Hash(哈希)

一.基本概念

Hash,一般翻译做"散列",也有直接音译为"哈希"的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(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

给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

HASH函数(计算机算法领域)

* 若结构中存在和关键字K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function),按这个思想建立的表为散列表。

* 对不同的关键字可能得到同一散列地址,即key1≠key2,而f(key1)=f(key2),这种现象称碰撞。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象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"象" 作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映象过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址

* 若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个"随机的地址",从而减少冲突。

二、性质

所有散列函数都有如下一个基本特性:如果两个散列值是不相同的(根据同一函数),那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。这个特性是散列函数具有确定性的结果。但另一方面,散列函数的输入和输出不是一一对应的,如果两个散列值相同,两个输入值很可能是相同的,但并不能绝对肯定二者一定相等。输入一些数据计算出散列值,然后部分改变输入值,一个具有强混淆特性的散列函数会产生一个完全不同的散列值。

典型的散列函数都有无限定义域,比如任意长度的字节字符串,和有限的值域,比如固定长度的比特串。在某些情况下,散列函数可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的一一对应。一一对应的散列函数也称为排列。可逆性可以通过使用一系列的对于输入值的可逆"混合"运算而得到。

时间: 2024-10-12 17:44:12

Hash(哈希)的相关文章

Hash哈希(一)

Hash哈希(一) 哈希是大家比较常见一个词语,在编程中也经常用到,但是大多数人都是知其然而不知其所以然,再加上这几天想写一个一致性哈希算法,突然想想对哈希也不是很清楚,所以,抽点时间总结下Hash知识.本文参考了很多博文,感谢大家的无私分享. 基本概念 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的.那么哈希函数的是什么样的?大概就是 value = hash(key),我们希望key和value之间是唯一的映射关系. 大家使用的最多的就是哈希表(Hash table,也叫散列表),是

上传图片用图片文件的对象hash哈希值判断图片是否一样,避免重复提交相同的图片到服务器中

/// <summary> /// 上传企业logo /// </summary> /// <returns></returns> public ActionResult UploadLogo(string comid) { HttpFileCollection files = System.Web.HttpContext.Current.Request.Files; if (files.Count == 0) return Json("没有没文件

Hash哈希(二)一致性Hash(C++实现)

一致性Hash 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,经常用于分布式.负载均衡等. 原理 一致哈希是一种特殊的哈希算法.在使用一致哈希算法后,哈希表中平均只需要对 个关键字重新映射,其中 是关键字的数量,是映射节点数量.然而在传统的哈希表中,添加或删除一个映射节点的几乎需要对所有关键字进行重新映射. 原来的映射大概是这样的,如下图,没当加入或删除一个新的节点可能都会造成每个节点的映射发生变化,如果

hash哈希长度扩展攻击解析(记录一下,保证不忘)

起因 这是 ISCC 上的一道题目,抄 PCTF 的,并且给予了简化.在利用简化过的方式通过后,突然想起利用哈希长度扩展攻击来进行通关.哈希长度扩展攻击是一个很有意思的东西,利用了 md5.sha1 等加密算法的缺陷,可以在不知道原始密钥的情况下来进行计算出一个对应的 hash 值. 这里是 ISCC 中题目中的 admin.php 的算法: $auth = false; if (isset($_COOKIE["auth"])) { $auth = unserialize($_COOK

hash哈希

我复习的时候,突然发现没写过hash算法,惊讶!!!赶紧补一下. 把字符串看成base进制的数.Hash值比较就是为了判断是否有相同的字符串.(base是自己定义的大于26的质数,个人认为大一点比较好) 下面是代码 void hash(char a[],int p) { int l = strlen(a); unsigned long long tot; for(int i = 0;i < l;i++) tot = (tot * base) + a[i]; //base = 131 data[p

基本数据结构—Hash哈希

理论概念 这玩意一直都是个好东西,但是我总觉得玄学的一批.今天借着专题学习的劲头,把Hash好好梳理一下. 定义/作用 哈希这东西应该都不陌生.将复杂的信息映射到一个容易维护的值域之内.那么Hash函数就有点类似于一个映射关系.通过这个函数来产生一个关键值(Key),通过关键值与值(value)的对应关系,制作一个对应表.即哈希表(Hash table).他可以实现通过Key快速的查找Value. 那么其最大作用也就显而易见.查重.也就是说,查找当前的值是否已经存在.难点在于,如何去产生这个对应

查找算法(7)--Hash search--哈希查找

1.哈希查找 (1)什么是哈希表(Hash) 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&quo

BZOJ 2761: [JLOI2011]不重复数字 hash哈希

题目就不贴了 点我看题 题意:这题题意很简明,就是给一个序列,把序列里相同的删掉,然后输出,按原数列顺序. 思路:这题之前QZZ和ZN大神犇叫我去做,辣时还不会hash,就留着了.最近某夏令营学会了hash就回来写. 就是很简单的hash裸题. 我的hash就是把数字的每一位加起来然后累乘再膜. 从夏令营中涨了姿势,hash可以选择不判重,然后直接通过多hash的方法减少碰撞概率. QAQ...刚开始以为3hash就够了,最后5hash才水过去.QAQ注意输出格式,行末没空格. 1 const

HASH 哈希处理完数据导致数据集第一行数据缺失

IF _N_=1 THEN DO; DCL HASH H(ORDERED:'YES'); H.DEFINEKEY('VAR1'); H.DEFINEDATA(VAR2); H.DEFINEDONE(); CALL MISSING(VAR1,VAR2); END; HASH处理完数据集,导致第一条观测缺失,可能的原因是CALL MISSING()中放入了key变量,而数据集中有跟KEY同名的变量,且CALL MISSING()的作用是对变量缺失的处理,故结果可能=导致数据集第一条观测缺失