哈希算法原理

Ⅰ hash算法原理

Hash Join概述 Hash join算法的一个基本思想就是根据小的row sources(称作build input，我们记较小的表为S，较大的表为B) 建立一个可以存在于hash area内存中的hash table，然后用大的row sources(称作probe input) 来探测前面所建的hash table。如果hash area内存不够大，hash table就无法完全存放在hash area内存中。针对这种情况，Oracle在连接键利用一个hash函数将build input和probe input分割成多个不相连的分区（分别记作Si和Bi），这个阶段叫做分区阶段；然后各自相应的分区，即Si和Bi再做Hash join，这个阶段叫做join阶段。如果在分区后，针对某个分区所建的hash table还是太大的话，oracle就采用nested-loops hash join。所谓的nested-loops hash join就是对部分Si建立hash table，然后读取所有的Bi与所建的hash table做连接，然后再对剩余的Si建立hash table，再将所有的Bi与所建的hash table做连接，直至所有的Si都连接完了。 Hash Join算法有一个限制，就是它是在假设两张表在连接键上是均匀的，也就是说每个分区拥有差不多的数据。但是实际当中数据都是不均匀的，为了很好地解决这个问题，oracle引进了几种技术，位图向量过滤、角色互换、柱状图，这些术语的具体意义会在后面详细介绍。 二． Hash Join原理我们用一个例子来解释Hash Join算法的原理，以及上述所提到的术语。考虑以下两个数据集。 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内存中。如果能完全存放在内存中，则在内存中建立hash table，这是最简单的hash join。如果不能全部存放在内存中，则build input必须分区。分区的个数叫做fan-out。Fan-out是由hash_area_size和cluster size来决定的。其中cluster size等于db_block_size * hash_multiblock_io_count，hash_multiblock_io_count在oracle9i中是隐含参数。这里需要注意的是fan-out并不是build input的大小/hash_ara_size，也就是说oracle决定的分区大小有可能还是不能完全存放在hash area内存中。大的fan-out导致许多小的分区，影响性能，而小的fan-out导致少数的大的分区，以至于每个分区不能全部存放在内存中，这也影响hash join的性能。 Oracle采用内部一个hash函数作用于连接键上，将S和B分割成多个分区，在这里我们假设这个hash函数为求余函数，即Mod(join_column_value,10)。这样产生十个分区，如下表. 经过这样的分区之后，只需要相应的分区之间做join即可（也就是所谓的partition pairs），如果有一个分区为NULL的话，则相应的分区join即可忽略。 在将S表读入内存分区时，oracle即记录连接键的唯一值，构建成所谓的位图向量，它需要占hash area内存的5%左右。在这里即为{1,3,4,5,8,10}。 当对B表进行分区时，将每一个连接键上的值与位图向量相比较，如果不在其中，则将其记录丢弃。在我们这个例子中，B表中以下数据将被丢弃 {0,0,2,2,2,2,2,2,9,9,9,9,9}。这个过程就是位图向量过滤。 当S1,B1做完连接后，接着对Si,Bi进行连接，这里oracle将比较两个分区，选取小的那个做build input，就是动态角色互换，这个动态角色互换发生在除第一对分区以外的分区上面。

Ⅱ MD5加密和哈希算法是什么

MD5（Message-Digest Algorithm 5，信息-摘要算法 5），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法、Hash算法），主流编程语言普遍已有MD5实现。将数据（如英文字符串，汉字，文件等）运算为另一固定长度值是杂凑算法的基础原理，MD5的前身有MD2、MD3和MD4。 哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。
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象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。

Ⅲ hash算法的数学原理是什么，如何保证尽可能少的碰撞

基于概率分析
在使用哈希函数时选择“正确”的哈希函数可以很大程度减少碰撞
比如字符串哈希可以用BKDRHash
当然也可以针对输入数据特点设计哈希算法
这个就要分情况了

Ⅳ Hash算法原理

散列表,它是基于高速存取的角度设计的，也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义，该数据结构能够理解为一个线性表，可是当中的元素不是紧密排列的，而是可能存在空隙。

散列表（Hash table，也叫哈希表），是依据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

比方我们存储70个元素，但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7，这个数字称为负载因子。

我们之所以这样做，也是为了“高速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每一个元素安排存储位置，这样就能够避免遍历性质的线性搜索，以达到高速存取。可是因为此随机性，也必定导致一个问题就是冲突。

所谓冲突，即两个元素通过散列函数H得到的地址同样，那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每一个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为[0,m-1]。

(4)哈希算法原理扩展阅读:

SHA家族的五个算法，分别是SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384，和SHA-512，由美国国家安全局（NSA）所设计，并由美国国家标准与技术研究院（NIST）发布；是美国的政府标准。后四者有时并称为SHA-2。

SHA-1在许多安全协定中广为使用，包括TLS和SSL、PGP、SSH、S/MIME和IPsec，曾被视为是MD5（更早之前被广为使用的杂凑函数）的后继者。但SHA-1的安全性如今被密码学家严重质疑；

虽然至今尚未出现对SHA-2有效的攻击，它的算法跟SHA-1基本上仍然相似；因此有些人开始发展其他替代的杂凑算法。

应用

SHA-1, SHA-224, SHA-256, SHA-384 和 SHA-512 都被需要安全杂凑算法的美国联邦政府所应用，他们也使用其他的密码算法和协定来保护敏感的未保密资料。FIPS PUB 180-1也鼓励私人或商业组织使用 SHA-1 加密。Fritz-chip 将很可能使用 SHA-1 杂凑函数来实现个人电脑上的数位版权管理。

首先推动安全杂凑算法出版的是已合并的数位签章标准。

SHA 杂凑函数已被做为 SHACAL 分组密码算法的基础。

Ⅳ 一致性哈希算法怎么保证数据的一致性

一致性哈希（Consistent Hashing）和数据一致性没有任何关系，这是个关键的理解错误。
一致性哈希只是保证在分布式结构下，哈希结果不会因为某个 node 挂掉而使得所有的键都不能用。在你的图里面，如果 node2 挂掉了，且没有什么自动错误恢复机制存在的话，读写 node2 的键会失败而不是自动落到 node4 上面，所以不存在数据是否一致的问题

Ⅵ Hash算法原理

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。

Ⅶ 什么是hash

提到hash，相信大多数同学都不会陌生，之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash，下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度，对hash算法进行一个讲解。

1、什么是Hash
Hash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。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。

echo md5("这是一个测试文案");
// 输出结果：
在这个例子里，这是一个测试文案是原始值，
就是经过hash算法得到的Hash值。整个Hash算法的过程就是把原始任意长度的值空间，映射成固定长度的值空间的过程。

2、Hash的特点
一个优秀的hash算法，需要什么样的要求呢？

a)、从hash值不可以反向推导出原始的数据
这个从上面MD5的例子里可以明确看到，经过映射后的数据和原始数据没有对应关系
b)、输入数据的微小变化会得到完全不同的hash值，相同的数据会得到相同的值
echo md5("这是一个测试文案");// 输出结果：echo md5("这是二个测试文案");// 输出结果：可以看到我们只改了一个文字，但是整个得到的hash值产生了非常大的变化。
c)、哈希算法的执行效率要高效，长的文本也能快速地计算出哈希值
d)、hash算法的冲突概率要小
由于hash的原理是将输入空间的值映射成hash空间内，而hash值的空间远小于输入的空间。根据抽屉原理，一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况。那么作为一个好的hash算法，就需要这种冲突的概率尽可能小

Ⅷ 非高手勿扰!请教高手:哈希值是怎样计算的原理是什么

1 基本原理

我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数， 也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素"分类"，然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方。

但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了"冲突"，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的"类"之中。后面我们将看到一种解决"冲突"的简便做法。

总的来说，"直接寻址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点。

2 函数构造

构造函数的常用方法（下面为了叙述简洁，设 h(k) 表示关键字为 k 的元素所对应的函数值）：

a) 除余法：

选择一个适当的正整数 p ，令 h(k ) = k mod p
这里， p 如果选取的是比较大的素数，效果比较好。而且此法非常容易实现，因此是最常用的方法。

b) 数字选择法：

如果关键字的位数比较多，超过长整型范围而无法直接运算，可以选择其中数字分布比较均匀的若干位，所组成的新的值作为关键字或者直接作为函数值。

3 冲突处理

线性重新散列技术易于实现且可以较好的达到目的。令数组元素个数为 S ，则当 h(k) 已经存储了元素的时候，依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存储单元为止（或者从头到尾扫描一圈仍未发现空单元，这就是哈希表已经满了，发生了错误。当然这是可以通过扩大数组范围避免的）。

4 支持运算

哈希表支持的运算主要有：初始化(makenull)、哈希函数值的运算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。
设插入的元素的关键字为 x ，A 为存储的数组。
初始化比较容易，例如
const empty=maxlongint; // 用非常大的整数代表这个位置没有存储元素
p=9997; // 表的大小
procere makenull;
var i:integer;
begin
for i:=0 to p-1 do
A[i]:=empty;
End;

哈希函数值的运算根据函数的不同而变化，例如除余法的一个例子：
function h(x:longint):Integer;
begin
h:= x mod p;
end;

我们注意到，插入和查找首先都需要对这个元素定位，即如果这个元素若存在，它应该存储在什么位置，因此加入一个定位的函数 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);
//当这个循环停下来时，要么找到一个空的存储单元，要么找到这个元
//素存储的单元，要么表已经满了
locate:=(orig+i) mod S;
end;
插入元素
procere insert(x:longint);
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x); //定位函数的返回值
if A[posi]=empty then A[posi]:=x
else error; //error 即为发生了错误，当然这是可以避免的
end;

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