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  • 哈希码值是什么?什么是哈希码
    2020-12-24 10:22:59

    默认分类

    2010-07-09 13:20:44

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    哈希码值

    是什么?什么事哈希码?

    哈希值,私钥加密和公钥加密

    1.

    哈希值

    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。

    消息身份验证代码

    (MAC)

    哈希函数通常与数字签名一起用于对数据进行签名,而消息检测代码

    (MDC)

    哈希函数则用于数据完整性。

    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。

    .NET Framework

    提供以下实现数字签名算法的类:

    HMACSHA1

    MACTripleDES

    MD5CryptoServiceProvider

    SHA1Managed

    SHA256Managed

    SHA384Managed

    SHA512Managed

    随机数生成

    随机数生成是许多加密操作不可分割的组成部分。例如,加密密钥需要尽可能地随机,以便使生成的密钥

    很难再现。加密随机数生成器必须生成无法以计算方法推算出(低于

    的概率)的输出;即,任何

    推算下一个输出位的方法不得比随机猜测具有更高的成功概率。

    .NET Framework

    中的类使用随机数生成

    器生成加密密钥。

    RNGCryptoServiceProvider

    是随机数生成器算法的实现。

    2.

    私钥加密

    私钥加密算法使用单个私钥来加密和解密数据。由于具有密钥的任意一方都可以使用该密钥解密数据,因

    此必须保护密钥不被未经授权的代理得到。私钥加密又称为对称加密,因为同一密钥既用于加密又用于解

    密。私钥加密算法非常快(与公钥算法相比),特别适用于对较大的数据流执行加密转换。

    通常

    私钥算法

    (称为块密码)

    用于一次加密一个数据块

    块密码

    (如

    RC2

    DES

    TrippleDES

    Rijndael

    )

    通过加密将

    n

    字节的输入块转换为加密字节的输出块。如果要加密或解密字节序列,必须逐块进行。由于

    n

    的大小很小(对于

    RC2

    DES

    TripleDES

    n = 8

    字节;

    n = 16 [

    默认值

    ]

    n = 24

    ;对于

    Rijndael

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    #哈希值#
    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。
    #代码示例#
    在这里插入图片描述
    上面代码的哈希值为:
    在这里插入图片描述
    #哈希吗是用来干嘛的#
    在JAVA中,它是对象的特征。

    展开全文
  • 哈希哈希码 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

    展开全文
  • 什么是哈希码值

    千次阅读 2020-07-12 00:25:57
    (或散列算法,又称哈希函数,英语:Hash Function)是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建...

    散列函数

    (或散列算法,又称哈希函数,英语:Hash Function)是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值(hash values,hash codes,hash sums,或hashes)的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表数据处理中,不抑制冲突来区别数据,会使得数据库记录更难找到。

    重点是唯一性

     

    哈希码

    在Java中,哈希码代表了对象的一种特征,例如我们判断某两个字符串是否==,如果其哈希码相等,则这两个字符串是相等的。其次,哈希码是一种数据结构的算法。常见的哈希码的算法有:

    1:Object类的hashCode.返回对象的内存地址经过处理后的结构,由于每个对象的内存地址都不一样,所以哈希码也不一样。

    2:String类的hashCode.根据String类包含的字符串的内容,根据一种特殊算法返回哈希码,只要字符串内容相同,返回的哈希码也相同。
    3:Integer类,返回的哈希码就是Integer对象里所包含的那个整数的数值,例如Integer i1=new Integer(100),i1.hashCode的值就是100 。由此可见,2个一样大小的Integer对象,返回的哈希码也一样。

     

    做了个小实验

    这样他们的hash值是不一样的

    用自动生成的重写hashcode方法

    
     
    1. @Override
    2. public int hashCode() {
    3. final int prime = 31;
    4. int result = 1;
    5. result = prime * result + ((age == null) ? 0 : age.hashCode());
    6. result = prime * result + ((no == null) ? 0 : no.hashCode());
    7. return result;
    8. }

    由此看出是每一个字符串去获得哈希值然后再去拼到一起,但是突然想到,很多个参数会如何

     

    展开全文
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哈希编码是什么