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  • 数据结构哈希表的实现,很值得初学者的学习与应用,看完代买能够掌握基本哈希表的应用
  • 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...

    一、什么是哈希算法

    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。

    二、哈希算法的要求

    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

    三、哈希算法的应用

    3.1 安全加密

    ①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
    ②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。
    ③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。

    3.2 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。

    3.3 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。

    3.4 散列函数

    散列函数中用到的哈希算法更加关注散列后的值能不能平均分布,以及散列函数的执行快慢。1. 负载

    3.5 负载均衡

    3.5.1 需求

    如何实现一个会话粘滞( session sticky )的负载均衡算法?也就是说,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。

    3.5.2 解决方案

    通过哈希算法对客户端 IP 或会话 ID 计算哈希值,将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算,最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。这样,就可以把同一个 IP 过来的请求都路由到同一个后端服务器上。

    3.6 分布式存储?

    分布式存储就是将数据存储在多台机器上并提供高效的读取、写入支持。那如何决定将哪个数据放到哪个机器上呢?可以利用数据分片的思想,即通过哈希算法对数据取哈希值,然后对机器个数取模,这个最终值就是应该存储的缓存机器编号。

    3.6.1 遇到的问题是什么?

    如果数据持续增多,原来的机器数量已经不能满足需求,就需要增加机器,这时就麻烦了,因为所有的数据都需要重新哈希值进行再次分配。这就相当于,缓存中的数据一下子都失效了,所有的数据请求都会穿透缓存,直接去请求数据库。这样就可能发生雪崩效应,压垮数据库。

    3.6.2 解决方案是什么?

    ①这时,需要一种方法,使得新加入一个机器后,并不需要做大量的数据搬移。那就是在分布式系统中应用非常广泛的一致性哈希算法。
    ②一致性哈希算法的基本思想是什么呢?为了说清楚这个问题,我们假设有 k 个机器,数据的哈希值范围是 [0-MAX] ,我们将整个范围划分成 m 个小区间( m远大于 k ),每个机器复杂 m/k 个小区间。当有新机器加入的时候,我们就将某几个小区间的数据,从原来的机器中搬移到新的机器中。这样,既不用全部重新哈希、搬移数据,也保持了各个机器上数据量的均衡

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  • 数据结构哈希算法

    千次阅读 2019-01-22 13:53:11
    此文是数据结构和算法之美学习笔记 哈希算法就是将任意长度的二进制值映射为固定长度的二进制串,这个映射的规则就是哈希算法,原始数据映射之后得到的二进制哈希值。 一般哈希算法的要求: 不能通过哈希值反向推导...

    此文是数据结构和算法之美学习笔记

    哈希算法就是将任意长度的二进制值映射为固定长度的二进制串,这个映射的规则就是哈希算法,原始数据映射之后得到的二进制哈希值。

    一般哈希算法的要求:

    • 不能通过哈希值反向推导出原始数据(哈希算法也叫单向哈希算法)
    • 对输入的数据非常敏感,哪怕原始数据只是修改了一个bit,最后得到的哈希值也大不形同
    • 对不同的原始数据,哈希值相同的概率要非常小,散列冲突的概率要很小。
    • 哈希算法的执行效率要尽量的高效,即使较长的文本也能很快的计算出哈希值

    哈希算法的应用非常多最常见的有安全加密,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。

    安全加密

    常用于加密的哈希算法是
    MD5(Message-Digest-Algorihm 消息摘要算法)
    SHA(Secure Hash Algorihm 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)

    为什么哈希算法无法做到零冲突?

    有一个数学理论:鸽巢原理(也叫抽屉原理)就是说如果有10个鸽巢,有11个格子,那么肯定有一个鸽巢中有两个鸽子。

    哈希算法产生的哈希值的长度也是有限的,比如MD5的哈希值固定是128位的二进制串,最多能表示2128个数据。而我们需要表示的哈希数是无穷的,当数据大于2128的时候,就必然会出现哈希值相同的情况。

    不过由于2128这个数组已经很大了,出现散列冲突的概率要小于1/2128,相对来说很难破解。

    没有绝对的安全加密,越复杂越难破解的加密算法,需要的计算时间也越长,就想SHA-256比SHA-1要更加复杂也就更安全,相应的计算时间就会更长。

    唯一标识

    比如在海量的图库中怎么搜索一张图片是否存在?

    (1)使用图片名字肯定不行,因为可能有的图片名字不一样但是都是一样的图片
    (2)对比图片的二进制码,这种办法可行,但是比较笨,因为图片很多都很大几MB都是常事,转化成二进制后会很大,对比起来也非常耗时
    (3)可以给每一张图片取一个唯一标识,比如可以从二进制码的开头取100字节,中间取100字节,结尾再取100字节,把这300字节放到一块通过哈希算法比如MD5得到一个哈希字符串,用这个作为图片的唯一标识来判断库中是否有该图片

    当我们向库中插入一个图片的时候,先去散列表中查找唯一标识,如果不存在就说明这个图片不在图库中,如果存在就拿出这个图片和将要插入的图片做全量对比,看是否完全一样。如果一样说明已经存在,如果不一样说明两张图片虽然唯一标识一样但不是相同的图片。

    数据校验

    比如BT下载,一个电影可能会被分割成很多块(比如100块)分别下载,等所有文件都下载完成之后在组装成一个完整的电影文件。

    由于网络传输是不安全的,下载的文件快可能会被宿主几区恶意修改或者下载过程出现了错误导致下载的文件是不完整的。如果下载完不能检测是否出错,就会导致最后合并完的电影无法观看甚至中毒。

    一种校验的思路就是,把这100个快分别取哈希值并且保存在种子文件中,由于哈希算法对原始数据非常敏感,只要文件中有一点点改变最后的哈希值就完全不同,当文件块下载完成后,我们可以通过同样的哈希算法对下载好的文件快一一求哈希值跟种子文件中的哈希值对比。如果不一样说明文件快不完整或者被篡改了,需要重新下载。

    散列函数

    散列表中的散列函数也需要哈希算法,不过相对于其他的应用,它对哈希算法的要求不高,即使出现散列冲突,也可以通过开放寻址法和链表法来解决

    散列函数对哈希算法的要求主要散列后的值能否平均分布,散列函数是否执行很快。

    如何防止数据库中信息被脱库

    可以通过哈希算法,对用户密码进行加密之后在存储不过最好选择相对安全的加密算法比如SHA(MD5据说被破解了)
    不过如果用户的密码设置的很简单比如000000,,13456等简单的数组,黑客可以通过字典攻击很容易的猜中
    针对字典攻击可以引入一个盐(salt)跟用户的密码组合在一起增加其复杂度然后在通过哈希算法加密。比如原始密码是123456,可以在其头部或者尾部加上个字符串bxt变成bxt123456或者123456bxt也可以在中间加。

    区块链现很火,其实其底层也是通过哈希算法

    区块链是一块块的区块组成,每个区块分成区块头和区块体,区块头保存着自己区块体和上一个区块头的哈希值。

    因为这种链式关系和哈希值的唯一性,只要区块链上的任意一个区块被修改过,后面的所有的区块保存的哈希值就不对了。

    区块链使用的是SHA256这种哈希算法,计算哈希值是很耗时的,如果要篡改一个区块,就必须重新计算该区块后面的所有的区块的哈希值,短时间内几乎做不到。

    负载均衡

    负载均衡算法有很多,比如轮训,随机,加权轮询等等。怎么才能实现一个会话粘滞(同一个客户端上,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上)的负载均衡呢

    最直接的做法就是维护一张映射表,内容是客户端的IP地址或者会话ID,于服务器编号的映射关系。客户端发出的每次请求都要先在映射表中查找应该路由到哪台服务器,然后在请求对应的服务器。

    不过当客户端很多的时候,映射表会很大,浪费空间。客户端的上线下线服务器的扩容都会导致映射失效,维护成本很大。

    我们可以通过哈希算法,把客户端IP地址或者会话ID计算哈希值,把得到的哈希值跟服务器列表的大小进行取模运算,最终得到的值就是应该被路由到的服务器的编号。

    数据分片

    1、如何统计某个关键词出现的次数

    如果我们有1T的数据,里面记录了用户搜索的关键词,怎么快速的统计出每个关键词被搜索的次数。

    先对数据进行分片,然后采用多台机器处理,提高处理速度。

    为了提高处理速度,我们使用n台机器并行处理,从搜索日志中一次读取出每个搜索关键词,通过哈希函数计算哈希值,然后n取模,得到的值就是应该分配到的机器编号

    这样哈希值相同的关键字就会被分配到同一台机器上,每个机器分别计算出关键词的次数,最后合并起来就是最后结果。

    2、如何快速判断图片是否存在图库中

    假如又一亿张图片,一台机器是无法装下的,这时候就可以给数据分片,然后多机处理。准备n台机器,每台机器只维护某一部分图片对应的散列表。我们每次从图库中读取一个图片,计算唯一标识,然后与机器个数,取模,得到的值就是对应分配的机器标号,然后将这个图片唯一标识和图片路径发往对应的机器构建散列表。

    查找的时候,通过同样的哈希算法计算图片的唯一标识,然后机器个数n取模,得到的值就是对应机器的编号,然后去该机器中寻找。

    分布式存储

    如今的互联网的数据都是海量的,只能分布式的存储在不同的机器上,怎么决定放在哪个机器上呢,跟数据分片一样,通过哈希算法对数据取哈希值,然后对机器取模,值就是对应机器的编号。

    问题:当数据增多,原来的机器无法存储的时候,就需要加机器了。但是这个时候不仅仅是加机器这么简单。

    因为比如原来有10台机器,原来的值是通过10来取模的,当加了一台机器之后,就是按11取模了,最后分配到的机器是不一样的。因此所有的数据都要从新计算哈希值,然后从新搬移到正确的机器上,相当于缓存中的数据全部失效,假如以前是直接请求缓存,现在就是直接去请求数据库,数据库就会被压垮、

    怎么解决这个问题呢,可以使用一致性哈希算法

    什么是一致性哈希算法,假如我们有k台机器数据的哈希值的范围是[0,max],我们把整个范围划分成m个小区间(m远大于k),每个机器负责m/k个小区间。当有新的机器加入的时候,就把某几个小区间的数据从原来的机器中搬移到新的机器中,这样既不用重新哈希搬移数据,也保持了哥哥机器上数据的均衡。

    注意取模的时候不是根据机台的个数k而是跟m取。当然取到的数也许不是机台的编号,这时候就按照顺时针来寻找,把数据放到第一个找到的机器上。

    当然这样做也有可能某台机器上存储的东西太多,不够均匀,怎么办呢,可以引入虚拟结点的概念,每台机器分成m/k份,这样相当于这m个结点上都有一台小机器了,取模之后就可以直接放到这些小机器上了。这样就解决了不均匀的问题了。

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  • 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: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。 但是,要想设计一...

    什么是哈希算法?

    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: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。

    但是,要想设计一个优秀的哈希算法并不容易,根据我的经验,我总结了需要满足的几点要求:

    • 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。

    应用一: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)。

    前面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

    第一点很好理解,加密的目的就是防止原始数据泄露,所以很难通过哈希值反向推导原始数据,这是一个最基本的要求。

    第二点,实际上,不管是什么哈希算法,只能尽量减少碰撞冲突的概率,理论上是没办法做到完全不冲突的。为什么这么说呢?

    这里就基于组合数学中一个非常基础的理论,鸽巢原理(也叫抽屉原理)。这个原理本身很简单,它是说,如果有 10 个鸽巢,有 11 只鸽子,那肯定有 1 个鸽巢中的鸽子数量多于 1 个,换句话说就是,肯定有 2 只鸽子在 1 个鸽巢内。

    有了鸽巢原理的铺垫之后,我们再来看,为什么哈希算法无法做到零冲突?

    我们知道,哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。比如前面举的 MD5 的例子,哈希值是固定的 128 位二进制串,能表示的数据是有限的,最多能表示 21282^{128}个数据,而我们要哈希的数据是无穷的。基于鸽巢原理,如果我们对 2^128+1 个数据求哈希值,就必然会存在哈希值相同的情况。这里你应该能想到,一般情况下,哈希值越长的哈希算法,散列冲突的概率越低。

    2^128=340282366920938463463374607431768211456
    

    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 21282^{128}个不同的哈希值,这已经是一个天文数字了,所以散列冲突的概率要小于1/2128{1/2}^{128}

    除此之外,没有绝对安全的加密。越复杂、越难破解的加密算法,需要的计算时间也越长。比如 SHA-256 比 SHA-1 要更复杂、更安全,相应的计算时间就会比较长。密码学界也一直致力于找到一种快速并且很难被破解的哈希算法。我们在实际的开发过程中,也需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。

    应用二:唯一标识

    如果要在海量的图库中,搜索一张图是否存在,不能单纯地用图片的元信息(比如图片名称)来比对,因为有可能存在名称相同但图片内容不同,或者名称不同图片内容相同的情况。那我们该如何搜索呢?

    我们知道,任何文件在计算中都可以表示成二进制码串,所以,比较笨的办法就是,拿要查找的图片的二进制码串与图库中所有图片的二进制码串一一比对。如果相同,则说明图片在图库中存在。但是,每个图片小则几十 KB、大则几 MB,转化成二进制是一个非常长的串,比对起来非常耗时。有没有比较快的方法呢?

    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。

    如果还想继续提高效率,可以把每个图片的唯一标识,和相应的图片文件在图库中的路径信息,都存储在散列表中。当要查看某个图片是不是在图库中的时候,先通过哈希算法对这个图片取唯一标识,然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。

    如果不存在,那就说明这个图片不在图库中;如果存在,我们再通过散列表中存储的文件路径,获取到这个已经存在的图片,跟现在要插入的图片做全量的比对,看是否完全一样。如果一样,就说明已经存在;如果不一样,说明两张图片尽管唯一标识相同,但是并不是相同的图片。

    应用三:数据校验

    电驴这样的 BT 下载软件你肯定用过吧?我们知道,BT 下载的原理是基于 P2P 协议的。从多个机器上并行下载一个 2GB 的电影,这个电影文件可能会被分割成很多文件块(比如可以分成 100 块,每块大约 20MB)。等所有的文件块都下载完成之后,再组装成一个完整的电影文件就行了。

    我们知道,网络传输是不安全的,下载的文件块有可能是被宿主机器恶意修改过的,又或者下载过程中出现了错误,所以下载的文件块可能不是完整的。如果我们没有能力检测这种恶意修改或者文件下载出错,就会导致最终合并后的电影无法观看,甚至导致电脑中毒。现在的问题是,如何来校验文件块的安全、正确、完整呢?

    具体的 BT 协议很复杂,校验方法也有很多,我来说其中的一种思路。

    我们通过哈希算法,对 100 个文件块分别取哈希值,并且保存在种子文件中。我们在前面讲过,哈希算法有一个特点,对数据很敏感。只要文件块的内容有一丁点儿的改变,最后计算出的哈希值就会完全不同。所以,当文件块下载完成之后,我们可以通过相同的哈希算法,对下载好的文件块逐一求哈希值,然后跟种子文件中保存的哈希值比对。如果不同,说明这个文件块不完整或者被篡改了,需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。

    应用四:散列函数

    实际上,散列函数也是哈希算法的一种应用。

    我们前两节讲到,散列函数是设计一个散列表的关键。它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过,相对哈希算法的其他应用,散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。即便出现个别散列冲突,只要不是过于严重,我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。

    不仅如此,散列函数对于散列算法计算得到的值,是否能反向解密也并不关心。散列函数中用到的散列算法,更加关注散列后的值是否能平均分布,也就是,一组数据是否能均匀地散列在各个槽中。除此之外,散列函数执行的快慢,也会影响散列表的性能,所以,散列函数用的散列算法一般都比较简单,比较追求效率。

    解答开篇

    课后思考

    现在,区块链是一个很火的领域,它被很多人神秘化,不过其底层的实现原理并不复杂。其中,哈希算法就是它的一个非常重要的理论基础。你能讲一讲区块链使用的是哪种哈希算法吗?是为了解决什么问题而使用的呢?

    区块链是一块块区块组成的,每个区块分为两部分:区块头和区块体。

    区块头保存着 自己区块体 和 上一个区块头 的哈希值。

    因为这种链式关系和哈希值的唯一性,只要区块链上任意一个区块被修改过,后面所有区块保存的哈希值就不对了。

    区块链使用的是 SHA256 哈希算法,计算哈希值非常耗时,如果要篡改一个区块,就必须重新计算该区块后面所有的区块的哈希值,短时间内几乎不可能做到。

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  • 数据结构和算法之美 - 21 哈希算法的定义: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。 常用哈希算法:比如 MD5、SHA ...

    数据结构和算法之美 - 21

    数据结构和算法之美 - 22 (哈希算法的三种应用:负载均衡、数据分片、分布式存储)

    哈希算法的定义: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。

    常用哈希算法:比如 MD5、SHA 等

    哈希算法几点要求:

    • 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。

    常见的哈希算法的应用:

    1. 安全加密、(依赖特性:不能反向推到,冲突概率小)
    2. 唯一标识、(对大数据做信息摘要,通过一个较短的二进制编码来表示很大的数据。)
    3. 数据校验、(依赖特性:对于输入数据非常敏感)
    4. 散列函数、
    5. 负载均衡、
    6. 数据分片、
    7. 分布式存储

    数据校验的场景:哈希算法有一个特点,对数据很敏感。只要文件块的内容有一丁点儿的改变,最后计算出的哈希值就会完全不同。所以,当文件块下载完成之后,我们可以通过相同的哈希算法,对下载好的文件块逐一求哈希值,然后跟种子文件中保存的哈希值比对。如果不同,说明这个文件块不完整或者被篡改了,需要再重新从其他宿主机器上下载这个文件块。

    负载均衡的场景:同一个客户端上,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。通过哈希算法,对客户端 IP 地址或者会话 ID 计算哈希值,将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算,最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。优点:无需消耗内存维护客户端和服务器对应的映射表,取模的运算可以很好地兼容服务器扩容和缩容。

    数据分片的场景:统计大数据量搜索关键词的次数,同一个搜索关键词会被分配到同一个机器上。每个机器会分别计算关键词出现的次数,最后合并起来就是最终的结果。

    分布式存储的场景:海量的数据存储在多台机器上。通过哈希算法对数据取哈希值,然后对机器个数取模,这个最终值就是应该存储的缓存机器编号。缺点:机器进行扩容,前面的取模运算就需要重新计算,因此所有的数据都要重新计算哈希值,然后重新搬移到正确的机器上。这样就相当于,缓存中的数据一下子就都失效了,可能造成 雪崩效应,压垮数据库。爲了解決这个对于扩容造成问题,提出了 一致性哈希算法 : 假设我们有 k 个机器,数据的哈希值的范围是[0, MAX]。我们将整个范围划分成 m 个小区间(m 远大于 k),每个机器负责 m/k 个小区间。当有新机器加入的时候,就将某几个小区间的数据,从原来的机器中搬移到新的机器中。这样,既不用全部重新哈希、搬移数据,也保持了各个机器上数据数量的均衡。

     

     

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  • /******************* 数据结构哈希算法实现 ********************/
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  • 一、什么是哈希算法? 不管 “ 散列” 还是 “哈希” ,这都是中文翻译的差别,英文其实就是 “ Hash” 。所以常听到有人把 “散列表” 叫做 “哈希表”,“Hash表”,把 “哈希算法” ,叫做 “Hash算法” 或者 ...
  • 哈希算法是将不同长度二进制串转换为固定长度二进制串的算法,在加密,唯一性校验,数据分片等方面都有应用 该叫散列函数还是哈希函数 看到哈希函数时心中总是会泛起疑问,哈希算法需要单独列出,那散列函数又是...
  • JAVA数据结构与算法之哈希算法 哈希表(Hash table,也叫散列表),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,以加快查找的速度。这个映射函数...
  • 1、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。通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 二、hash算法编写要求 从哈希值不能反向推导出原始数据 对输入数据非常...
  • 什么是哈希算法? 我们前面几节讲到“散列表”“散列函数”,这里又讲到“哈希算法”,你是不是有点一头雾水?实际上,不管是“散列”还是“哈希”,这都是中文翻译的差别,英文其实就是“Hash”。所以,我们常听到...

空空如也

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