与哈希算法

Ⅰ 哈希算法原理和用途

哈希是一种加密算法，也称为散列函数或杂凑函数。哈希函数是一个公开函数，可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值H（M），称H（M）为哈希值、散列值（Hash Value）、杂凑值或者消息摘要。它是一种单向密码体制，即一个从明文到密文的不可逆映射，只有加密过程，没有解密过程。

(1)与哈希算法扩展阅读

Hash算法的特点：

易压缩：对于任意大小的输入x，Hash值的长度很小，在实际应用中，函数H产生的Hash值其长度是固定的。

易计算：对于任意给定的消息，计算其Hash值比较容易。

单向性：对于给定的Hash值，要找到使得在计算上是不可行的，即求Hash的逆很困难。在给定某个哈希函数H和哈希值H（M）的情况下，得出M在计算上是不可行的。即从哈希输出无法倒推输入的原始数值。这是哈希函数安全性的基础。

抗碰撞性：理想的Hash函数是无碰撞的，但在实际算法的.设计中很难做到这一点。

有两种抗碰撞性：一种是弱抗碰撞性，即对于给定的消息，要发现另一个消息，满足在计算上是不可行的；另一种是强抗碰撞性，即对于任意一对不同的消息，使得在计算上也是不可行的。

高灵敏性：这是从比特位角度出发的，指的是1比特位的输入变化会造成1/2的比特位发生变化。消息M的任何改变都会导致哈希值H（M）发生改变。即如果输入有微小不同，哈希运算后的输出一定不同。

Ⅱ hash算法是怎么样的

hash算法是一种散列算法，是把任意的长度的输入，转换成固定的额输出，福鼎的输出，输出的是散列值。在空间的比较中，输入的空间是远大于输出的散列值的空间，不同输入散列成同样的输出，一般很难从输出的散列值获取输入值的。

常用的hash函数有直接取余法、乘法取整法，平方取中法。在直接取余法中，质数用到的比较多，在乘法取整法中，主要用于实数，在平方取中法里面，平方后取中间的，每位包含的信息比较多些。

Hash在管理数据结构中的应用

在用到hash进行管理的数据结构中，就对速度比较重视，对抗碰撞不太看中，只要保证hash均匀分布就可以。比如hashmap，hash值（key）存在的目的是加速键值对的查找，key的作用是为了将元素适当地放在各个桶里，对于抗碰撞的要求没有那么高。

换句话说，hash出来的key，只要保证value大致均匀的放在不同的桶里就可以了。但整个算法的set性能，直接与hash值产生的速度有关，所以这时候的hash值的产生速度就尤为重要。

Ⅲ 哈希的算法是什么

哈希算法是一个广义的算法，也可以认为是一种思想，使用Hash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。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。

哈希算法也被称为散列算法，Hash算法虽然被称为算法，但实际上它更像是一种思想。Hash算法没有一个固定的公式，只要符合散列思想的算法都可以被称为是Hash算法。

特点：

加密哈希跟普通哈希的区别就是安全性，一般原则是只要一种哈希算法出现过碰撞，就会不被推荐成为加密哈希了，只有安全度高的哈希算法才能用作加密哈希。

同时加密哈希其实也能当普通哈希来用，Git 版本控制工具就是用 SHA-1 这个加密哈希算法来做完整性校验的。一般来讲越安全的哈希算法，处理速度也就越慢，所以并不是所有的场合都适合用加密哈希来替代普通哈希。

Ⅳ 哈希算法如此简单易懂，你还学不会吗

哈希算法这个词可以说在比特币和区块链的世界中无处不在。那么哈希算法到底是什么呢？

哈希算法是指把任意长度的二进制映射为固定长度的较小的二进制值，这个较小的二进制值叫做哈希值。

哪怕只更改明文中的一个字母，映射后的哈希值都会不一样。

竞争记账权的过程就是寻找一个哈希值所对应的原输入文本的过程，这需要进行大量的计算。

并且找到对应同一个哈希值对应的两个不同的输入几乎是不可能的。比如输入值X通过哈希计算后变成了Y，即f(x)=y,现在已知Y，求X。但是由于哈希算法的不可逆性，基本不可能算出X的值，但好在有一个范围，正着推比较容易，所以只能一个一个试，试出来正确的值。

举个更简单的例子，灰姑娘的童话故事我们都听过。王子的手里有一只水晶鞋，这只水晶鞋只有灰姑娘能穿，其他姑娘都不能穿，鞋号一样也不行。王子要在全国姑娘当中找到能穿这只鞋的灰姑娘，就需要做大量的工作，让姑娘们挨个儿试穿，知道找到最适合穿水晶鞋的灰姑娘。这和比特币中矿工竞争记账的情况是相似的。

当然哈希计算远比上年的函数和举例要复杂得多，有兴趣可以阅读更多的专业书籍。

Ⅳ 哈希表与哈希（Hash）算法

根据设定的 哈希函数H（key） 和 处理冲突的方法 将一组关键字影像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“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便成为 哈希表 ，这一映像过程称为哈希造表或 散列 ，所得存储位置称 哈希地址 或 散列地址 。

上面所提到的 哈希函数 是指：有一个对应关系 f ，使得每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应，这样在查找时，我们不需要像传统的查找算法那样进行比较，而是根据这个对应关系 f 找到给定值K的像 f（K） 。

哈希函数也可叫哈希算法，它可以用于检验信息是否相同（ 文件校验 ），或者检验信息的拥有者是否真实（ 数字签名 ）。

下面分别就哈希函数和处理冲突的方法进行讨论;

构造哈希函数的方法有很多。在介绍各种方法前，首先需要明确什么是“好” 的哈希算法。若对于关键字集合中的任一个关键字，经哈希函数映像到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类哈希函数是 均匀的 （Uniform）哈希函数。换句话说，就是使关键字经过哈希函数得到一个“随机的地址”，以便使一组关键字的哈希地址均匀分布在整个地址区间中，从而减少冲突。
常用的构造哈希函数的方法有：

理论研究表明， 除留余数法的模 p 取不大于表长且最接近表长 m 的素数效果最好，且 p 最好取1.1 ⁿ ~ 1.7 ⁿ 之间的一个素数（n为存在的数据元素个数） 。

以上便是常用的6种构造哈希函数的方法，实际工作中需视不同的情况采用采用不同的哈希函数，通常考虑的因素有：

前面有提到过 均匀的哈希函数可以减少冲突，但不能避免 ，因此，如何处理冲突是哈希造表不可缺少的另一方面。

通常用的处理冲突的方法有下列几种：

在哈希表上进行查找的过程和哈希建表的过程基本一致。 给定K值，根据建表时设定的哈希函数求得哈希地址，若表中此位置上没有记录，则查找不成功；否则比较关键字，若和给定值相等，则查找成功；否则根据造表时设定的处理冲突的方案找“下一地址” ，直到找到为止。