。
-高度敏感性：对于不同的输入数据，得到的哈希值应该是不同的，即使两个输入数据只相差一个字节也应该得到完全不同的哈希值。
-难以逆向：从哈希值逆向推导出输入数据应该是非常困难的，从而保证数据的安全性。
2.哈希算法的应用2.1数据完整性校验哈希算法可以用于验证数据的完整性，即检查数据在传输或存储过程中是否发生了改动。
发送方可以通过计算数据的哈希值，并将其附加到数据包中一起传输给接收方。
接收方在接收到数据后，再次计算数据的哈希值，并与接收到的哈希值进行对比。
如果两者一致，则说明数据完整无误；如果不一致，则说明数据发生了改动。
2.2数据索引和检索哈希算法在数据库中的应用非常广泛。
hash 拼接参数
hash 拼接参数Hash（哈希）是一种常见的数据加密和校验方法，通过对任意长度的数据进行哈希计算，可以得到固定长度的哈希值。
在计算机领域中，哈希值常常用作数据的唯一标识符，具有快速查找和比较的优势。
本文将围绕哈希拼接参数展开讨论，介绍哈希的基本原理、应用场景以及相关技术。
一、哈希的基本原理哈希算法是将任意长度的输入通过哈希函数转换为固定长度的输出。
哈希函数是一个确定性的函数，即对于相同的输入，总是能得到相同的输出。
同时，哈希函数应该满足以下性质：1）输入不同，输出一定不同；2）输出相同，输入不一定相同；3）输入微小的改变，输出会发生巨大的变化。
常见的哈希算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。
二、哈希的应用场景1. 数据完整性校验哈希值可以用于验证数据的完整性，通过将数据进行哈希计算后与接收方提供的哈希值进行比对，可以判断数据是否被篡改。
这在文件传输、软件下载等场景中非常有用，可以确保数据的完整性。
2. 密码存储和校验在用户注册和登录场景中，为了保护用户密码的安全，通常不会直接将密码存储在数据库中，而是将密码进行哈希计算后存储。
当用户登录时，再将用户输入的密码进行哈希计算后与数据库中的哈希值进行比对。
这样即使数据库泄露，也不会直接暴露用户的密码。
3. 数字签名哈希算法还可以用于数字签名，通过对消息进行哈希计算后，再使用私钥对哈希值进行加密，形成数字签名。
接收方可以使用公钥对数字签名进行解密，并通过对消息进行哈希计算后与解密的哈希值进行比对，从而验证消息的真实性和完整性。
三、哈希拼接参数的应用在某些场景下，我们需要将多个参数拼接成一个字符串，并对该字符串进行哈希计算。
这种方式常常用于生成唯一的标识符或校验码。
例如，我们可以将用户的身份信息、时间戳以及其他一些参数拼接成一个字符串，然后对该字符串进行哈希计算，得到一个唯一的标识符或校验码。
哈希拼接参数可以应用于用户身份验证、防篡改校验等场景。
在用户身份验证中，我们可以将用户的账号、密码、时间戳等信息拼接成一个字符串，并对该字符串进行哈希计算，生成一个唯一的标识符。
漫谈哈希函数及ClickHouse的哈希函数
漫谈哈希函数及ClickHouse的哈希函数发布时间：2021-05-14T05:49:22.904Z 来源：《现代电信科技》2020年第17期作者：严俊海[导读] 哈希是将一个数据转换为另一个标志，这个标志和源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。
（南京苏宁软件技术有限公司江苏南京 210000）摘要：哈希是将一个数据转换为另一个标志，这个标志和源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。
也可以认为是一种思想，使用哈希算法可以提高存储空间的利用率，可以提高数据的查询效率，也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。
据说，80%的人都搞不懂哈希算法，本文介绍了哈希的基本概率、基本应用、以及常用的哈希算法，对比了ClickHouse集成的常用哈希算法优缺点。
关键词：哈希算法；加密型哈希函数；非加密型哈希函数；ClickHouse1 哈希的概述1.1 哈希的基本概念在记录的关键词：与记录的存储地址之间建立的一种对应关系叫哈希函数。
哈希算法（cryptographic hash）是一个大杂烩，除了我们常用的 md5，sha-1，sha-2 族外，还有很多或家喻户晓或寂寂无闻的算法，如DSA-SHA1，RSA-SHA1，sha1WithRSAEncryption。
其中 sha1WithRSAEncryption 和 RSA-SHA1 等价，DSA 和 RSA 都是加密算法，DSA 和RSA 的区别在于，DSA 用于签名，而 RSA 可用于签名和加密。
哈希算法只需满足把一个元素映射到另一个区间的要求。
鉴于该要求是如此之低，像 Java 的 hashCode 其实也算一种哈希算法。
1.2 哈希函数的应用首先我们要清楚以下概念：冲突（碰撞）对于不同的关键词：Ki、Kj，若 Ki != Kj，但 H（ki）= H（kj）的现象叫冲突（collision），即不同的输入却有相同的输出。
我们应该尽量避免冲突，因为冲突不仅会使我们在查找的时候效率变慢，还甚至会被攻击者利用从而大量消耗系统资源。
莱特币哈希算法
莱特币哈希算法莱特币（Litecoin）是一种基于区块链技术的数字货币，与比特币（Bitcoin）类似，但在某些方面有所不同。
在莱特币的运行机制中，哈希算法起到了重要的作用。
本文将重点介绍莱特币哈希算法的基本原理和运作方式。
一、哈希算法的基本概念哈希算法是一种将任意长度的数据映射为固定长度哈希值的算法。
在莱特币中，哈希算法用于将交易数据和区块头信息转化为256位的哈希值。
莱特币使用的哈希算法是Scrypt算法，该算法与比特币使用的SHA-256算法略有不同。
二、Scrypt算法的特点Scrypt算法是一种基于密码学的哈希函数，最早由Colin Percival 于2009年提出。
相对于SHA-256算法，Scrypt算法更加适合于大规模并行计算。
这使得莱特币的挖矿过程更加公平和去中心化。
三、莱特币哈希算法的运作方式莱特币的哈希算法运作方式如下：1. 数据准备：在进行哈希计算之前，需要准备待计算的数据。
对于交易数据，包括发送方、接收方和交易金额等信息。
对于区块头信息，包括前一区块的哈希值、时间戳、难度目标等信息。
2. 数据填充：为了保证哈希计算的准确性和安全性，需要对数据进行填充。
填充的目的是使得数据长度满足算法要求，并增加数据的复杂性。
3. 哈希计算：将填充后的数据输入Scrypt算法中进行哈希计算。
Scrypt算法通过多次迭代和复杂的计算过程，将输入数据转化为256位的哈希值。
4. 验证结果：计算完成后，需要对哈希值进行验证。
验证的过程包括检查哈希值是否满足难度目标，以及是否已经存在于区块链中。
5. 结果发布：如果哈希值满足要求并通过验证，将其发布到网络中。
其他节点可以通过验证哈希值的方式确认交易的有效性，并将其添加到区块链中。
四、莱特币哈希算法的意义莱特币哈希算法的设计旨在提供一种安全、高效的挖矿机制。
相对于比特币的SHA-256算法，Scrypt算法更加适合普通计算机进行挖矿操作，这降低了挖矿的门槛，使得更多的人可以参与到莱特币的挖矿过程中。
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6、8 哈希表及其查找★3◎4
哈希译自“haｓh"一词,也称为散列或杂凑。
ﻫ哈希表查找得基本思想就是:根据当前待查找数据得特征,以记录关键字为自变量,设计一个哈希函数,依该函数按关键码计算元素得存储位置,并按此存放;查找时,由同一个函数对给定值ｋｅy计算地址,将ｋｅy与地址单元中元素关键码进行比较,确定查找就是否成功。
哈希方法中使用得转换函数称为哈希函数(杂凑函数),按这个思想构造得表称为哈希表(杂凑表)。
ﻫ对于n个数据元素得集合,总能找到关键码与存放地址一一对应得函数、若最大关键为m,可以分配m个数据元素存放单元,选取函数f(ke ｙ)=ｋey即可,但这样会造成存储空间得很大浪费,甚至不可能分配这么大得存储空间、通常关键码得集合比哈希地址集合大得多,因而经过哈希函数变换后,可能将不同得关键码映射到同一个哈希地址上,这种现象称为冲突(Cｏlｌｉsio ｎ)。
映射到同一哈希地址上得关键码称为同义词。
可以说,冲突不可能避免,只能尽可能减少。
所以,哈希方法需要解决以下两个问题:ﻫ(1)构造好得哈希函数ﻫ①所选函数尽可能简单,以便提高转换速度。
ﻫ②所选函数对关键码计算出得地址,应在哈希地址集中大致均匀分布,以减少空间浪费。
(2)制定解决冲突得方案
1.常用得哈希函数
(1)直接定址法
即取关键码得某个线性函数值为哈希地址,这类函数就是一一对应函数,不会产生冲突,但要求地址集合与关键码集合大小相同,因此,对于较大得关键码集合不适用。
如关键码集合为｛100,300,500,7０0,8０0,900｝,选取哈希函数为Hａ
sh(key)=ｋey／100,则存放如表6-3所示。
表6—3 直接定址法构造哈希表
(２)除留余数法
即取关键码除以p得余数作为哈希地址。
使用除留余数法,选取合适得p很重要,若哈希表表长为m,则要求p≤m,且接近ｍ或等于ｍ。
p一般选取质数,也可以就是不包含小于20质因子得合数、ﻫ(3)数字分析法
设关键码集合中,每个关键码均由ｍ位组成,每位上可能有r种不同得符号、ﻫ数字分析法根据ｒ种不同得符号及在各位上得分布情况,选取某几位,组合成哈希地址。
所选得位应就是各种符号在该位上出现得频率大致相同。
(4)平方取中法ﻫ对关键码平方后,按哈希表大小,取中间得若干位作为哈希地址。
ﻫ(5)折叠法(Ｆoｌｄinｇ)ﻫ此方法将关键码自左到右分成位数相等得几部分,最后一部分位数可以短些,然后将这几部分叠加求与,并按哈希表表长,取后几位作为哈希地址。
这种方法称为折叠法。
ﻫ有两种叠加方法:ﻫ①移位法-—将各部分得最后一位对齐相加。
②间界叠加法—-从一端向另一端沿各部分分界来回折叠后,最后一位对齐相加。
ﻫ如对关键码为key=25３46358705,设哈希表长为３位数,则可对关键码每3位一部分来分割。
关键码分割为如下4组: 253 ４６3 5８７05 分别用上述方法计算哈希地址如图6—12所示、对于位数很多得关键码,且每一位上符号分布较均匀时,可采用此方法求得哈希地址。
２。
处理冲突得方法ﻫ(1)开放定址法
所谓开放定址法,即由关键码得到得哈希地址一旦产生了冲突,也就就是说,该地址已经存放了数据元素。
我们需要寻找下一个空得哈希地址,只要哈希表足够大,空得哈希地址总能找到,并将数据元素存入。
常用得找空哈希地址方法有下列三种、ﻫ①线性探测法
其中,Hasｈ(kｅｙ)为哈希函数,m为哈希表长度, 为增量序列1,２,…,m-１,且= ｉ。
设关键码集为｛４７,７,29,1１,16,92,22,8,3},哈希表表长为11,Hａsh(ｋey)＝keyｍod 11,用线性探测法处理冲突,构造哈希表如表6-4所示。
表6—4 哈希表
△▲△ △4７,7,１1,1６,92均就是由哈希函数得到得没有冲突得哈希地址,因而就是直接存入得。
ﻫＨash(29)=7,哈希地址上冲突,需寻找下一个空得哈希地址:
另外,22,8同样在哈希地址上有冲突,也就是由找到空得哈希地址得;而Hash(3)=３,哈希地址上冲突,因为:
线性探测法可能使第i个哈希地址得同义词存入第i+1个哈希地址,这样本应存入第i+１个哈希地址得元素变成了第i+2个哈希地址得同义词……因此,可能出现很多元素在相邻得哈希地址上“堆积”起来,大大降低了查找效率。
为此,可采用二次探测法,或再哈希函数探测法,以改善“堆积”问题。
ﻫ② 二次探测法
其中,Hash(key)为哈希函数,m为哈希表长度, 为增量序列１２,12,22,2２,…,q２,q２且
仍对前面例子得关键码序列｛4７,７,29,11,1６,92,22,８,3},用二次探测法处理冲突,构造哈希表如表6－5所示。
表6-5 二次探测法构造哈希表
０
11 22 ３４７92 １６7 29 ８
△▲△△
与关键码寻找空得哈希地址只有3这个关键码不同,Hasｈ(３)=３,哈希地址上冲突,由
H２＝(Hash(３)＋1２)%1１=2,找到空得哈希地址,存入、ﻫ③再哈希法
其中,Ｈａsｈ(ｋｅy),ＲeHａｓｈ(key)就是两个哈希函数,ｍ为哈希表长度。
ﻫ再哈希法,先用第一个函数Hash(key)对关键码计算哈希地址,一旦产生地址冲突,再用第二个函数ReHaｓh(key)确定移动得步长因子,最后,通过步长因子序列由探测函数寻找空得哈希地址、ﻫ比如,Hasｈ(key)＝a时产生地址冲突,就计算ＲeHash(ｋey)＝b,则探测得地址序列为:
(2)链地址法
又称拉链法,设哈希函数得到得哈希地址域在区间［０,m—1]上,以每个哈希地址作为一个指针,指向一个链,即分配指针数组:ﻫＥlｅｍType ＊eｐｔr[ｍ];
建立m个空链表,由哈希函数对关键码转换后,映射到同一哈希地址ｉ得同义词均加入＊epｔr[i]指向得链表中。
ﻫ对关键码序列为｛４7,7,29,11,16,９２,２2,8,３,５0,３7,89,94,21},哈希函数为Hａsh(key)=keｙmod 1１,用拉
链法处理冲突,建表如图６—13所示。
(3)建立一个公共溢出区ﻫ设哈希函数产生得哈希地址集为［0,m－１］,则分配两个表:
一个基本表ＥlｅmTypeｂasｅ_tbl[ｍ];每个单元只能存放一个元素。
一个溢出表ElｅmTypｅoveｒ_ｔｂｌ[k］;只要关键码对应得哈希地址在基本表上产生冲突,则所有这样得元素一律存入该表中。
查找时,对给定值kｘ通过哈希函数计算出哈希地址i,先与基本表得base_tbl［ｉ］单元比较,若相等,查找成功;否则,再到溢出表中进行查找。
３.哈希表得查找分析
哈希表得查找过程基本上与造表过程相同。
一些关键码可通过哈希函数转换得地址直接找到,另一些关键码在哈希函数得到得地址上产生了冲突,需要按处理冲突得方法进行查找。
在介绍得三种处理冲突得方法中,产生冲突后得查找仍然就是给定值与关键码进行比较得过程。
所以,对哈希表查找效率得量度,依然用平均查找长度来衡量。
查找过程中,关键码得比较次数取决于产生冲突得多少。
如果产生得冲突少,查找效率就高,如果产生得冲突多,查找效率就低、因此,影响产生冲突多少得因素,
也就就是影响查找效率得因素。
影响产生冲突多少有以下三个因素:
①哈希函数就是否均匀;
②处理冲突得方法;ﻫ③哈希表得装填因子。
分析这三个因素,尽管哈希函数得“好坏”直接影响冲突产生得频度,但一般情况下,我们总认为所选得哈希函数就是“均匀得”。
因此,可不考虑哈希函数对平均查找长度得影响。
就是哈希表装满程度得标志因子。
由于表长就是定值,α与“填入表中得元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中得元素较多,产生冲突得可能性就越大;α越小,填入表中得元素较少,产生冲突得可能性就越小。
实际上,哈希表得平均查找长度就是装填因子α得函数,只就是不同处理冲突得方法有不同得函数。
表６—6为几种不同处理冲突方法得平均查找长度、表６—６几种不同处理冲突方法得平均查找长度
哈希方法存取速度快、节省空间,静态查找、动态查找均适用,但由于存取就是随机得,因此,不便于顺序查找。