高效散列算法
散列算法(也叫摘要算法)
散列算法（也叫摘要算法）散列算法（也叫摘要算法）是一种将任意长度的数据映射为固定长度散列值的算法。
它的主要功能是将输入数据压缩成一个固定长度的散列值，以便在数据存储、比较和检索等操作中快速查找数据，而不需要保留原始数据。
散列算法被广泛应用于密码学、数据完整性验证、数字签名、内容寻址和数据结构等领域。
散列算法的基本原理是将输入数据进行数学转换，经过一系列的操作，输出一个固定长度的散列值。
不同的输入数据会产生不同的散列值，即使只有一个比特的差异。
这种特性使得散列算法适用于唯一标识大量数据的场景，例如在密码验证中，可以将用户输入的密码经过散列算法处理后，与数据库中存储的散列值进行比较，而不需要直接存储用户的原始密码，从而提高了安全性。
散列算法的设计目标包括：1.处理速度快：散列算法需要高效地处理大量数据，以便在实时应用中实现快速的数据处理和查询。
2.均匀分布：散列算法应该能够将输入数据均匀分布到散列值空间中，以减少碰撞（即不同数据产生相同散列值的情况）的概率，提高散列算法的效果。
3.不可逆性：散列算法应是不可逆的，即不应该能够通过散列值反推原始数据。
这样可以保证数据的机密性，同时在密码学中也能够提供不可伪造的数字签名。
常用的散列算法包括：1. MD5（Message Digest Algorithm 5）：MD5是一种常见的散列算法，可以将任意长度的数据转换为128位的散列值。
然而，由于其设计上的弱点，MD5已经不再被推荐在安全领域使用，因为存在碰撞攻击（即找到两个不同的输入数据，但散列值相同的情况）的风险。
2. SHA（Secure Hash Algorithm）：SHA系列算法是美国国家标准技术研究所（NIST）设计的一系列散列算法。
包括SHA-1、SHA-256、SHA-512等不同长度的散列值。
SHA-1也已经不再被推荐在安全领域使用，而SHA-256和SHA-512仍然被广泛应用。
3. CRC（Cyclic Redundancy Check）：CRC算法是一种用来检测和纠正数据传输错误的算法，常用于数据完整性验证。
MD4 散列算法step-by-step
下面给出MD4 下面给出MD4中，轮1，2，3的完整描述 的完整描述： MD4中的第一轮： 中的第一轮： 中的第一轮 1°A=（A+f（B，C，D）+X[0]）＜＜3， 2°D=（D+f（A，B，C）+X[1]）＜＜7， 3°C=（C+f（D，A，B）+X[2]）＜＜11， 4°B=（B+f（C，D，A）+X[3]）＜＜19， 5°A=（A+f（B，C，D）+X[4]）＜＜3， 6°D=（D+f（A，B，C）+X[5]）＜＜7， 7°C=（C+f（D，A，B）+X[6]）＜＜11， 8°B=（B+f（C，D，A）+X[7]）＜＜19； 9°A=（A+f（B，C，D）+X[8]）＜＜3， 10°D=（D+f（A，B，C）+X[9]）＜＜7，
MD4散列算法（或称信息摘要算法) MD4散列算法（或称信息摘要算法) 散列算法
Rivest(RSA公司首度科学家，MIT博士，1990年提出 MD4，1991年提出增强版MD5。1992年提出SHA公布 于1992年1月31日的联帮记录上，并于1993年5月11日采 纳作为标准。这些散列函数运算起来非常快，都源于同 一思想。它们对于签名非常长的消息是适用的。 为了讲清Rivest的想法，还是从MD4讲起。 MD4：给定一个消息比特串x，使用如下算法来构造M： • 设d=447-(|x|(mod 512)) • l表示|x|(mod 264)的二进制表示,|l|=64 • M=x||1||Od||l
f(X,Y,Z)=(X∧Y)V（ X ∧Z） g(X,Y,Z)=(X∧Y)V(X∧Z)V(Y∧Z) h(X,Y,Z)=X⊕Y⊕Z 设计的MD4是非常快的，且实际上在Sun SPARC工作 站上软实现可达速度1.4M bytes/S。另一方面，具体地谈 论象MD4这样的散列函数的安全性是困难的，因为它不 是基于一个已经很好研究过的问题，如大整数分解，离 散对数问题。所以，象采用DES的情况一样，仅能在一段 时间内取得对该体制的安全性的信任。 另外，MD4的增强版本称为MD5，于1991年提出。 MD5使用了四轮来代替MD4的三轮，且运算速度大约比 MD4慢30%。（在SPARC工作站上大约为0.9Mbytes/S）。
两种通用加密算法(MD5RSA)使用
两种通用加密算法（MD5RSA）使用一、MD5算法：MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种常用的散列函数，用于确保数据的完整性和一致性。
MD5算法接收一段明文，并输出128位（16字节）的散列结果。
其特点如下：1.不可逆性：MD5算法是单向函数，散列结果无法通过逆向计算得知原始明文。
即使输入的明文只有微小的差异，其输出的散列结果也会有较大的差异。
2.高效性：相对于其他散列算法，MD5算法的计算速度比较快，适合用于加密处理较小的数据块。
3.容易碰撞：由于MD5算法的散列结果长度固定且较短，因此存在多个不同的明文可以得到相同的散列结果，这被称为碰撞。
碰撞攻击可以通过选择特定的输入来篡改数据的完整性。
MD5算法的应用场景主要包括：1.用于验证文件完整性：通过计算文件的MD5值，可以在传输过程中验证文件是否被篡改。
2.存储用户密码：在存储用户密码之前，首先对其进行MD5加密，以保护用户密码的安全。
3.数据校验：可以对数据进行MD5散列，将散列结果与预设的散列结果进行比对，以验证数据的完整性。
二、RSA算法：RSA（Rivest-Shamir-Adleman）是一种非对称加密算法，常用于数据的加密和数字签名。
RSA算法使用两个密钥：公钥（Public Key）和私钥（Private Key）。
其特点如下：1.非对称性：RSA算法使用一对相关的密钥进行加密和解密操作，其中公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。
公钥可以公开，而私钥必须保密，确保只有私钥的持有者才能解密数据。
2.安全性：RSA算法的安全性基于大数分解的困难性，即将一个非常大的数分解成其素因子的难度。
只要包含足够大的素数，RSA算法就可以提供高度的安全性。
3.数字签名：RSA算法可以用于生成和验证数字签名。
发送数据者可以使用私钥对数据进行签名，接收者使用公钥验证签名的有效性，以确保数据的完整性和真实性。
RSA算法的应用场景主要包括：1.数据加密：RSA算法可以用于加密敏感数据，只有使用私钥进行解密的用户才能获取原始数据。
散列法
01 定义
03 哈希函数
目录
02 散列算法
基本信息
散列法（Hashing）或哈希法是一种将字符组成的字符串转换为固定长度（一般是更短长度）的数值或索引 值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用 来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。
散列算法
散列算法
也称为哈希函数——哈希的英文意思为“无用信息”，因此哈希函数一词的由来可能是因为最终形成的哈希 表里面是各种看起来没有用的数字。除用来快速搜索数据外，散列法还用来完成签名的加密解密工作，这种签名 可以用来对收发消息时的用户签名进行鉴权。先用哈希函数对数据签名进行转换，然后将数字签名本身和转换后 的信息摘要分别独立的发送给接收人。通过利用和发送人一样的哈希函数，接收人可以从数字签名获得一个信息 摘要，然后将此摘要同传送过来的摘要进行比较，这两个值相等则表示数字签名有效。
哈希函数
哈希函数
1）余数法：先估计整个哈希表中的表项目数目大小。然后用这个估计值作为除数去除每个原始值，得到商 和余数。用余数作为哈希值。因为这种方法产生冲突的可能性相当大，因此任何搜索算法都应该能够判断冲突是 否发生并提出取代算法。
2）折叠法：这种方法是针对原始值为数字时使用，将原始值分为若干部分，然后将各部分叠加，得到的最 后四个数字（或者取其他位数的数字都可以）来作为哈希值。
哈希函数并不通用，比如在数据库中用能够获得很好效果的哈希函数，用在密码学或错误校验方面就未必可 行。在密码学领域有几个著名的哈希函数。这些函数包括 MD2、MD4以及MD5，利用散列法将数字签名转换成的哈 希值称为信息摘要（message－digest），另外还有安全散列算法（SHA），这是一种标准算法，能够生成更大的 （60bit）的信息摘要，有点儿类似于MD4算法。
算法散列知识点总结
算法散列知识点总结一、散列的基本概念1.1 散列的定义散列（hashing）是指将任意长度的输入（也称为“键”或“值”）通过哈希函数转换为固定长度的输出的过程。
哈希函数（hash function）是一个用于将输入映射到固定大小值域的函数。
散列函数的输出通常称为哈希值（hash value）或散列值（hash code）。
由于哈希函数的输出是固定长度的，因此散列也被称为散列码（hash code）或散列键（hash key）。
1.2 散列的特点散列具有以下几个主要特点：（1）确定性：对于相同的输入，哈希函数总是产生相同的输出；（2）固定长度：无论输入的长度如何，哈希函数的输出都是固定长度的；（3）高效性：哈希函数的计算速度应尽可能快；（4）离散性：输入的微小变化应导致输出的巨大变化，以增加散列值的随机性和安全性。
1.3 散列的应用散列在计算机科学和软件工程中有着广泛的应用，包括但不限于以下几个领域：（1）密码学：密码哈希函数用于存储用户密码的安全性；（2）数据结构：散列表（hash table）是一种常用的数据结构，用于快速查找和插入键值对；（3）内存管理：散列表用于管理动态内存分配；（4）编译器：散列用于符号表的管理；（5）分布式系统：散列用于数据分片和负载均衡等。
二、散列的原理2.1 哈希函数的要求良好的哈希函数需要满足以下几个重要要求：（1）一致性：对于相同的输入，哈希函数应该产生相同的输出；（2）高效性：哈希函数的计算速度应尽可能快；（3）均匀性：哈希函数的输出应该尽可能地均匀地分布在整个值域内，以减少冲突；（4）离散性：输入的微小变化应导致输出的巨大变化，以增加散列值的随机性和安全性。
2.2 散列冲突散列冲突是指两个不同的输入被哈希函数映射为相同的输出。
由于哈希函数的值域通常远小于输入域，因此冲突是不可避免的。
冲突的发生会降低散列表的性能，因此如何处理冲突成为了散列表设计中的一个重要问题。
hash排序算法
hash排序算法Hash排序算法引言：在计算机科学中，排序算法是一种将一串数据按照特定顺序排列的算法。
Hash排序算法是一种基于散列函数的排序算法，它通过将数据映射到散列桶中，并根据桶中数据的顺序进行排序。
本文将详细介绍Hash排序算法的原理、实现和应用场景。
一、原理Hash排序算法的核心思想是利用散列函数将数据映射到散列桶中，然后根据桶中数据的顺序进行排序。
具体步骤如下：1. 创建一个具有足够大容量的散列桶；2. 遍历待排序数据，将每个数据项通过散列函数映射到对应的桶中；3. 遍历散列桶，按照桶中数据的顺序输出排序结果。
二、实现为了实现Hash排序算法，我们需要设计一个高效的散列函数，并根据散列函数的返回值将数据映射到散列桶中。
下面是一个简单的Hash排序算法的实现示例：```1. 定义散列桶的数量和大小；2. 创建一个散列桶数组，并初始化每个桶为空；3. 遍历待排序数据，计算每个数据项的散列值；4. 将数据项根据散列值放入对应的桶中；5. 遍历散列桶，按照桶中数据的顺序输出排序结果。
```三、应用场景Hash排序算法在实际应用中具有广泛的应用场景，下面列举几个常见的应用场景：1. 字典排序：Hash排序算法可以用于对字典中的单词按照字母顺序进行排序。
通过将每个单词映射到散列桶中，并按照桶中单词的顺序输出，可以实现字典排序。
2. 基于关键字的数据排序：在某些应用中，数据项可能具有多个关键字，需要按照这些关键字进行排序。
通过将数据项按照每个关键字分别映射到散列桶中，并按照桶中数据的顺序输出，可以实现基于关键字的数据排序。
3. 数据库索引排序：在数据库中，索引是一种用于提高查询效率的数据结构。
通过使用Hash排序算法，可以对数据库索引进行排序，从而提高查询性能。
4. 文件排序：在处理大规模文件时，需要将文件中的数据按照特定顺序进行排序。
Hash排序算法可以用于对文件中的数据进行排序，提高文件处理效率。
数据结构中的散列算法详解
数据结构中的散列算法详解散列算法（Hashing Algorithm）是数据结构中一种常用的技术，可以提高数据的查找效率。
它将数据映射到一个固定大小的数组中，通过散列函数得到数组的索引位置，从而快速定位数据。
一、什么是散列算法散列算法是一种通过将输入数据映射到固定大小的数组中，从而实现快速访问的技术。
它利用散列函数将输入数据转换为一个整数值，并将该值与数组的大小取模，得到数组的索引位置。
将数据存储在对应索引的数组位置上，称为散列存储。
散列算法有很多种，常见的包括直接定址法、平方取中法、除留余数法等。
每一种散列算法都有自己的特点和适用场景。
二、散列函数的选择散列函数的选择非常重要，它直接关系到散列算法的效率和数据的分布。
一个好的散列函数应该具备以下特点：1. 易于计算：散列函数应该具备高效的计算性能，能够在短时间内完成散列计算。
2. 分布均匀：散列函数应能够将输入数据均匀地映射到散列表的各个位置上，避免出现数据聚集的情况。
3. 最小冲突：散列函数应该尽可能减少冲突，即不同的输入值映射到相同的索引位置的情况。
三、散列算法的实现散列算法的实现主要分为两个步骤：散列函数的设计和冲突处理。
散列函数的设计是散列算法的核心。
常见的散列函数设计方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、伪随机数法等。
根据不同的数据特点和应用场景，选择合适的散列函数。
冲突处理是指当多个数据映射到相同的索引位置时，如何解决冲突的问题。
常见的冲突处理方法有：开放定址法、链地址法、再散列法等。
不同的冲突处理方法有不同的优势和适用场景，可以根据具体情况选择合适的方法。
四、散列算法的应用散列算法在实际应用中被广泛使用，主要用于提高数据的查找、插入和删除效率。
以下是散列算法的几个典型应用场景：1. 数据库索引：散列算法可用于构建数据库中的索引，加快数据的检索速度。
2. 缓存管理：散列算法可用于缓存的管理，快速找到对应的缓存数据。
3. 字典查找：散列算法可用于字典的查找，通过散列存储可以高效地实现快速查找。
摘要算法（哈希算法、散列算法）
摘要算法（哈希算法、散列算法）摘要算法⼜称哈希算法、散列算法。
它通过⼀个函数，把任意长度的数据转换为⼀个长度固定的数据串（通常⽤16进制的字符串表⽰）。
Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如 MD5，SHA1，SHA512 等等。
提⽰：要注意摘要算法不是加密算法，不能⽤于加密（因为⽆法通过摘要反推明⽂），只能⽤于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明⽂⼝令的情况下验证⽤户⼝令。
如果原⽂内容是⼀个字符串'I am Jason'，经MD5计算内容摘要是'2d3ec0dd5d4b99a2c5f1eb47656637e0'。
如果有⼈篡改了你的⽂章，并发表为'I am Ross'，篡改后的字符串计算出的摘要('6845af67ef35bfe261f6fed5a66ff3ab')不同于原⽂的摘要，你就知道该内容被串改了。
摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是⼀个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却⾮常困难。
⽽且，对原始数据做⼀个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。
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。
MD5是最常见的摘要算法，速度很快，⽣成结果是固定的128 bit字节，通常⽤⼀个32位的16进制字符串表⽰。
数据量⼩的时候可以⼀次性求出摘要import hashlibmd5 = hashlib.md5()# update中的数据需要是bytes类型的数据据。
md5.update(bytes('I am Jason', encoding='utf-8'))# digest()返回的是⼆进制的字符串表达形式data1 = md5.digest()# hexdigest()返回的是⼗六进制的字符串表达形式data2 = md5.hexdigest()print(data1) # b'->\xc0\xdd]K\x99\xa2\xc5\xf1\xebGef7\xe0'print(data2) # 2d3ec0dd5d4b99a2c5f1eb47656637e0数据量很⼤，可以分块多次调⽤update()，最后计算的结果是⼀样的：import hashlibmd5 = hashlib.md5()md5.update(bytes('I am ', encoding='utf-8'))md5.update(bytes('Jason', encoding='utf-8'))data = md5.hexdigest()print(data) # 多次求值后返回的是⼗六进制的字符串表达形式还是 2d3ec0dd5d4b99a2c5f1eb47656637e0另⼀种常见的摘要算法是SHA1，调⽤SHA1和调⽤MD5完全类似, SHA1的结果是160 bit字节，通常⽤⼀个40位的16进制字符串表⽰。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高效散列算法
高效散列算法是一种用于快速查找和检索数据的算法，它通过将数据映射到固定大小的散列值来实现。
散列算法具有以下特性：
1. 高效性：散列算法可以在常数时间内完成数据的插入、删除和查找操作，即具有O(1)的时间复杂度。
2. 唯一性：对于不同的输入数据，散列算法计算出的散列值应该是唯一的，或者至少具有很低的冲突概率。
3. 均匀性：散列算法应该能够将数据均匀地分布到各个桶中，以便更好地处理冲突。
4. 可扩展性：随着数据量的增加，散列算法应该能够方便地扩展到更大的数据集上。
常见的散列算法包括开放地址法、链地址法和再哈希法等。
这些算法在处理冲突时采用不同的策略，例如开放地址法会在发生冲突时将数据移动到其他位置，链地址法会将冲突的数据链入同一桶中等。
在实际应用中，选择合适的散列算法需要考虑数据的分布情况、数据的唯一性和数据的插入和删除频率等因素。
如果数据量较小且数据分布均匀，可以
采用简单的除法散列算法；如果数据量大且分布不均，可以考虑使用更复杂的散列算法，如MD5、SHA-1等。