列散演算法

『壹』 散列演算法是怎麼實現的

散列函數把消息或數據壓縮成摘要，使得數據量變小，將數據的格式固定下來。該函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值的指紋。散列值通常用來代表一個短的隨機字母和數字組成的字元串。好的散列函數在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。

『貳』 單向散列演算法的常見演算法

常見散列函數(Hash函數)有： MD5（Message Digest Algorithm 5）：是RSA數據安全公司開發的一種單向散列演算法，MD5被廣泛使用，可以用來把不同長度的數據塊進行暗碼運算成一個128位的數值。 SHA（Secure Hash Algorithm）這是一種較新的散列演算法，可以對任意長度的數據運算生成一個160位的數值。 MAC（Message Authentication Code）：消息認證代碼，是一種使用密鑰的單向函數，可以用它們在系統上或用戶之間認證文件或消息，常見的是HMAC（用於消息認證的密鑰散列演算法）。 CRC（Cyclic Rendancy Check）：循環冗餘校驗碼，CRC校驗由於實現簡單，檢錯能力強，被廣泛使用在各種數據校驗應用中。佔用系統資源少，用軟硬體均能實現，是進行數據傳輸差錯檢測地一種很好的手段（CRC 並不是嚴格意義上的散列演算法，但它的作用與散列演算法大致相同，所以歸於此類）。

『叄』 散列演算法的簡介

此外，好的散列演算法使得構造兩個獨立的有相同散列的輸入不能通過計算方法實現。典型的散列演算法包括 MD2、MD4、MD5 和 SHA-1。散列演算法也被稱為散列函數。散列演算法的演算法就是爭取一個蘿卜一個坑的原則
比如說有5個數 12,25,30,45,50,這幾個數有個規律,就是十位數都不相同,如果我設置一個散列函數f（value）=value/10;平常的時候,我們查找50，要比較5次（其他演算法可能不同）,這里用散列演算法只需要1次,就是解散列函數,key=50/10=5,要找的數就在第5個位子.
但是上面問題還是很多的,比如說查找55呢?就會出錯<因為55解散列函數之後,也是在第5個位子>,還有等等等問題,很顯然這個是我散列函數沒設置好,當你把散列函數設置好了後,由於數據的龐大,沖突很有可能產生,那麼就需要我們來處理沖突了,所以寫散列演算法就是設置好的散列函數和處理沖突的過程.這里散列演算法涉及的查找就跟查找的數量無關,跟沖突率有直接的關系。

『肆』 散列演算法的演算法思想

我也只能說說思想

散列演算法的演算法就是爭取一個蘿卜一個坑的原則

比如說有5個數 12,25,30,45,50,這幾個數有個規律,就是十位數都不相同,

如果我設置一個散列函數f(value)=value/10;平常的時候,我們查找50，要比較

5次(其他演算法可能不同),這里用散列演算法只需要1次,就是解散列函數,key=50/10

=5,要找的數就在第5個位子.但是上面問題還是很多的,比如說查找55呢?就會出

錯<因為55解散列函數之後,也是在第5個位子>,還有等等等問題,很顯然這個是我

散列函數沒設置好,當你把散列函數設置好了後,由於數據的龐大,沖突很有可能

產生,那麼就需要我們來處理沖突了,所以寫散列演算法就是設置好的散列函數和

處理沖突的過程.這里散列演算法涉及的查找就跟查找的數量無關,跟沖突率有直接

的關系

『伍』 什麼是散列法

散列法是把字元串映射到整數的處理，
通常是到一個相對小的范圍。一個
「散列函數」
映射一個字元串
(或其它的數據結構)
到一個有界的數字
(散列存貯桶)，這個數字可以更容易的用於數組的索引或者進行反復的比較。明顯的，
一個從潛在的有很多組的字元串到小范圍整數的映射不是唯一的。任何使用散列的演算法都要處理
「沖突」
的可能。有許多散列函數和相關的演算法被開發了出來;
一個全面的說明已經超出了本文的范圍。

『陸』 散列法的散列演算法

也稱為哈希函數——哈希的英文意思為「無用信息」，因此哈希函數一詞的由來可能是因為最終形成的哈希表裡面是各種看起來毫無意義的描述值的混合。除用來快速搜索數據外，散列法還用來完成簽名的加密解密工作，這種簽名可以用來對收發消息時的用戶簽名進行鑒權。先用哈希函數對數據簽名進行轉換，然後將數字簽名本身和轉換後的信息摘要分別獨立的發送給接收人。通過利用和發送人一樣的哈希函數，接收人可以從數字簽名獲得一個信息摘要，然後將此摘要同傳送過來的摘要進行比較，這兩個值相等則表示數字簽名有效。
利用哈希函數對資料庫中的原始值建立索引，以後每獲取一次數據時都要利用哈希函數進行重新轉換。因此，哈希函數始終是單向操作。沒有必要通過分析哈希值來試圖逆推哈希函數。實際上，一個典型的哈希函數是不可能逆推出來的。好的哈希函數還應該避免對於不同輸入產生相同的哈希值的情況發生。如果產生了哈希值相同的情況，稱為沖突。可接受的哈希函數應該將沖突情況的可能性降到非常小。

『柒』 單向散列演算法的介紹

單向散列演算法，又稱hash函數，Hash函數（也稱雜湊函數或雜湊演算法）就是把任意長的輸入消息串變化成固定長的輸出串的一種函數。這個輸出串稱為該消息的雜湊值。一般用於產生消息摘要，密鑰加密等。

『捌』 散列演算法可以做哪些事

查找並判斷狀態是否出現過，出現過幾次
比如說一個物品a有四個特徵,為a[1],a[2],a[3],a[4]
那麼令f(a)=a[1]*(p^1)+a[2]*(p^2)+a[3]*(p^3)+a[4]*(p^4)
hash[f(a)]=a;
若又有一個物品b，特徵b[1],b[2],b[3],b[4]
f(b)=b[1]*(p^1)+b[2]*(p^2)+b[3]*(p^3)+b[4]*(p^4)
那麼a=b時，f(a)=f(b)
反過來f(a)=f(b)時，a很有可能等於b （只要p設定的足夠大，a不等於b的幾率也很小）
為了節省內存，我們可以讓f(a)=f(a)%q;
這樣hash數組只需要開q的大小
就算在mod了之後a不等於b的概率也是非常小的（所以出題人一般不怎麼能卡Hash，反而還天天考Hash）
像這樣一個題：
有n個圖，每個圖都有m個點，有一些帶權的邊，詢問每個圖中的u點能否都不經過權值小於w的邊到達v點（n*m<=200000，邊數<=300000）
首先，你可以dfs，O（n*m）可以過，
但是如果改成q<=200000次詢問，你就不能dfs了
實際上對於一個詢問，當權值大於等於w的邊全部放完之後就轉化為判斷此時uv是否都聯通，
所以我們考慮離線，將詢問按w從大到小，邊也是按權值從大到小，邊放邊，邊判斷聯通，
動態判斷聯通可以用並查集的按大小啟發式合並，id[i][k]表示在第i個圖中k所在並查集的頭，
i圖中u，v聯通等價於id[i][u]==id[i][v](表示第i個圖，需要枚舉n次)。所以可以枚舉i判斷是不是都聯通，總復雜度=O（邊數 * log2(n*m) +邊數 * n）log2（n*m）為啟發式合並的時間復雜度。最後一個n為枚舉i的耗費，如果n>500這方法就炸了，想辦法優化，這時候就可以用哈希。
設f(u)=id[1][u]*(p^1)+id[2][u]*(p^2)+...+id[n][u]*(p^n) % q
如果id[i][u]=id[i][v](i=1~n) 則f(u)==f(v)
如果f(u)==f(v)則很大可能 id[i][u]=id[i][v](i=1~n)
令Hash[u]=f(u)
則在每次修改id[i][u]時順便O(1)修改Hash(u)即可O（1）查詢,判斷Hash[u]是否等於Hash[v].
這樣時間復雜度優化為O(邊數*log2(n*m)+邊數)是一個非常優秀的演算法，散列的魅力就在於此，空間換時間，效率高，比賽時只要p和q設的大一些，一些考演算法的題可以水個八九十分，還特別好寫，不會寫炸。

『玖』 散列演算法的介紹

產生一些數據片段（例如消息或會話項）的散列值的演算法。好的散列演算法具有根據輸入數據中的變動來更改散列值結果的特性；因此，散列對於檢測在諸如消息等大型信息對象中的任何變化很有用。

『拾』 散列演算法的概念

在信息安全技術中，經常需要驗證消息的完整性，散列（Hash）函數提供了這一服務，它對不同長度的輸入消息，產生固定長度的輸出。這個固定長度的輸出稱為原輸入消息的「散列」或「消息摘要」（Message digest）。一個安全的哈希函數H必須具有以下屬性：
l）H能夠應用到大小不一的數據上。
2）H能夠生成大小固定的輸出。
3）對於任意給定的x，H（x）的計算相對簡單。
4）對於任意給定的代碼h，要發現滿足H（x）=h的x在計算上是不可行的。
5) 對於任意給定的塊x，要發現滿足H（y）=H（x）而y=x在計算上是不可行的。
6）要發現滿足H（X）=H（y）的（X，y）對在計算上是不可行的