哈希算法简单举例
几种经典的hash算法
几种经典的hash算法计算理论中，没有Hash函数的说法，只有单向函数的说法。
所谓的单向函数，是一个复杂的定义，大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据。
用“人类”的语言描述单向函数就是：如果某个函数在给定输入的时候，很容易计算出其结果来；而当给定结果的时候，很难计算出输入来，这就是单项函数。
各种加密函数都可以被认为是单向函数的逼近。
Hash函数（或者成为散列函数）也可以看成是单向函数的一个逼近。
即它接近于满足单向函数的定义。
Hash函数还有另外的含义。
实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。
把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间，使得数据容易保存。
除此以外，Hash 函数往往应用于查找上。
所以，在考虑使用Hash函数之前，需要明白它的几个限制：1. Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围；所以，你输入的实际值的个数必须和小范围相当或者比它更小。
不然冲突就会很多。
2. 由于Hash逼近单向函数；所以，你可以用它来对数据进行加密。
3. 不同的应用对Hash函数有着不同的要求；比如，用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距，而用于查找的Hash函数主要考虑它映射到小范围的冲突率。
应用于加密的Hash函数已经探讨过太多了，在作者的博客里面有更详细的介绍。
所以，本文只探讨用于查找的Hash函数。
Hash函数应用的主要对象是数组（比如，字符串），而其目标一般是一个int类型。
以下我们都按照这种方式来说明。
一般的说，Hash函数可以简单的划分为如下几类：1. 加法Hash；2. 位运算Hash；3. 乘法Hash；4. 除法Hash；5. 查表Hash；6. 混合Hash；下面详细的介绍以上各种方式在实际中的运用。
一加法Hash所谓的加法Hash就是把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果。
标准的加法Hash的构造如下：static intadditiveHash(String key, int prime){int hash, i;for (hash = key.length(), i = 0; i<key.length(); i++)hash += key.charAt(i);return (hash % prime);}这里的prime是任意的质数，看得出，结果的值域为[0,prime-1]。
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。
常用哈希算法
常用哈希算法
常用的哈希算法包括：
1. MD5（Message-Digest Algorithm 5）：产生128位（16字节）哈希值，常用于校验数据完整性，但因其较短的哈希长度和安全性弱而逐渐被淘汰。
2. SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）：产生160位（20字节）哈希值，常用于数字签名和安全证书，但随着安全性问题的暴露，已经不再推荐使用。
3. SHA-256（Secure Hash Algorithm 256）：产生256位（32字节）哈希值，是SHA-2家族中的一种，目前广泛应用于数字签名、数据完整性验证等领域。
4. SHA-3（Secure Hash Algorithm 3）：产生不同长度的哈希值，比如SHA3-256、SHA3-512等，是新一代的哈希算法，设计目标是提供更高的安全性和性能。
5. Bcrypt：主要用于密码存储，采用不可逆的哈希函数，加入了“盐”（salt）以增加破解难度，适合保护用户密码。
6. Argon2：专门设计用于密码哈希，被评选为密码哈希竞赛的获胜者，具有抗GPU和ASIC攻击的特性。
7. SHA-512：SHA-2家族中的一种，产生512位（64字节）哈希值，广泛用于安全领域和密码学中。
选择使用哪种哈希算法取决于具体的应用需求和安全要求。
在安全性方面，越新的哈希算法通常具有更高的安全性，但也需要考虑到性能、资源消耗和算法的广泛应用情况。
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哈 希 常 见 算 法 及 原 理
分布式缓存中的一致性哈希算法，这篇文章给讲透了！一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCached，负载均衡领域的Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。
本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现，并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比，探讨Redis 集群的数据分片实现等，文末会给出实现的具体 github 地址。
一、Memcached 与客户端分布式缓存Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统，然而服务端没有分布式功能，各个服务器不会相互通信。
它的分布式实现依赖于客户端的程序库，这也是 Memcached 的一大特点。
比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。
其具体步骤如下:向 Memcached 添加数据，首先客户端的算法根据 key 值计算出该key 对应的服务器。
服务器选定后，保存缓存数据。
获取数据时，对于相同的 key ，客户端的算法可以定位到相同的服务器，从而获取数据。
在这个过程中，客户端的算法首先要保证缓存的数据尽量均匀地分布在各个服务器上，其次是当个别服务器下线或者上线时，会出现数据迁移，应该尽量减少需要迁移的数据量。
客户端算法是客户端分布式缓存性能优劣的关键。
普通的哈希表算法一般都是计算出哈希值后，通过取余操作将 key 值映射到不同的服务器上，但是当服务器数量发生变化时，取余操作的除数发生变化，所有 key 所映射的服务器几乎都会改变，这对分布式缓存系统来说是不可以接收的。
一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。
二、哈希算法首先，一致性哈希算法依赖于普通的哈希算法。
大多数同学对哈希算法的理解可能都停留在 JDK 的 hashCode 函数上。
其实哈希算法有很多种实现，它们在不同方面都各有优劣，针对不同的场景可以使用不同的哈希算法实现。
哈希算法简单举例
哈希算法简单举例哈希算法是一种常用的密码学算法，用于将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值。
它的核心思想是通过一系列数学运算和逻辑操作，将输入数据转换为一个唯一的哈希值。
这个哈希值可以用于数据的完整性检查、身份验证、密码存储和查找等应用。
下面是一些常见的哈希算法和它们的简单举例。
1. MD5（Message Digest Algorithm 5）MD5是最常见的哈希算法之一，在许多领域中被广泛应用。
它将任意长度的输入数据（如文件、文本、密码等）转换为一个128位的哈希值。
MD5算法是不可逆的，即无法通过哈希值逆推出原始数据。
举个例子，"Hello World"经过MD5算法得到的哈希值为5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc32. SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）3. SHA-256（Secure Hash Algorithm 256-bit）4. CRC32（Cyclic Redundancy Check）CRC32是一种简单的哈希算法，常用于数据校验。
它将输入数据转换为一个32位的哈希值，用于验证数据的完整性。
CRC32算法是不可逆的，且在文件传输和网络通信中得到广泛应用。
举个例子，"Hello World"经过CRC32算法得到的哈希值为65a0c6da。
5. bcrypt（Blowfish Crypt Hashing Algorithm）bcrypt是一种专门用于密码存储的哈希算法，通过多次的哈希迭代来增加密码被破解的难度。
它将用户的密码转换为一个固定长度的哈希值，同时适用于密码的验证。
bcrypt算法是不可逆的，并且在密码学安全性方面较为可靠。
总结起来，哈希算法是一种重要的密码学工具，通过将任意长度的输入数据转换为固定长度的哈希值，可以实现数据的完整性验证、密码存储和查找等应用。
从MD5、SHA-1到更安全的SHA-256和bcrypt，不同的哈希算法有不同的特点和应用场景。
常见的Hash算法
常见的Hash算法常见的Hash算法1.简介哈希函数按照定义可以实现⼀个伪随机数⽣成器(PRNG)，从这个⾓度可以得到⼀个公认的结论：哈希函数之间性能的⽐较可以通过⽐较其在伪随机⽣成⽅⾯的⽐较来衡量。
⼀些常⽤的分析技术，例如泊松分布可⽤于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)。
⼀般来说，对任意⼀类的数据存在⼀个理论上完美的哈希函数。
这个完美的哈希函数定义是没有发⽣任何碰撞，这意味着没有出现重复的散列值。
在现实中它很难找到⼀个完美的哈希散列函数，⽽且这种完美函数的趋近变种在实际应⽤中的作⽤是相当有限的。
在实践中⼈们普遍认识到，⼀个完美哈希函数的哈希函数，就是在⼀个特定的数据集上产⽣的的碰撞最少哈希的函数。
现在的问题是有各种类型的数据，有⼀些是⾼度随机的，有⼀些有包含⾼纬度的图形结构，这些都使得找到⼀个通⽤的哈希函数变得⼗分困难，即使是某⼀特定类型的数据，找到⼀个⽐较好的哈希函数也不是意见容易的事。
我们所能做的就是通过试错⽅法来找到满⾜我们要求的哈希函数。
可以从下⾯两个⾓度来选择哈希函数：1.数据分布⼀个衡量的措施是考虑⼀个哈希函数是否能将⼀组数据的哈希值进⾏很好的分布。
要进⾏这种分析，需要知道碰撞的哈希值的个数，如果⽤链表来处理碰撞，则可以分析链表的平均长度，也可以分析散列值的分组数⽬。
2.哈希函数的效率另个⼀个衡量的标准是哈希函数得到哈希值的效率。
通常，包含哈希函数的算法的算法复杂度都假设为O(1)，这就是为什么在哈希表中搜索数据的时间复杂度会被认为是"平均为O(1)的复杂度"，⽽在另外⼀些常⽤的数据结构，⽐如图(通常被实现为红⿊树)，则被认为是O(logn)的复杂度。
⼀个好的哈希函数必修在理论上⾮常的快、稳定并且是可确定的。
通常哈希函数不可能达到O(1)的复杂度，但是哈希函数在字符串哈希的线性的搜索中确实是⾮常快的，并且通常哈希函数的对象是较⼩的主键标识符，这样整个过程应该是⾮常快的，并且在某种程度上是稳定的。
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
Python算法系列-哈希算法哈希算法一、常见数据查找算法简介二、什么是哈希三、实例：两个数字的和1.问题描述2.双指针办法解决3.哈希算法求解四、总结哈希算法又称散列函数算法，是一种查找算法。
就是把一些复杂的数据通过某种映射关系。
映射成更容易查找的方式，但这种映射关系可能会发生多个关键字映射到同一地址的现象，我们称之为冲突。
在这种情况下，我们需要对关键字进行二次或更多次处理。
出这种情况外，哈希算法可以实现在常数时间内存储和查找这些关键字。
一、常见数据查找算法简介常见的数据查找算法：顺序查找：是最简单的查找方法。
需要对数据集中的逐个匹配。
所以效率相对较低，不太适合大量数据的查找问题。
二分法查找：效率很高，但是要求数据必须有序。
面对数据排序通常需要更多的时间。
深度优先和广度优先算法：对于大量的数据查找问题，效率并不高。
这个我们后面专门讲解。
阿希查找算法：查找速度快，查询插入，删除操作简单等原因获得广泛的应用。
二、什么是哈希哈希查找的原理：根据数量预先设一个长度为M的数组。
使用一个哈希函数F并以数据的关键字作为自变量得到唯一的返回值，返回值的范围是0~M-1。
这样就可以利用哈希函数F将数据元素映射到一个数组的某一位下标，并把数据存放在对应位置，查找时利用哈希函数F计算，该数据应存放在哪里，在相应的存储位置取出查找的数据。
这里就有一个问题：关键字的取值在一个很大的范围，数据在通过哈希函数进行映射时。
很难找到一个哈希函数，使得这些关键字都能映射到唯一的值。
就会出现多个关键字映射到同一个值的现象，这种现象我们称之为冲突。
哈西算法冲突的解决方案有很多：链地址法，二次再散列法。
线性探测再散列建立一个公共溢出区注意：链地址法本质是数组+链表的数据结构链地址法存储数据过程：首先建立一个数组哈希存储所有链表的头指针。
由数组的关键字key 通过对应的哈希函数计算出哈希地址。
找到相应的桶号之后，建立新的节点存储该数据。
哈希算法简单举例
哈希算法简单举例哈希算法是一种常用的密码学算法，它可以将任意长度的数据输入转化为固定长度的哈希值，通常用于安全存储密码、认证用户和数据完整性验证等场景。
下面将通过举例来简单介绍哈希算法的原理和应用。
常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。
以MD5算法为例来说明，该算法生成的哈希值为128位二进制数，通常以32位的十六进制字符串来表示。
假设有一个字符串"Hello World!"，我们对它进行MD5哈希运算，得到的结果是5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc3、可以通过以下步骤进行计算：1.初始化MD5算法，选择初始向量IV和常量表，将初始向量赋值给A、B、C、D四个变量。
3.对二进制数进行填充，使得总位数为512的倍数。
4.将填充后的二进制数分割为多个512位的数据块。
5.对每个数据块进行处理，首先将初始向量的值赋给A、B、C、D四个变量，然后进行四轮运算：循环处理数据块中的每个32位分组。
每轮采用不同的非线性函数F、G、H、I，以及位操作和循环位移运算，对每个分组进行混合运算以得到新的A、B、C、D值。
最终，将四个变量的值进行拼接，得到本次数据块的哈希结果。
6.将多个数据块的哈希结果进行拼接，形成最终的哈希值。
哈希算法的应用非常广泛，以下是几个常见场景：1.安全存储密码：通常在用户注册时，将用户输入的密码进行哈希计算，并将哈希值存储在数据库中。
当用户登录时，对输入的密码进行哈希计算，并与数据库中存储的哈希值进行比对。
由于哈希函数的单向性，即很难从哈希值反推出原始密码，可以有效保障密码的安全性。
3.文件去重：通过计算文件的哈希值，可以将已存在的文件去重。
当多个文件的哈希值相同时，可以认为文件内容相同，只需要保留一个副本。
4.版权保护：通过哈希算法可以计算出文件的唯一标识，用于版权保护和数字签名等场景。
例如，在数字版权管理中，可以通过哈希算法对文件进行签名，验证文件的完整性和真实性。
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哈希算法简单举例
哈希算法，也称散列算法，是一种将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的值的算法。
哈希算法被广泛地应用于加密、安全、数字签名等领域。
一般而言，哈希算法的结果是唯一的，且不同的输入值产生不同的输出值。
因此，哈希算法通常用于检索数据或验证数据完整性。
下面举一个简单的例子来解释哈希算法。
假设我们有一个人名列表，其中包含很多名字。
我们想要查找某个人是否在列表中，但是这个列表非常大，我们无法一个一个地遍历。
此时，我们可以使用哈希算法。
首先，我们选择一个哈希函数，例如将每个人名的字符 ASCII 码相加，并计算总和的模数。
假设我们将这个哈希函数表示为
h(name)，则 h("Alice") = (65 + 108 + 105 + 99 + 101) % N，其中 N 是一个较大的质数。
假设计算的结果是 10，则我们可以将
Alice 的名字存储在列表的第 10 个位置。
现在，假设我们想要查找 Bob 是否在列表中。
我们可以使用哈希函数进行计算，即 h("Bob") = (66 + 111 + 98) % N。
假设计算的结果是 5，则我们可以查找列表的第 5 个位置，看看是否有以 Bob 为名字的人。
如果存在，则意味着 Bob 在列表中，否则不存在。
需要注意的是，哈希算法有时候会出现哈希冲突的情况，即不同的输入值计算得到相同的输出值。
为了应对这种情况，哈希算法通常会采用开放寻址法或链式存储法来处理冲突。
总的来说，哈希算法是一种快速查找数据或验证数据完整性的有效手段。
它的应用广泛，不仅仅局限于计算机科学领域。
相关的知识和技术，对于提高操作效率、保障信息安全和确保数字签名的正确性等方面具有重要意义。