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哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。作为线性数据结构与表格和队列等相比，哈希表无疑是查找速度比较快的一种。通过将单向数学函数（有时称为“哈希算法”）应用到任意数量的数据所得到的固定大小的结果。
如果输入数据中有变化，则哈希也会发生变化。哈希可用于许多操作，包括身份验证和数字签名。也称为“消息摘要”。 小红和小明可按下面的方式使用哈希函数以确保数据完整性： 如果小红对小明编写一条消息并创建该消息的哈希，则小明可以在稍后散列该消息并将他的哈希与原始哈希进行比较。如果两个哈希值相同，则该消息没有被更改；但是，如果值不相同，则该消息在小红编写它之后已被更改。为了使此系统运行，小红必须对除小明外的所有人保密原始的哈希值。
hash算法
有一点你搞错了。Hash算法不是为了快速找出相同的元素，而是为了快速判断两个元素不相等。 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。 例如：设计一个针对字符串的Hash算法，简单地返回字符串的首字母： def Hash_string(str): return str[0] 那么： Hash_string(a)=Hash(gfdgfd)=g Hash_string(b)=Hash(xzcfs)=x 这样就可以最快速地判断出两个字符串不相等。这个Hash算法常用于将大量文件分散存储。 对于首字母相同的两个字符串，本算法得到的Hash值肯定相同，这就是出现了命中冲突。
解决命中冲突有很多策略，比如：再散列法、链地址法、公共溢出法……等等。 一个好的Hash算法，应该保证高命中率和均匀分布。
什么是哈希算法哈希函数主要有哪些
额。。LZ是不是看了小说绘的终极解密啊？我也蛮感兴趣滴。。嘿嘿，哈希函数是一般的线性表，树中，记录在结构中的相对位置是随机的，即和记录的关键字之间不存在确定的关系。将数据元素的关键字K作为自变量，通过一定的函数关系（称为哈希函数），计算出的值，即为该元素的存储地址。表示为： Addr = H(key) 为此在建立一个哈希表之前需要解决两个主要问题： ⑴构造一个合适的哈希函数 均匀性 H(key)的值均匀分布在哈希表中； 简单 以提高地址计算的速度 ⑵冲突的处理 冲突：在哈希表中，不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。
即关键字K1≠K2，但H(K1)= H(K2)。均匀的哈希函数可以减少冲突，但不能避免冲突。发生冲突后，必须解决；也即必须寻找下一个可用地址。 无论哈希函数设计有多么精细，都会产生冲突现象，也就是2个关键字处理函数的结果映射在了同一位置上，因此，有一些方法可以避免冲突。1.拉链 拉出一个动态链表代替静态顺序储存结构，可以避免哈希函数的冲突，不过缺点就是链表的设计过于麻烦，增加了编程复杂度。
此法可以完全避免哈希函数的冲突。 2.多哈希法 设计二种甚至多种哈希函数，可以避免冲突，但是冲突几率还是有的，函数设计的越好或越多都可以将几率降到最低（除非人品太差，否则几乎不可能冲突）。 3.开放地址法 开放地址法有一个公式：Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k
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