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
地址0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 关键码100 300 500 700 800 900 （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。p一般选取质数，也可以是不包含小于20质因子的合数。
（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。
有两种叠加方法：
①移位法——将各部分的最后一位对齐相加。
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。
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：253 463 587 05分别用上述方法计算哈希地址如图6-12所示。对于位数很多的关键码，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．处理冲突的方法
（1）开放定址法
所谓开放定址法，即由关键码得到的哈希地址一旦产生了冲突，也就是说，该地址已经存放了数据元素。我们需要寻找下一个空的哈希地址，只要哈希表足够大，空的哈希地址总能找到，并将数据元素存入。常用的找空哈希地址方法有下列三种。
①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)=key mod 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
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。
Hash(29)=7，哈希地址上冲突，需寻找下一个空的哈希地址：
另外，22，8同样在哈希地址上有冲突，也是由找到空的哈希地址的；而Hash(3)=3，哈希地址上冲突，因为：
线性探测法可能使第i个哈希地址的同义词存入第i+1个哈希地址，这样本应存入第i+1个哈希地址的元素变成了第i+2个哈希地址的同义词……因此，可能出现很多元素在相邻的哈希地址上“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。
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，，22，，…，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 22 3 47 92 16 7 29 8
△▲△△
与关键码寻找空的哈希地址只有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，找到空的哈希地址，存入。
③再哈希法
其中，Hash(key)，ReHash(key)是两个哈希函数，m为哈希表长度。
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)确定移动的步长因子，最后，通过步长因子序列由探测函数寻找空的哈希地址。
比如，Hash(key)=a时产生地址冲突，就计算ReHash(key)=b，则探测的地址序列为：
（2）链地址法
又称拉链法，设哈希函数得到的哈希地址域在区间[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：
ElemType *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的同义词均加入*eptr[i]指向的链表中。
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)=key mod 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
设哈希函数产生的哈希地址集为[0，m-1]，则分配两个表：
一个基本表ElemType base_tbl[m]；每个单元只能存放一个元素。
一个溢出表ElemType over_tbl[k]；只要关键码对应的哈希地址在基本表上产生冲突，则所有这样的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，先与基本表的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．哈希表的查找分析
哈希表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过哈希函数转换的地址直接找到，另一些关键码在哈希函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对哈希表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。
查找过程中，关键码的比较次数取决于产生冲突的多少。如果产生的冲突少，查找效率就高，如果产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素：
①哈希函数是否均匀；
②处理冲突的方法；
③哈希表的装填因子。
分析这三个因素，尽管哈希函数的“好坏”直接影响冲突产生的频度，但一般情况下，我们总认为所选的哈希函数是“均匀的”。因此，可不考虑哈希函数对平均查找长度的影响。
是哈希表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
实际上，哈希表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。表6-6为几种不同处理冲突方法的平均查找长度。
表6-6 几种不同处理冲突方法的平均查找长度
平均查找长度
处理冲突的方法
查找成功时查找不成功时
线性探测法
二次探测法与再哈希法
链地址法
哈希方法存取速度快、节省空间，静态查找、动态查找均适用，但由于存取是随机的，因此，不便于顺序查找。
哈希表的设计与实现 课程设计报告
一: 需求分析 (2) 三: 详细设计（含代码分析） (4) 1.程序描述: (4) 2具体步骤 (4) 四调试分析和测试结果 (7) 五，总结 (9) 六.参考文献; (10) 七.致谢 (10) 八.附录 (11)
一: 需求分析 问题描述：设计哈希表实现电话号码查询系统。 基本要求 1、设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、地址 2、从键盘输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表； 3、采用再哈希法解决冲突； 4、查找并显示给定电话号码的记录； 5、查找并显示给定用户名的记录。 6、在哈希函数确定的前提下，尝试各种不同类型处理冲突的方法（至少 两种），考察平均查找长度的变化。 二: 概要设计 进入主函数,用户输入1或者2,进入分支选择结构:选1:以链式方法建立哈希表,选2:以再哈希的方法建立哈希表,然后用户输入用户信息,分别以上述确定的方法分别以用户名为检索以及以以电话号码为检索将用户信息添加到哈希表,.当添加一定量的用户信息后,用户接着输入用户名或者电话号码分别以用户名或者电话号码的方式从以用户名或电话号码为检索的哈希表查找用户信息.程序用链表的方式存储信息以及构造哈希表。 具体流程图如下所示:
三: 详细设计（含代码分析） 1.程序描述: 本程序以要求使用哈希表为工具快速快速查询学生信息，学生信息包括电话号码、用户名、地址；用结构体存储 struct node { string phone; //电话号码 string name; //姓名 string address;//地址 node *next; //链接下一个地址的指针 }; 2具体步骤 1. 要求主要用在哈希法解决冲突，并且至少尝试用两种方法解决冲突，定义两个指针数组存储信息node *infor_phone[MAX]; node *infor_name[MAX];前者以电话号码为关键字检索哈希表中的信息，后者以姓名为关键字检索哈希表中的信息 用链式法和再哈希法解决冲突： int hash(string key) //以姓名或者电话号码的前四位运算结果作为哈{ //希码 int result=1,cur=0,i; if(key.size()<=4) i=key.size()-1; else i=4; for(;i>=0;i--) { cur=key[i]-'0'; result=result*9+cur; } result%=(MOD); return result;
哈希表应用
附件4： 北京理工大学珠海学院 课程设计任务书 2010 ～2011学年第二学期 学生姓名：专业班级： 指导教师：工作部门： 一、课程设计题目 哈希表应用 二、课程设计内容（含技术指标） 【问题描述】 利用哈希表进行存储。 【任务要求】 任务要求：针对一组数据进行初始化哈希表，可以进行显示哈希表，查找元素，插入元素，删除元素，退出程序操作。 设计思想：哈希函数用除留余数法构造，用线性探测再散列处理冲突。 设计目的：实现哈希表的综合操作 简体中文控制台界面：用户可以进行创建哈希表，显示哈希表，查找元素，插入元素，删除元素。 显示元素：显示已经创建的哈希表。 查找元素：查找哈希表中的元素，分为查找成功和查找不成功。 插入元素：在哈希表中，插入一个元素，分为插入成功和失败。 删除元素：在已有的数据中，删除一个元素。 退出系统：退出程序。 【测试数据】 自行设定，注意边界等特殊情况。
三、进度安排 1．初步设计：写出初步设计思路，进行修改完善，并进行初步设计。 2．详细设计：根据确定的设计思想，进一步完善初步设计内容，按要求编写出数据结构类型定义、各算法程序、主函数。编译分析调试错误。 3．测试分析：设计几组数据进行测试分析，查找存在的设计缺陷，完善程序。 4．报告撰写：根据上面设计过程和结果，按照要求写出设计报告。 5．答辩考核验收：教师按组（人）检查验收，并提出相关问题，以便检验设计完成情况。 四、基本要求 1．在设计时，要严格按照题意要求独立进行设计，不能随意更改。若确因条件所限，必须要改变课题要求时，应在征得指导教师同意的前提下进行。 2．在设计完成后，应当场运行和答辩，由指导教师验收，只有在验收合格后才能算设计部分的结束。 3．设计结束后要写出课程设计报告，以作为整个课程设计评分的书面依据和存档材料。设计报告以规定格式的电子文档书写、打印并装订，报告格式严格按照模板要求撰写，排版及图、表要清楚、工整。 从总体来说，所设计的程序应该全部符合要求，问题模型、求解算法以及存储结构清晰；具有友好、清晰的界面；设计要包括所需要的辅助程序，如必要的数据输入、输出、显示和错误检测功能；操作使用要简便；程序的整体结构及局部结构要合理；设计报告要符合规范。 课程负责人签名： 年月日
什么是哈希函数
什么是哈希函数 哈希（Hash）函数在中文中有很多译名，有些人根据Hash的英文原意译为“散列函数”或“杂凑函数”，有些人干脆把它音译为“哈希函数”，还有些人根据Hash函数的功能译为“压缩函数”、“消息摘要函数”、“指纹函数”、“单向散列函数”等等。 1、Hash算法是把任意长度的输入数据经过算法压缩，输出一个尺寸小了很多的固定长度的数据，即哈希值。哈希值也称为输入数据的数字指纹（Digital Fingerprint）或消息摘要（Message Digest）等。Hash函数具备以下的性质： 2、给定输入数据，很容易计算出它的哈希值； 3、反过来，给定哈希值，倒推出输入数据则很难，计算上不可行。这就是哈希函数的单向性，在技术上称为抗原像攻击性； 4、给定哈希值，想要找出能够产生同样的哈希值的两个不同的输入数据，（这种情况称为碰撞，Collision），这很难，计算上不可行，在技术上称为抗碰撞攻击性； 5、哈希值不表达任何关于输入数据的信息。 哈希函数在实际中有多种应用，在信息安全领域中更受到重视。从哈希函数的特性，我们不难想象，我们可以在某些场合下，让哈希值来“代表”信息本身。例如，检验哈希值是否发生改变，借以判断信息本身是否发生了改变。` 怎样构建数字签名 好了，有了Hash函数，我们可以来构建真正实用的数字签名了。 发信者在发信前使用哈希算法求出待发信息的数字摘要，然后用私钥对这个数字摘要，而不是待发信息本身，进行加密而形成一段信息，这段信息称为数字签名。发信时将这个数字签名信息附在待发信息后面，一起发送过去。收信者收到信息后，一方面用发信者的公钥对数字签名解密，得到一个摘要H；另一方面把收到的信息本身用哈希算法求出另一个摘要H’，再把H和H’相比较，看看两者是否相同。根据哈希函数的特性，我们可以让简短的摘要来“代表”信息本身，如果两个摘要H和H’完全符合，证明信息是完整的；如果不符合，就说明信息被人篡改了。 数字签名也可以用在非通信，即离线的场合，同样具有以上功能和特性。 由于摘要一般只有128位或160位比特，比信息本身要短许多倍，USB Key或IC卡中的微处理器对摘要进行加密就变得很容易，数字签名的过程一般在一秒钟内即可完成。
数据结构课程设计哈希表设计问题复习过程
数据结构课程设计哈希表设计问题
目录 1 前言 (1) 2 需求分析 (1) 2.1 任务和要求 (1) 2.2 运行环境 (1) 2.3 开发工具 (1) 3 分析和设计 (2) 3.1 系统分析及设计思路 (2) 3.2 主要数据结构及算法 (2) 3.3 函数流程图 (2) （1）哈希表的创建及初始化流程图 (2) 5 课程设计总结 (13) 5.1 程序运行结果或预期运行结果 (13) 说明：输入的数为30个姓的拼音，查找的为“pan”，输出的如上图所示。 (14) 5.2 设计结论 (15) 参考文献 (15) 致谢 (15)
1 前言 从C语言产生到现在，它已经成为最重要和最流行的编程语言之一。在各种流行编程语言中，都能看到C语言的影子，如Java的语法与C语言基本相同。学习、掌握C语言是每一个计算机技术人员的基本功之一。 根据本次课程设计的要求，我设计小组将编写一个C语言程序来处理哈希表问题，通过这个程序，将针对自己的班集体中的“人名”设计一个哈希表，使得平均查找长度不超过R，完成相应的建表和查表程序。 2 需求分析 2.1 任务和要求 针对自己的班集体中的“人名”设计一个哈希表，使得平均查找长度不超过R，完成相应的建表和查表程序。 要求：假设人名为中国姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个，取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构造，用链表法处理冲突。 2.2 运行环境 （1）WINDOWS2000/XP系统 （2）Visual C++ 6.0编译环境或TC编译环境 2.3 开发工具 C语言
3 分析和设计 3.1 系统分析及设计思路 （1）创建哈希表 （2）姓名（结构体数组）初始化 （1）用除留余数法构建哈希函数 （2）用链表法处理冲突 (3)查找哈希表 在哈希表中进行查找，输出查找的结果和关键字，并计算和输出查找成功的平均查找长度 (4) 显示哈希表 显示哈希表的的格式： 3.2 主要数据结构及算法 定义结构体typedef struct hashtable创建哈希表 定义函数Hash_Init(HashTable ht)来对哈希表初始化 定义函数Hash_Insert(HashTable ht, Node *node)来为哈希表分配地址 定义函数Hash_Init(ht)输入30个名字 定义函数Hash_Create(HashTable ht)来求哈希表长度 定义函数hash_output(HashTable h)来输出哈希表 定义函数Hash_Link()构造链表函数 定义函数int hash_search(int h[],int key)查找输入的名字 3.3 函数流程图 （1）哈希表的创建及初始化流程图
最小完美哈希函数(深入搜索引擎)
最小完美哈希函数 哈希函数h是一个能够将n个键值x j的集合映射到一个整数集合的函数h(x i)，其值域范围是0≤h(x j)≤m-l，允许重复。哈希是一个具有查找表功能并且提供平均情况下快速访问的标准方法。例如，当数 据包含n个整数键值。某常用哈希函数采用h(x)=x mod m，其中m 是一个较小的值，且满足m>n/a。a是装载因子，表示记录数和可用地址数的比例关系。m一般选择一个素数，因此如果要求提供一个对1000个整数键值进行哈希的函数，一个程序员可能会建议写出如下函数形式：，h(x)=x mod 1399。并且提供一个装载因子为。a=0.7的表，该表声明能够存放1399个地址。 a越小，两个不同键值在相同哈希值相互冲突的可能性就越小，然而冲突总是不可避免。第1次考虑这个问题时，事实可能让人吃惊，最好的例子莫过于著名的生日悖论(birthday paradox)。假定一年有365天，那么要组合多少个人，才能使得出现生日相同的人这一概率超过0.5呢？换句话说，给定一个365个哈希槽(hashslot)。随机选择多少个键值才能够使得出现冲突的概率超过0.5?当首次面对这样一个问题时，一般的反应肯定是认为需要很多人才行。事实上，答案是只需区区23人。找到一个能够满足现实大小要求且无冲突的哈希函数的几率小到几乎可以忽略25。例如，一个1000个键值和1399个随机选择的槽，完全没有冲突的概率为 2.35×10-217（概率的计算诱导公式将在下一节中给出，以公式4.1代入m=1399和n=1000得到），如何才能最好地处理这些不可避免冲突？这一话题将在本节中以大段篇幅展开，这里我们正是要找到其中万里挑一的能够避免所有冲突的哈 希函数。 25可以试图在一群人中做这样一个有趣的实验，笔者曾在讲述哈希表的课上和同学们做 过多次这样的实验。有一项很重要的事情往往被我们忽略，即参加者必须事先在纸上写下他们的生日（或者其他任意日子）。然后才能开始核对的工作，这样才能消除神奇的负反馈。在我们的实验中，除非这样做了，否则也许必须找到366个同学才能遇到第1次碰撞，也许这乜存在心理学悖论吧。
哈希表基本操作
一,哈希表(Hashtable)简述 在.NET Framework中，Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器，用于处理和表现类似key/value的键值对，其中key通常可用来快速查找，同时key是区分大小写；value用于存储对应于key的值。Hashtable中key/value键值对均为object 类型，所以Hashtable可以支持任何类型的key/value键值对. 二,哈希表的简单操作 在哈希表中添加一个key/value键值对：HashtableObject.Add(key,value); 在哈希表中去除某个key/value键值对：HashtableObject.Remove(key); 从哈希表中移除所有元素：HashtableObject.Clear(); 判断哈希表是否包含特定键key：HashtableObject.Contains(key); 下面控制台程序将包含以上所有操作： using System; using System.Collections; //使用Hashtable时，必须引入这个命名空间 class hashtable { public static void Main() { Hashtable ht=new Hashtable(); //创建一个Hashtable实例 ht.Add("E","e");//添加key/value键值对 ht.Add("A","a"); ht.Add("C","c"); ht.Add("B","b"); string s=(string)ht["A"]; if(ht.Contains("E")) //判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或false Console.WriteLine("the E key:exist"); ht.Remove("C");//移除一个key/value键值对 Console.WriteLine(ht["A"]);//此处输出a ht.Clear();//移除所有元素 Console.WriteLine(ht["A"]); //此处将不会有任何输出 } } 三,遍历哈希表 遍历哈希表需要用到DictionaryEntry Object，代码如下： for(DictionaryEntry de in ht) //ht为一个Hashtable实例 { Console.WriteLine(de.Key);//de.Key对应于key/value键值对key Console.WriteLine(de.Value);//de.Key对应于key/value键值对value
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
数据结构与算法-基础算法篇-哈希算法 1. 哈希算法 如何防止数据库中的用户信息被脱库？ 你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 在实际开发中，我们应该如何用哈希算法解决问题？ 1. 什么是哈希算法？ 将任意长度的二进制值串映射成固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 2. 如何设计一个优秀的哈希算法？ 单向哈希： 从哈希值不能反向推导出哈希值（所以哈希算法也叫单向哈希算法）。 篡改无效： 对输入敏感，哪怕原始数据只修改一个Bit，最后得到的哈希值也大不相同。 散列冲突： 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小。 执行效率： 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速计算哈
希值。 2. 哈希算法的常见应用有哪些？ 7个常见应用：安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。 1. 安全加密 常用于加密的哈希算法： MD5：MD5 Message-Digest Algorithm，MD5消息摘要算法 SHA：Secure Hash Algorithm，安全散列算法 DES：Data Encryption Standard，数据加密标准 AES：Advanced Encryption Standard，高级加密标准 对用于加密的哈希算法，有两点格外重要，第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要小。 在实际开发中要权衡破解难度和计算时间来决定究竟使用哪种加密算法。 2. 唯一标识 通过哈希算法计算出数据的唯一标识，从而用于高效检索数据。 3. 数据校验 利用哈希算法对输入数据敏感的特点，可以对数据取哈希值，从而高效校验数据是否被篡改过。 4. 散列函数 1.如何防止数据库中的用户信息被脱库？你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？
哈希表查询设计及实现
/* （1）设计哈希表，该表应能够容纳50个英文单词。 （2）对该哈希表进行查询，实现对特定单词的快速查询，并显示经过的节点内容 已经发到你邮箱里了enochwills@https://www.360docs.net/doc/929509913.html, */ #include
散列表(哈希表)
1. 引言 哈希表（Hash Table）的应用近两年才在NOI（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）中出现，作为一种高效的数据结构，它正在竞赛中发挥着越来越重要的作用。 哈希表最大的优点，就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低，几乎可以看成是常数时间；而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下，用空间换时间的做法是值得的。另外，编码比较容易也是它的特点之一。 哈希表又叫做散列表，分为“开散列” 和“闭散列”。考虑到竞赛时多数人通常避免使用动态存储结构，本文中的“哈希表”仅指“闭散列”，关于其他方面读者可参阅其他书籍。 2. 基础操作 2.1 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，“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。 2.2 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。 2.3 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）。 2.4 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(i nsert)、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 procedure 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：
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 构成哈希算法的条件： 从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。 哈希算法的应用(上篇) 安全加密 说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。 除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。
前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。 不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。 如果我们拿到一个 MD5 哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。 对于加密知识点的补充，md5这个算法固然安全可靠，但网络上也有针对MD5中出现的彩虹表，最常见的思路是在密码后面添加一组盐码(salt), 比如可以使用md5(1234567.'2019@STARK-%$#-idje-789'),2019@STARK-%$#-idje-789 作为盐码起到了一定的保护和安全的作用。 唯一标识(uuid) 我们可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。比如，我们可以从图片的二进制码串开头取 100 个字节，从中间取 100 个字节，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。
数据结构哈希表设计
一、问题描述 针对某个集体（比如你所在的班级）中的“人名”设计一个哈希表，使得平均查找长度均不超过R，完成相应的建表和查表顺序。 二、基本要求 假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个，取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构造，用伪随机探测再散列法处理冲突。 三、概要设计 1.构造结构体：typedef struct{}； 2.姓名表的初始化：void InitNameTable()； 3.建立哈希表：void CreateHashTable()； 4.显示姓名表：void DisplayNameTable()； 5.姓名查找：void FindName()； 6.主函数：void main() ； 四、详细设计 1.姓名表的初始化 void InitNameTable() { NameTable[0].py="louyuhong"; NameTable[1].py="shenyinghong"; NameTable[2].py="wangqi"; NameTable[3].py="zhuxiaotong"; NameTable[4].py="zhataotao"; NameTable[5].py="chenbinjie"; NameTable[6].py="chenchaoqun"; NameTable[7].py="chencheng"; NameTable[8].py="chenjie"; NameTable[9].py="chenweida";
NameTable[10].py="shanjianfeng"; NameTable[11].py="fangyixin"; NameTable[12].py="houfeng"; NameTable[13].py="hujiaming"; NameTable[14].py="huangjiaju"; NameTable[15].py="huanqingsong"; NameTable[16].py="jianghe"; NameTable[17].py="jinleicheng"; NameTable[18].py="libiao"; NameTable[19].py="liqi"; NameTable[20].py="lirenhua"; NameTable[21].py="liukai"; NameTable[22].py="louhanglin"; NameTable[23].py="luchaoming"; NameTable[24].py="luqiuwei"; NameTable[25].py="panhaijian"; NameTable[26].py="shuxiang"; NameTable[27].py="suxiaolei"; NameTable[28].py="sunyubo"; NameTable[29].py="wangwei"; for (i=0;i 实习6、哈希表设计 一、需求分析 1. 问题描述 针对某个集体（比如你所在的班级）中的“人名”设计一个哈希表，使得平均查找长度均不超过R，完成相应的建表和查表顺序。 2. 基本要求 假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个，取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构造，用伪随机探测再散列法处理冲突。 3. 测试数据 取读者周围较熟悉的30个人的姓名。 4. 实现提示 如果随机数自行构造，则应首先调整好随机函数，使其分布均匀。人名的长度均不超过19个字符（最长的人名如：庄双双（Zhuang Shuangshuang））。字符的取码方法可直接利用C语言中的toascii函数，并可先对过长的人名先作折叠处理。 二、概要设计 ADT Hash { 数据对象D：D是具有相同特征的数据元素的集合。各数据元素均含有类型相同，可唯一标识数据元素的关键字。 数据关系R：数据元素同属一个集合。 InitNameT able() 操作结果：初始化姓名表。 CreateHashT able() 操作结果：建立哈希表。 DisplayNameTable() 操作结果：显示姓名表。 DisplayHashT able() 操作结果：显示哈希表。 FindName() 操作结果：查找姓名。 }ADT Hash 三、详细设计（源代码） （使用C语言） #include 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)。?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:?(1)构造好得哈希函数?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、?(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、?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?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。?(5)折叠法(Ｆoｌｄinｇ)?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。?有两种叠加方法:?①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。?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。 哈希表设计数据结构课程设计 实习6、哈希表设计 一、需求分析 1. 问题描述 针对某个集体（比如你所在的班级）中的“人名”设计一个哈希表，使得平均查找长度均不超过R，完成相应的建表和查表顺序。 2. 基本要求 假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个，取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构造，用伪随机探测再散列法处理冲突。 3. 测试数据 取读者周围较熟悉的30个人的姓名。 4. 实现提示 如果随机数自行构造，则应首先调整好随机函数，使其分布均匀。人名的长度均不超过19个字符（最长的人名如：庄双双（Zhuang Shuangshuang））。字符的取码方法可直接利用C语言中的toascii函数，并可先对过长的人名先作折叠处理。 二、概要设计 ADT Hash { 数据对象D：D是具有相同特征的数据元素的集合。各数据元素均含有类型相同，可唯一标识数据元素的关键 字。 数据关系R：数据元素同属一个集合。 InitNameTable() 操作结果：初始化姓名表。 CreateHashTable() 操作结果：建立哈希表。 DisplayNameTable() 操作结果：显示姓名表。 DisplayHashTable() 操作结果：显示哈希表。 FindName() 操作结果：查找姓名。 }ADT Hash 三、详细设计（源代码） （使用C语言） #include 密码学 （第十三讲） HASH函数 张焕国 武汉大学计算机学院 目录 密码学的基本概念 1、密码学 2、古典 、古典密码 3、数据加密标准（ ） DES） 、数据加密标准（DES 4、高级 ） AES） 数据加密标准（AES 高级数据加密标准（ 5、中国商用密码（ ） SMS4） 、中国商用密码（SMS4 6、分组密码的应用技术 7、序列密码 8、习题课：复习对称密码 、公开密钥密码（11） 9、公开密钥密码（ 目录 公开密钥密码（22） 10 10、 11、数字签名（1） 12、数字签名（2） 13、 、HASH函数 13 14 14、 15、 15 PKI技术 16 16、 、PKI 17、习题课：复习公钥密码 18、总复习 一、HASH 函数函数的概念的概念 1、Hash Hash的作用的作用 ?Hash Hash码也称报文摘要码也称报文摘要。。 ?它具有极强的错误检测能力错误检测能力。。 ?用Hash Hash码作码作MAC ，可用于认证认证。。 ?用Hash Hash码辅助码辅助数字签名数字签名。。 ?Hash Hash函数可用于函数可用于保密保密。。 一、HASH 函数的概念 2、Hash Hash函数的定义函数的定义 ①Hash Hash函数将任意长的数据函数将任意长的数据M 变换为定长的码h ， 记为记为：：h=HASH(M)h=HASH(M)或或h=H(M)h=H(M)。。 ②实用性：对于给定的数据对于给定的数据M M ，计算，计算h=HASH(M)h=HASH(M)是是 高效的。 ③安全性安全性：： ? 单向性：对给定的对给定的Hash Hash值值h ，找到满足H(x)H(x)＝＝h 的x 在 计算上是不可行的计算上是不可行的。。 否则否则，，设传送数据为设传送数据为C=C=＜＜M ，H(M||K )＞,K 是密钥。攻击者可以截获攻击者可以截获C,C,求出求出Hash 函数的逆函数的逆，，从而得出 M||S ＝H -1(C)，然后从M 和M ||Ｋ即可即可得出得出Ｋ。 哈希算法乱谈（摘自知乎） 最近【现场实战追-女孩教-学】初步了解了Hash算法的相关知识，一些人的见解让我能够迅速的了解相对不熟悉的知识，故想摘录下来，【QQ】供以后温故而知新。 HASH【⒈】算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两【О】条性质，就是不可逆和无冲突。 所谓不【１】可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x； 所谓无【б】冲突，就是当你知道x，无法求出一个y，使x与y的HA【９】SH值相同。 这两条性【⒌】质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆，且【２】由于HASH函数的值域有限，理论上会有无穷多个不同的原始值【６】，它们的hash值都相同。MD5和SHA做到的，是求逆和求冲突在计算上不可能，也就是正向计算很容易，而反向计算即使穷尽人类所有的计算资-源都做不到。 顺便说一下，王小云教授曾经成功制造出MD5的碰撞，即md5(a) = md5(b)。这样的碰撞只能随机生成，并不能根据一个已知的a求出b（即并没有破坏MD5的无冲突特性）。但这已经让他声名大噪了。 HASH算法的另外一个很广泛的用途，就是很多程序员都会使用的在数据库中保存用户密码的算法，通常不会直接保存用户密码（这样DBA就能看到用户密码啦，好危险啊），而是保存密码的HASH值，验 证的时候，用相同的HASH函数计算用户输入的密码得到计算HASH值然后比对数据库中存储的HASH值是否一致，从而完成验证。由于用户的密码的一样的可能性是很高的，防止DBA猜测用户密码，我们还会用一种俗称“撒盐”的过程，就是计算密码的HASH值之前，把密码和另外一个会比较发散的数据拼接，通常我们会用用户创建时间的毫秒部分。这样计算的HASH值不大会都是一样的，会很发散。最后，作为一个老程序员，我会把用户的HASH值保存好，然后把我自己密码的HASH值保存到数据库里面，然后用我自己的密码和其他用户的用户名去登录，然后再改回来解决我看不到用户密码而又要“偷窥”用户的需要。最大的好处是，数据库泄露后，得到用户数据库的黑客看着一大堆HASH值会翻白眼。 哈希算法又称为摘要算法，它可以将任意数据通过一个函数转换成长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示），函数与数据串之间形成一一映射的关系。 举个粒子，我写了一篇小说，摘要是一个string:'关于甲状腺精灵的奇妙冒险'，并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了我的文章，并发表为'关于JOJO的奇妙冒险'，我可以立即发现我的文章被篡改过，因为根据'关于JOJO的奇妙冒险'计算出的摘要不同于原始文章的摘要。 可见，摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡哈希表设计-大大数据结构课程设计
哈希的基本概念
哈希表设计数据结构课程设计
HASH函数
哈 希 常 见 算 法 及 原 理 ( 2 0 2 0 )