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  • 而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。  设计一个优秀的哈希算法,需要满足下面几点要求:  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) 对输入的数据比较敏感,原始数据...

    1、什么是哈希算法?

            哈希算法的定义和原理: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

            设计一个优秀的哈希算法,需要满足下面几点要求: 

    • 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)
    • 对输入的数据比较敏感,原始数据即使修改一个字节,最后得到的哈希值也大不相同
    • 散列冲突的概率要小,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,针对较长的文本,也能快速地计算出哈希值

    2、哈希算法的应用

           哈希算法的应用非常多,选择常见的七个进行说明。分别是: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。

    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)。除此之外,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)等。

            对于用于加密的哈希算法来说,前面讲的四点要求中有两点格外重要:1.很难根据哈希值反向推导出原始数据;2.散列冲突的概率要很小。对于第一点,这是加密的目的,对于第二点,理论上没法做到完全不冲突。

            鸽巢原理: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超过1,换句话说,肯定有2只鸽子在一个个鸽巢里。

           【为什么哈希算法无法做到零冲突?】哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。比如MD5算法,哈希值是固定128位的二进制串,能表示的数据有限,最多是2^128个数据,当对2^128+1个数据计算哈希值的时候,必然会存在哈希值相同的情况。

            虽然哈希算法存在散列冲突的情况,但是哈希值的范围很大,冲突的概率极低,所以相对来说还是很难破解的。对于有2^128个不同哈希值的MD5算法,散列冲突的概率要小于1/2^128。

            所以,当拿到一个MD5哈希值,希望通过毫无规律的穷举方法找到跟这个MD5值相同的另一个数据,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,哈希算法还是很难被破解的。但是,没有绝对安全的加密,越是复杂、越难破解的加密算法,需要的计算时间也越长。在实际的开发过程中,也需要权衡破解难度和计算时间,来决定究竟使用哪一种加密算法。

    应用二:唯一标识

            问题:想在海量的图库中,搜索一张图片是否存在?

           方法一:拿图片文件在计算机中的二进制码串,与要找的图片的二进制码串进行一一对比,如果相同,则说明图片在图库中存在。但是因为每个图片,小则几十KB,大则几MB,转化为二进制是一个非常长的串,对比起来非常耗时。

           方法二:给每个图片取一个唯一标识,或者说信息摘要。比如可以从图片的二进制码串开头,中间,结尾分别取100个字节,然后将这组合以后的300个字节的码串,通过哈希算法,得到一个哈希字串,用它作为图片的唯一标识。通过这个唯一标识来判断图片是否在词库中,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,可以先通过哈希算法对这个图取唯一标识,然后在散列表中查找是否存在这个唯一标识。如果不存在,就说明图片不在图库里;如果存在,通过散列表中存储的文件路径,获取已经存在的图片,跟现在的图片做全量比较,看是否完全一样。如果一样,说明存在,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     

           我们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快(比如100块,每一块大约20MB)。等所有文件都下载完成之后,再组成一个完整的电影文件就行了。

           但是网络传输的不完全,下载的文件块有可能被宿主机器恶意修改过,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,就会导致最终合并的电影无法观看,甚至导致电脑中毒。那么,如何来检验文件块的安全、正确、完整呢?

           解决方法: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,当文件块下载以后,可以用相同的哈希算法对下载好的文件块逐一求哈希值,然后跟种子文件中的哈希值对比。如果不同,说明这个文件块不完整或是被篡改了,需要重新在其他宿主机器上下载这个文件块。这其中就是利用,哈希算法对数据敏感的特点,只要文件块的内容有一丁点的改变,最后计算得到的哈希值就会很不同。

    应用四:散列函数

           散列函数也是哈希算法的一种应用。相对于哈希算法的其他应用,散列函数对于哈希算法散列冲突要求低很多。即使出现个别散列冲突,只要不是过于严重,都可以通过开放寻址法或是链表法进行解决。

           散列函数对于哈希算法计算得到的值,不关注能否反向解密,更加关注的是值能否平均分布。也就是说,一组数据能否均匀地散列在各个槽中。

    应用五:负载均衡

            问题:需要在同一个客户端上,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上?

            方法一:维护一张映射关系表,这张表的内容是客户端IP地址或者会话ID,与服务器编号的映射关系。客户端每发一次请求,都在映射关系表中查找应该路由到的服务器编号,然后请求编号对应的服务器。这种方法很直观,但是也有几个缺点:

    • 如果客户端很多,映射表可能会很大,比较耗费内存空间
    • 客户端下线、上线,服务器扩容、缩容都会导致映射失效,这样维护映射表的成本就会很大

           方法二:通过哈希算法,对客户端IP或者会话地址ID计算哈希值,将取得的哈希值与服务器列表大小进行取模运算,最终得到的值就是应该别路由到的服务器编号。这样,就可以把同一个IP过来的所有请求,都路由到同一个后端服务器上。

    应用六:数据分片

            问题:假如我们有1T的日志文件,这里记录了用户的搜索关键词,我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数,该怎么做呢?

          【分析】1.搜索日志很大,没办法在一台机器上存储;2.如果只用一台机器处理数据,处理时间会很长

            解决办法:先对数据进行分片,然后采用多台机器处理的方法,来提高处理的速度。用n台机器并行处理,从搜索记录的日志文件中,依次读出每个搜索关键词,并且通过哈希算法计算得到哈希值,跟n取模,得到最终的值就是应该被分配的机器编号。这样,哈希值相同的搜索关键词就被分配到了同一个机器上。每个机器分别计算关键词出现的次数,然后合并起来就是最终的结果。

    应用七:分布式存储

            互联网中的海量数据,为了方便数据的读取、写入能力,一般采用分布式的方式来存储数据,比如分布式缓存。海量的数据需要缓存,一个缓存器肯定不够。于是,就需要将数据分布在多台机器上。那么该如何决定哪个数据放到哪个机器上呢?这个可以借助前面已经讲到过的数据分片思想。对数据取哈希值,然后与机器个数取模,得到的值就是数据应该存储的机器编号。

            扩容1个机器,会带来麻烦。假如原来的数据与10取模,现在与11取模,那么所有的数据都需要重新计算哈希值,然后重新搬移到正确的机器上。这样就相当于,缓存中的数据都一下子失效了,所有数据请求都会穿透缓存,直接去请求数据库,这样就会发生雪崩效应,压垮数据库。

            我们需要一种方法,在增加一台机器以后,不需要做大量的数据搬移。这时候,一致性哈希算法能解决这个问题。

            假设有k台机器,哈希值的范围是[0,Max]。我们将整个范围划分为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,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,既不需要全部重新哈希、搬移数据,也保持了各个机器上数据量的均衡。(具体如何操作实现,还是有点模糊

     

     

     

     

     

     

     

                   

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  • 哈希值 哈希码 哈希简介 (Introduction to hashing) Hashing is designed to solve the problem of needing to efficiently find or store an item in a collection. 哈希设计用于解决需要在集合中有效查找或存储...

    哈希值 哈希码

    哈希简介 (Introduction to hashing)

    Hashing is designed to solve the problem of needing to efficiently find or store an item in a collection.

    哈希设计用于解决需要在集合中有效查找或存储项目的问题。

    For example, if we have a list of 10,000 words of English and we want to check if a given word is in the list, it would be inefficient to successively compare the word with all 10,000 items until we find a match. Even if the list of words are lexicographically sorted, like in a dictionary, you will still need some time to find the word you are looking for.

    例如,如果我们有一个10,000个英语单词的列表,并且想要检查列表中是否有给定的单词,那么将这个单词与所有10,000个项目相继进行比较直到找到匹配项都是无效的。 即使单词列表按字典顺序排序,就像在字典中一样,您仍然需要一些时间才能找到所需的单词。

    Hashing is a technique to make things more efficient by effectively narrowing down the search at the outset.

    散列是一种通过一开始就有效缩小搜索范围来提高效率的技术。

    什么是哈希? (What is hashing?)

    Hashing means using some function or algorithm to map object data to some representative integer value.

    散列表示使用某种函数或算法将对象数据映射到某个代表整数值。

    This so-called hash code (or simply hash) can then be used as a way to narrow down our search when looking for the item in the map.

    然后,可以使用这种所谓的哈希码(或简称为哈希)来缩小我们在地图中查找项目时的搜索范围。

    Generally, these hash codes are used to generate an index, at which the value is stored.

    通常,这些哈希码用于生成索引,在该索引中存储值。

    哈希如何工作 (How hashing works)

    In hash tables, you store data in forms of key and value pairs. The key, which is used to identify the data, is given as an input to the hashing function. The hash code, which is an integer, is then mapped to the fixed size we have.

    在哈希表中,您以键和值对的形式存储数据。 用来标识数据的密钥作为哈希函数的输入提供。 然后将哈希码(是整数)映射到我们拥有的固定大小。

    Hash tables have to support 3 functions.

    哈希表必须支持3个功能。

    • insert (key, value)

      插入(键,值)
    • get (key)

      获取(密钥)
    • delete (key)

      删除(键)

    Purely as an example to help us grasp the concept, let us suppose that we want to map a list of string keys to string values (for example, map a list of countries to their capital cities).

    纯粹以帮助我们理解该概念为例,让我们假设我们想将字符串键列表映射到字符串值(例如,将国家列表映射到其首都)。

    So let’s say we want to store the data in Table in the map.

    假设我们要将数据存储在地图的Table中。

    And let us suppose that our hash function is to simply take the length of the string.

    让我们假设我们的哈希函数只是获取字符串的长度。

    For simplicity, we will have two arrays: one for our keys and one for the values.So to put an item in the hash table, we compute its hash code (in this case, simply count the number of characters), then put the key and value in the arrays at the corresponding index.

    为了简单起见,我们将有两个数组:一个用于我们的键,另一个用于值。因此,将一个项放入哈希表中,我们计算其哈希码(在这种情况下,只需计算字符数),然后将键和值在数组中的对应索引处。

    For example, Cuba has a hash code (length) of 4. So we store Cuba in the 4th position in the keys array, and Havana in the 4th index of the values array etc. And we end up with the following:

    例如,古巴的哈希码(长度)为4。因此,我们将古巴存储在键数组的第4个位置,将哈瓦那存储在values数组的第4个索引中,等等。最后得到以下内容:

    Now, in this specific example things work quite well. Our array needs to be big enough to accommodate the longest string, but in this case that’s only 11 slots.We do waste a bit of space because, for example, there are no 1-letter keys in our data, nor keys between 8 and 10 letters.

    现在,在此特定示例中,一切工作正常。 我们的数组必须足够大以容纳最长的字符串,但是在这种情况下只有11个插槽。我们确实浪费了一些空间,因为例如我们的数据中没有1个字母的键,也没有8到8之间的键。 10个字母。

    But in this case, the wasted space isn’t so bad either. Taking the length of a string is nice and fast, and so is the process of finding the value associated with a given key (certainly faster than doing up to five string comparisons).

    但是在这种情况下,浪费的空间也不是那么糟糕。 取得字符串的长度既好又快速,找到与给定键关联的值的过程也是如此(肯定比进行最多五个字符串比较要快)。

    But, what do we do if our dataset has a string which has more than 11 characters?What if we have one another word with 5 characters, “India”, and try assigning it to an index using our hash function. Since the index 5 is already occupied, we have to make a call on what to do with it. This is called a collision.

    但是,如果我们的数据集包含一个包含11个以上字符的字符串,我们该怎么办?如果我们有另一个5个字符的单词“印度”,并尝试使用我们的哈希函数将其分配给索引,该怎么办。 由于索引5已被占用,因此我们必须调用如何处理它。 这称为碰撞。

    If our dataset had a string with thousand characters, and you make an array of thousand indices to store the data, it would result in a wastage of space. If our keys were random words from English, where there are so many words with same length, using length as a hashing function would be fairly useless.

    如果我们的数据集包含一个包含数千个字符的字符串,并且您创建了一个包含数千个索引的数组来存储数据,则将导致空间的浪费。 如果我们的关键字是来自英语的随机单词,其中有那么多个长度相同的单词,那么将length用作哈希函数将毫无用处。

    碰撞处理 (Collision Handling)

    Two basic methods are used to handle collisions.

    使用两种基本方法来处理冲突。

    1. Separate Chaining

      单独链接
    2. Open Addressing

      开放式寻址

    单独链接 (Separate Chaining)

    Hash collision handling by separate chaining, uses an additional data structure, preferrably linked list for dynamic allocation, into buckets. In our example, when we add India to the dataset, it is appended to the linked list stored at the index 5, then our table would look like this.

    通过单独的链进行哈希冲突处理,将其他数据结构(最好是用于动态分配的链表)使用到存储桶中。 在我们的示例中,当将印度添加到数据集时,它将印度附加到存储在索引5的链表中,那么我们的表将如下所示。

    To find an item we first go to the bucket and then compare keys. This is a popular method, and if a list of links is used the hash never fills up. The cost for get(k) is on average O(n) where n is the number of keys in the bucket, total number of keys be N.

    要查找物品,我们首先进入存储桶,然后比较键。 这是一种流行的方法,如果使用链接列表,则哈希永远不会填满。 get(k)的成本平均为O(n) ,其中n是存储桶中的密钥数,密钥总数为N。

    The problem with separate chaining is that the data structure can grow with out bounds.

    单独链接的问题在于数据结构可以无限制地增长。

    开放式寻址 (Open Addressing)

    Open addressing does not introduce any new data structure. If a collision occurs then we look for availability in the next spot generated by an algorithm. Open Addressing is generally used where storage space is a restricted, i.e. embedded processors. Open addressing not necessarily faster then separate chaining.

    开放式寻址不会引入任何新的数据结构。 如果发生冲突,那么我们会在算法生成的下一个位置中寻找可用性。 开放式寻址通常用于存储空间有限(即嵌入式处理器)的地方。 开放式寻址不一定比单独链接要快。

    Methods for Open Addressing

    开放式寻址方法

    如何在代码中使用哈希。 (How to use hashing in your code.)

    Python (Python)

    # Few languages like Python, Ruby come with an in-built hashing support.
       # Declaration
        my_hash_table = {}
        my_hash_table = dict()
    
       # Insertion
        my_hash_table[key] = value
    
       # Look up
        value = my_hash_table.get(key) # returns None if the key is not present || Deferred in python 3, available in python 2
        value = my_hash_table[key] # throws a ValueError exception if the key is not present
    
        # Deletion
        del my_hash_table[key] # throws a ValueError exception if the key is not present
    
        # Getting all keys and values stored in the dictionary
        keys = my_hash_table.keys()
        values = my_hash_table.values()

    Run Code

    运行代码

    Java (Java)

    // Java doesn't include hashing by default, you have to import it from java.util library
        // Importing hashmaps
        import java.util.HashMap;
    
       // Declaration
        HashMap<Integer, Integer> myHashTable = new HashMap<Integer, Integer>(); // declares an empty map.
    
       // Insertion
        myHashTable.put(key, value);
    
       // Deletion
        myHashtable.remove(key);
    
        // Look up
        myHashTable.get(key); // returns null if the key K is not present
        myHashTable.containsKey(key); // returns a boolean value, indicating the presence of a key
    
        // Number of key, value pairs in the hash table
        myHashTable.size();

    Run Code

    运行代码

    有关哈希的更多信息 (More info on hashing)

    翻译自: https://www.freecodecamp.org/news/what-is-hashing/

    哈希值 哈希码

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  • 可以参考https://www.cnblogs.com/Shinered/p/9193329.html
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  • 如何哈希 put) HashMap基于hashing原理,通过put()和get()方法储存和获取对象。当将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存对象。当获取对象时,...

    **1、**HashMap的工作原理? (如何哈希 put)
    HashMap基于hashing原理,通过put()和get()方法储存和获取对象。当将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题,当发生碰撞了,对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
    当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么? 它们会储存在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals()方法用来找到键值对。
    Put:
    1) 先检查当前所有键值对中是否存在该键,键相等,值替换。
    2) 检查是否是key=null
    3) 调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,通过键对象的equals()方法比较
    4) 若有效个数/数组长度>=0.75(扩容因子)
    5) 需要扩容,2倍扩容
    6) 重新哈希,new数组
    重新哈希

    2、解决哈希冲突的方法
    1)线性探测法:
    给数组根据余数找对应的下标,放值,若改下标已经有值,继续寻找下一个空位,若数组已满,对数组进行2倍扩容(参考0.75)
    2)链地址法:
    不带头节点的单链表,采用头插,当一个地址后面链的值太多,如节点>8时,便采用二叉树形式

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  • 哈希表简介

    2010-04-07 16:03:00
    哈希表又名散列表,其主要目的是用于解决数据的快速定位问题。考虑如下一个场景。 一列键值对数据,存储在一个table中,如何通过数据的关键字快速查找相应呢?不要告诉我一个个拿出来比较key啊,呵呵。 大家都知道...
  • 哈希函数 什么是哈希函数?哈希函数是散列函数,具有这些...利用哈希函数解决大数据问题 假定给40亿个整数,无符号4个字节。如果用哈希表来统计,那么一个key,一个value,统计词频,最差的情况是需要40亿*8=320亿字节
  • hash 哈希表原理

    千次阅读 2008-08-25 23:29:00
    言归正传,哈希表又名散列表,其主要目的是用于解决数据的快速定位问题。考虑如下一个场景。 一列键值对数据,存储在一个table中,如何通过数据的关键字快速查找相应呢?不要告诉我一个个拿出来比较key啊,呵呵。 ...
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空空如也

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如何解决哈希值问题