哈希演算法原理

Ⅰ hash演算法原理

Hash Join概述 Hash join演算法的一個基本思想就是根據小的row sources(稱作build input，我們記較小的表為S，較大的表為B) 建立一個可以存在於hash area內存中的hash table，然後用大的row sources(稱作probe input) 來探測前面所建的hash table。如果hash area內存不夠大，hash table就無法完全存放在hash area內存中。針對這種情況，Oracle在連接鍵利用一個hash函數將build input和probe input分割成多個不相連的分區（分別記作Si和Bi），這個階段叫做分區階段；然後各自相應的分區，即Si和Bi再做Hash join，這個階段叫做join階段。如果在分區後，針對某個分區所建的hash table還是太大的話，oracle就採用nested-loops hash join。所謂的nested-loops hash join就是對部分Si建立hash table，然後讀取所有的Bi與所建的hash table做連接，然後再對剩餘的Si建立hash table，再將所有的Bi與所建的hash table做連接，直至所有的Si都連接完了。 Hash Join演算法有一個限制，就是它是在假設兩張表在連接鍵上是均勻的，也就是說每個分區擁有差不多的數據。但是實際當中數據都是不均勻的，為了很好地解決這個問題，oracle引進了幾種技術，點陣圖向量過濾、角色互換、柱狀圖，這些術語的具體意義會在後面詳細介紹。 二． Hash Join原理我們用一個例子來解釋Hash Join演算法的原理，以及上述所提到的術語。考慮以下兩個數據集。 S={1,1,1,3,3,4,4,4,4,5,8,8,8,8,10} B={0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,8,9,9,9,10,10,11} Hash Join的第一步就是判定小表（即build input）是否能完全存放在hash area內存中。如果能完全存放在內存中，則在內存中建立hash table，這是最簡單的hash join。如果不能全部存放在內存中，則build input必須分區。分區的個數叫做fan-out。Fan-out是由hash_area_size和cluster size來決定的。其中cluster size等於db_block_size * hash_multiblock_io_count，hash_multiblock_io_count在oracle9i中是隱含參數。這里需要注意的是fan-out並不是build input的大小/hash_ara_size，也就是說oracle決定的分區大小有可能還是不能完全存放在hash area內存中。大的fan-out導致許多小的分區，影響性能，而小的fan-out導致少數的大的分區，以至於每個分區不能全部存放在內存中，這也影響hash join的性能。 Oracle採用內部一個hash函數作用於連接鍵上，將S和B分割成多個分區，在這里我們假設這個hash函數為求余函數，即Mod(join_column_value,10)。這樣產生十個分區，如下表. 經過這樣的分區之後，只需要相應的分區之間做join即可（也就是所謂的partition pairs），如果有一個分區為NULL的話，則相應的分區join即可忽略。 在將S表讀入內存分區時，oracle即記錄連接鍵的唯一值，構建成所謂的點陣圖向量，它需要佔hash area內存的5%左右。在這里即為{1,3,4,5,8,10}。 當對B表進行分區時，將每一個連接鍵上的值與點陣圖向量相比較，如果不在其中，則將其記錄丟棄。在我們這個例子中，B表中以下數據將被丟棄 {0,0,2,2,2,2,2,2,9,9,9,9,9}。這個過程就是點陣圖向量過濾。 當S1,B1做完連接後，接著對Si,Bi進行連接，這里oracle將比較兩個分區，選取小的那個做build input，就是動態角色互換，這個動態角色互換發生在除第一對分區以外的分區上面。

Ⅱ MD5加密和哈希演算法是什麼

MD5（Message-Digest Algorithm 5，信息-摘要演算法 5），用於確保信息傳輸完整一致。是計算機廣泛使用的雜湊演算法之一（又譯摘要演算法、哈希演算法、Hash演算法），主流編程語言普遍已有MD5實現。將數據（如英文字元串，漢字，文件等）運算為另一固定長度值是雜湊演算法的基礎原理，MD5的前身有MD2、MD3和MD4。 哈希演算法將任意長度的二進制值映射為固定長度的較小二進制值，這個小的二進制值稱為哈希值。哈希值是一段數據唯一且極其緊湊的數值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改該段落的一個字母，隨後的哈希都將產生不同的值。要找到散列為同一個值的兩個不同的輸入，在計算上是不可能的，所以數據的哈希值可以檢驗數據的完整性。
哈希表是根據設定的哈希函數H(key)和處理沖突方法將一組關鍵字映象到一個有限的地址區間上，並以關鍵字在地址區間中的象作為記錄在表中的存儲位置，這種表稱為哈希表或散列，所得存儲位置稱為哈希地址或散列地址。作為線性數據結構與表格和隊列等相比，哈希表無疑是查找速度比較快的一種。

Ⅲ hash演算法的數學原理是什麼，如何保證盡可能少的碰撞

基於概率分析
在使用哈希函數時選擇「正確」的哈希函數可以很大程度減少碰撞
比如字元串哈希可以用BKDRHash
當然也可以針對輸入數據特點設計哈希演算法
這個就要分情況了

Ⅳ Hash演算法原理

散列表,它是基於高速存取的角度設計的，也是一種典型的「空間換時間」的做法。顧名思義，該數據結構能夠理解為一個線性表，可是當中的元素不是緊密排列的，而是可能存在空隙。

散列表（Hash table，也叫哈希表），是依據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。

比方我們存儲70個元素，但我們可能為這70個元素申請了100個元素的空間。70/100=0.7，這個數字稱為負載因子。

我們之所以這樣做，也是為了「高速存取」的目的。我們基於一種結果盡可能隨機平均分布的固定函數H為每一個元素安排存儲位置，這樣就能夠避免遍歷性質的線性搜索，以達到高速存取。可是因為此隨機性，也必定導致一個問題就是沖突。

所謂沖突，即兩個元素通過散列函數H得到的地址同樣，那麼這兩個元素稱為「同義詞」。這類似於70個人去一個有100個椅子的飯店吃飯。散列函數的計算結果是一個存儲單位地址，每一個存儲單位稱為「桶」。設一個散列表有m個桶，則散列函數的值域應為[0,m-1]。

(4)哈希演算法原理擴展閱讀:

SHA家族的五個演算法，分別是SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384，和SHA-512，由美國國家安全局（NSA）所設計，並由美國國家標准與技術研究院（NIST）發布；是美國的政府標准。後四者有時並稱為SHA-2。

SHA-1在許多安全協定中廣為使用，包括TLS和SSL、PGP、SSH、S/MIME和IPsec，曾被視為是MD5（更早之前被廣為使用的雜湊函數）的後繼者。但SHA-1的安全性如今被密碼學家嚴重質疑；

雖然至今尚未出現對SHA-2有效的攻擊，它的演算法跟SHA-1基本上仍然相似；因此有些人開始發展其他替代的雜湊演算法。

應用

SHA-1, SHA-224, SHA-256, SHA-384 和 SHA-512 都被需要安全雜湊演算法的美國聯邦政府所應用，他們也使用其他的密碼演算法和協定來保護敏感的未保密資料。FIPS PUB 180-1也鼓勵私人或商業組織使用 SHA-1 加密。Fritz-chip 將很可能使用 SHA-1 雜湊函數來實現個人電腦上的數位版權管理。

首先推動安全雜湊演算法出版的是已合並的數位簽章標准。

SHA 雜湊函數已被做為 SHACAL 分組密碼演算法的基礎。

Ⅳ 一致性哈希演算法怎麼保證數據的一致性

一致性哈希（Consistent Hashing）和數據一致性沒有任何關系，這是個關鍵的理解錯誤。
一致性哈希只是保證在分布式結構下，哈希結果不會因為某個 node 掛掉而使得所有的鍵都不能用。在你的圖裡面，如果 node2 掛掉了，且沒有什麼自動錯誤恢復機制存在的話，讀寫 node2 的鍵會失敗而不是自動落到 node4 上面，所以不存在數據是否一致的問題

Ⅵ Hash演算法原理

哈希演算法將任意長度的二進制值映射為較短的固定長度的二進制值，這個小的二進制值稱為哈希值。

Ⅶ 什麼是hash

提到hash，相信大多數同學都不會陌生，之前很火現在也依舊很火的技術區塊鏈背後的底層原理之一就是hash，下面就從hash演算法的原理和實際應用等幾個角度，對hash演算法進行一個講解。

1、什麼是Hash
Hash也稱散列、哈希，對應的英文都是Hash。基本原理就是把任意長度的輸入，通過Hash演算法變成固定長度的輸出。這個映射的規則就是對應的Hash演算法，而原始數據映射後的二進制串就是哈希值。活動開發中經常使用的MD5和SHA都是歷史悠久的Hash演算法。

echo md5("這是一個測試文案");
// 輸出結果：
在這個例子里，這是一個測試文案是原始值，
就是經過hash演算法得到的Hash值。整個Hash演算法的過程就是把原始任意長度的值空間，映射成固定長度的值空間的過程。

2、Hash的特點
一個優秀的hash演算法，需要什麼樣的要求呢？

a)、從hash值不可以反向推導出原始的數據
這個從上面MD5的例子里可以明確看到，經過映射後的數據和原始數據沒有對應關系
b)、輸入數據的微小變化會得到完全不同的hash值，相同的數據會得到相同的值
echo md5("這是一個測試文案");// 輸出結果：echo md5("這是二個測試文案");// 輸出結果：可以看到我們只改了一個文字，但是整個得到的hash值產生了非常大的變化。
c)、哈希演算法的執行效率要高效，長的文本也能快速地計算出哈希值
d)、hash演算法的沖突概率要小
由於hash的原理是將輸入空間的值映射成hash空間內，而hash值的空間遠小於輸入的空間。根據抽屜原理，一定會存在不同的輸入被映射成相同輸出的情況。那麼作為一個好的hash演算法，就需要這種沖突的概率盡可能小

Ⅷ 非高手勿擾!請教高手:哈希值是怎樣計算的原理是什麼

1 基本原理

我們使用一個下標范圍比較大的數組來存儲元素。可以設計一個函數（哈希函數， 也叫做散列函數），使得每個元素的關鍵字都與一個函數值（即數組下標）相對應，於是用這個數組單元來存儲這個元素；也可以簡單的理解為，按照關鍵字為每一個元素"分類"，然後將這個元素存儲在相應"類"所對應的地方。

但是，不能夠保證每個元素的關鍵字與函數值是一一對應的，因此極有可能出現對於不同的元素，卻計算出了相同的函數值，這樣就產生了"沖突"，換句話說，就是把不同的元素分在了相同的"類"之中。後面我們將看到一種解決"沖突"的簡便做法。

總的來說，"直接定址"與"解決沖突"是哈希表的兩大特點。

2 函數構造

構造函數的常用方法（下面為了敘述簡潔，設 h(k) 表示關鍵字為 k 的元素所對應的函數值）：

a) 除余法：

選擇一個適當的正整數 p ，令 h(k ) = k mod p
這里， p 如果選取的是比較大的素數，效果比較好。而且此法非常容易實現，因此是最常用的方法。

b) 數字選擇法：

如果關鍵字的位數比較多，超過長整型範圍而無法直接運算，可以選擇其中數字分布比較均勻的若干位，所組成的新的值作為關鍵字或者直接作為函數值。

3 沖突處理

線性重新散列技術易於實現且可以較好的達到目的。令數組元素個數為 S ，則當 h(k) 已經存儲了元素的時候，依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存儲單元為止（或者從頭到尾掃描一圈仍未發現空單元，這就是哈希表已經滿了，發生了錯誤。當然這是可以通過擴大數組范圍避免的）。

4 支持運算

哈希表支持的運算主要有：初始化(makenull)、哈希函數值的運算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。
設插入的元素的關鍵字為 x ，A 為存儲的數組。
初始化比較容易，例如
const empty=maxlongint; // 用非常大的整數代表這個位置沒有存儲元素
p=9997; // 表的大小
procere makenull;
var i:integer;
begin
for i:=0 to p-1 do
A[i]:=empty;
End;

哈希函數值的運算根據函數的不同而變化，例如除余法的一個例子：
function h(x:longint):Integer;
begin
h:= x mod p;
end;

我們注意到，插入和查找首先都需要對這個元素定位，即如果這個元素若存在，它應該存儲在什麼位置，因此加入一個定位的函數 locate
function locate(x:longint):integer;
var orig,i:integer;
begin
orig:=h(x);
i:=0;
while (i<S)and(A[(orig+i)mod S]<>x)and(A[(orig+i)mod S]<>empty) do
inc(i);
//當這個循環停下來時，要麼找到一個空的存儲單元，要麼找到這個元
//素存儲的單元，要麼表已經滿了
locate:=(orig+i) mod S;
end;
插入元素
procere insert(x:longint);
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x); //定位函數的返回值
if A[posi]=empty then A[posi]:=x
else error; //error 即為發生了錯誤，當然這是可以避免的
end;

查找元素是否已經在表中
procere member(x:longint):boolean;
var posi:integer;