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  • 散列数据散列

    2021-03-09 14:49:25
    散列数据散列
  • hmac散列函数

    2019-05-05 17:26:19
    HMAC 带密钥的散列函数,基于SHA-2。C语言运行
  • 属于哈希表法,用C++实现的,可进行哈希散列以及在散列,可用于电话号码簿等程序中
  • Facebook获取密钥散列

    2017-08-07 20:09:11
    Facebook获取密钥散列的apk 本资源配笔主写的博文食用最佳哦! 当初学习之用写到的demo 本来不想收分,但是现在资源最低必须要收1分,见谅! 我现在又修改为0分下载,不知道是否可行
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  • 散列

    2020-10-19 21:22:29
    散列(可以边想hashmap边理解) 什么是散列: 理想的散列表数据结构是一个包含一些项的具有固定大小的数组。散列函数的作用是使项均匀的分布到散列中。 散列函数 每个关键字被映射到从0到TableSIze-1这个范围中的...

    什么是散列:

    理想的散列表数据结构是一个包含一些项的具有固定大小的数组。散列函数的作用是使项均匀的分布到散列中。

    散列函数

    每个关键字被映射到从0到TableSIze-1这个范围中的某个数,并且被放到适当的单元中。这个映射就叫做散列函数。理想情况下,散列函数计算简单,并且应该保证任何两个不同的关键字映射到不同的单元。

    这些就是散列的基本想法。剩下的事情就是当散列冲突的时候应该做什么以及如何确定散列表大小。

    散列冲突解决的两种方法

    1、分离链接法(类比hashmap):

    hashmap解决冲突的方式就是分离链接法。当发生冲突时,在冲突的位置放置一个链表。

    装填因子为为散列表中元素个数对该散列大小的比(类比hashmap的扩容)。选择合适的装填因子可以保证散列表的查找时间。理想的散列装填因子<1时,查找时间为O(1)。

    2、不用链表的散列表(开放定址法):

    1、线性探测法–冲突后在下一个位置填入。引发问题聚集,影响查找效率

    2、平方探测法(引出大小同级散列表的大小最好为素数)冲突后在下一个位置的平方处置入,–解决了一次聚集,引发问题二次聚集

    https://blog.csdn.net/zhishengqianjun/article/details/79087525 --散列表的大小为素数
    在平方探测时,若表的大小为16,那么备选单元只能在距离散列值1、4、9的位置出现。

    定理 如果使用平方探测,且表的大小是素数,那么当表至少有一半是空的时候,总能插入一个新的元素。

    3.双散列 当一次散列后冲突,使用另一个散列算法找到要插入的位置。双散列也要保证表的大小是素数。

    3、再散列(rehash):

    就是如果扩容的问题,一般使用平方探测的方法时,装载因子大于0.5时应该再散列。或者预先制订装载因子达到多少后再散列。

    4、标准库中的散列表:

    hashset和hashmap。因为散列表理想情况下插入和查找的时间都是O(1).所以散列表的操作中比较费时的方法就是计算hashcode值。string类中对计算hashcode方法有一个重要优化:每个string对象内部都存储它的hashcode值。该值初始为0,但若hashcode被调用,那么这个值就会被记住。这个技巧叫做闪存散列代码。闪存散列代码之所以有效是因为String类是不可变的。闪存散列代码可以在再散列时发挥作用,避免二次计算hashcode的开销。

    5、最坏情形下O(1)访问的散列表(简单了解):

    1.完美散列。散列表中放入散列表。二次散列表的大小是经过计算的。计算过程很复杂,浪费很大的空间。(未用于实际中)

    2.布谷鸟散列。两个独立存在的散列表。每个表用不同的散列算法,当一个值要被插入时。分别使用两个散列算法进行计算。然后将其放入第一个散列表对应的位置中。如果第一个表的位置中有值,则替换,被替换的值插入他的第二个散列的位置中(第二个位置被替换时再换到第一个位置)。缺点有可能出现一直循环的现象,当装载因子小于0.5时循环概率比较低。(未用于实际中)

    3.跳房子散列。(对线性探测法的改进,未用于实际中)

    6、可扩展散列:

    当处理数据量太大时,需要从磁盘读取。减少io次数。采用b-tree思想。叶子节点的父节点为二进制的前几位,当叶子节点满时,进行分裂。父节点位数增加即可。

    展开全文
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  • 散列散列函数

    2020-07-12 20:46:02
    1.散列表(Hash table) 散列表(又称哈希表)是一种数据集,其中数据项的存储方式尤其有利于将快速的查找定位。 散列表中的每一个存储位置,称为槽(slot),可以用来保存数据项,每个槽有一个唯一的...有一种常用的散列

    1.散列表(Hash table)

    散列表(又称哈希表)是一种数据集,其中数据项的存储方式尤其有利于将快速的查找定位。
    散列表中的每一个存储位置,称为槽(slot),可以用来保存数据项,每个槽有一个唯一的名称
    例如:一个包含11个槽的散列表,槽的名称分别为0~10。在插入数据项之前,每个槽的值都是None,表示空槽。
    在这里插入图片描述

    散列函数

    实现从数据项到存储槽名称的转换的,称为散列函数(Hash function)。
    下面示例中,散列函数接受数据项作为参数,返回整数值0~10,表示数据项存储的槽号。
    有一种常用的散列方法是**“求余数”**,将数据项除以散列表的大小,得到的余数作为槽号。实际上,“求余数”方法会以不同形式出现在所有散列函数里,因为散列函数返回的槽号必须在散列表大小范围之内,所以一般会对散列表大小求余。
    :将数据项54,26,93,17,77,31保存到散列表中,使用的散列函数是最简单的求余:h(item)=item%11
    按照散列函数h(item),为每个数据项计算出存放的位置之后就可以将数据项存入相应的槽中。
    在这里插入图片描述
    例子中的6个数据项插入后,占据了散列表11个槽中的6个。槽被数据项占据的比例称为散列表的“负载因子”,这里负载因子为6/11。
    数据项都保存到散列表后,查找就无比简单。要查找某个数据项是否存在于表中,我们只需要使用同一个散列函数,对查找项进行计算,测试下返回的槽号所对应的槽中是否有数据项即可,实现了O(1)时间复杂度的查找算法。

    2.完美散列函数

    给定一组数据项,如果一个散列函数能把每个数据项映射到不同的槽中,那么这个散列函数就可以称为“完美散列函数”。
    对于固定的一组数据,总是能想办法设计出完美的散列函数。但如果数据项经常性的变动,很难有一个系统的方法来设计对应的完美散列函数。

    2.1获得完美散列函数的方法

    获得完美散列函数的一种方法是扩大散列表的容量,大到所有可能出现的数据项都能够占据不同的槽。但这种方法对于可能数据项范围过大的情况并不适用。假如,要保存手机号(11位数字),完美散列函数得要求散列表具有百亿个槽!会浪费很多存储空间。

    2.2好的散列函数需要具备的特性

    冲突最少(近似完美)、计算难度低(额外开销小)、充分分散数据项(节约空间)

    2.3 完美散列函数的更多用途

    除了用于在散列表中安排数据项的存储位置,散列技术还用在信息处理的很多领域。

    • 由于完美散列函数能够对任何不同的数据生成不同的散列值,如果把散列值当做数据的“指纹”或者“摘要”,这种特性被广泛应用在数据的一致性校验上。

    作为一致性校验的数据“指纹”函数需要具备如下特性

    (1)压缩性:任意长度的数据,得到的“指纹”长度是固定的
    (2)易计算性:从原始数据计算“指纹”很容易(从指纹计算原始数据是不可能的)
    (3)抗修改性:对元数据的微小变动,都会引起“指纹”的大改变
    (4)抗冲突性:已知原数据和“指纹”,要找到相同指纹的数据(伪造)是非常困难的

    散列函数MD5/SHA

    最著名的近似完美散列函数是MD5和SHA系列函数。
    **MD5(Message Digest)**将任何长度的数据变换为固定场为128位(16字节)的“摘要”
    SHA(Secure Hash Algorithm)是另一组散列函数

    • SHA-0/SHA-1输出散列值160位(20字节)
    • SHA-256/SHA-224分别输出256位、224位
    • SHA-512/SHA-384分别输出512位和384位
      160位二进制相当于10的48次方,地球上水分子水量估计是47次方
      256位二进制相当于10的77次方,已知宇宙所有基本粒子大约是72~87次方
      python自带MD5和SHA系列的散列函数库:hashlib。包括了md5/sha1/sha224/sha256/sha384/sha512等6中散列函数。具体使用方法如下:
      在这里插入图片描述
      除了对单个字符串进行散列计算之外,还可以用update方法对任意长的数据分部分来计算。这样不管多大的数据都不会有内存不足的问题。如:
      在这里插入图片描述

    完美散列函数用于数据一致性校验

    • 数据文件一致性判断
    • 为每个文件计算其散列值,金对比其散列值即可得知文件内容是否相同
    • 用于网络文件下载完整性校验
    • 用于文件分享系统:网盘中相同的文件(尤其是电影)可以无需存储多次
    • 加密形式保存密码,仅保存密码的散列值,用户输入密码后,计算散列值并比对。无需保存密码的明文即可判断用户是否输入了正确的密码
    • 防文件篡改:原理同数据文件一致性判断
    • 彩票投注应用
      彩民下注前,机构将中奖的结果散列值公布,然后彩民投注,开奖后,彩民可以通过公布的结果和散列值对比,验证机构是否作弊。

    3.散列函数的最酷应用:区块链技术

    区块链是一种分布式数据库。

    • 通过网络的连接的节点
    • 每个节点都保存着整个数据库所有数据
    • 任何地点存入的数据都会完成同步
      区块链最本质特征是“去中心化”
      不存在任何控制中心、协调中心节点,所有节点都是平等的,无法被控制

    区块链组成

    区块链由一个个区块(block)组成,区块分为头(head)和体(body)。区块头记录了一些元数据和链接到前一个区块的信息(生成时间、前一个区块的散列值)。区块体记录了实际数据。
    在这里插入图片描述

    区块链不可修改性

    由于散列值具有抗修改性,任何对某个区块数据的改动必然引起散列值的变化。为了不导致这个区块脱离链条,就需要修改所有后续的区块。由于有“工作量证明”的机制,这种大规模修改不可能实现的,除非掌握了全网51%的计算力。

    4. 散列函数的设计

    (1)折叠法

    折叠法设计散列函数的基本步骤:

    首先将数据项按照位数分为若干段,再将几段数字相加,最后对散列表大小求余,得到散列值。
    例如,对电话号码62767255
    可以两位两位分成4段(62、76、72、55),然后相加(62+76+72+55=265),散列表包括11个槽,那么就是265%11=1,所以h(62767255)=1
    有时候折叠法还会包括一个隔数反转的步骤
    比如(62、76、72、55)隔数反转为(62、67、72、55),再累加(62+67+72+55=256),对11求余(256%11=3),所以h(62767255)=3
    虽然隔数反转从理论上看来毫无必要,但这个步骤确实为折叠法得到散列函数提供了一种微调手段,以便更好符合散列特性。

    (2)平方取中法

    首先将数据项做平方运算,然后取平方数的中间两位,再对散列表的大小求余
    例如,对44进行散列
    首先44*44=1936,然后取中间的93,对散列表大小11求余,93%11=5
    下表示两种散列函数的对比
    在这里插入图片描述
    两个都是完美散列函数,分散度都很好,平方取中法计算量稍大

    对于非数项

    我们也可以对非数字的数据项进行散列,把字符串中的每个字符看做ASCII码,再将这些整数累加,对散列表大小求余。
    如cat,ord(‘c’)==99,ord(‘a’)==96,ord(‘t’)==116
    99+96+116=312
    321%11=4
    python代码实现

    def hash(astring,tablesize):
        sum=0
        for pos in range(len(astring)):
            sum=sum+ord(astring[pos])
        return sum%tablesize
    

    当然,这样的散列函数对所有的变位词(如head和deah)都返回相同的散列值。为了防止这一点,可以将字符串所在的位置作为权重因子,乘以ord值
    在这里插入图片描述
    我们还可以设计出更多的散列函数方法,但要坚持的一个基本出发点是,散列函数不能成为存储过程和查找过程的计算负担。如果散列函数设计太多复杂,去花费大量的计算资源计算槽号失去了散列本身的意义。

    5.冲突解决方案

    如果两个数据项被散列映射到同一个槽,需要一个系统化的方法在散列表中保存第二个数据项,这个过程称为**“解决冲突”**
    前面提到,如果说散列函数是完美的,那么就不会有散列冲突,但完美散列函数常常是不现实的。解决散列冲突称为散列方法中很重要的一部分。

    (1)线性探测

    解决散列的一种发发就是为冲突的数据项再找一个开放的空槽来保存。最简单的就是从冲突的槽开始往后扫描,直到碰到一个空槽。如果到散列表尾部还未找到,则从首部开始扫描。这种寻找空槽的技术成为**“开放定址(open addressing)”向后逐个寻找的方法则是开放定址技术中的“线性探测linear probing”**
    例,我们把44、55、20逐个插入到散列中
    h(44)=0,但发现0#槽已经被77占据,向后找到第一个空槽1#,保存
    h(55)=0,同样0#槽已经被占据,向后找到第一个空槽2#,保存
    h(20)=9,发现9#槽已经被31占据了,向后,在从头开始找到3#槽保存
    在这里插入图片描述
    采用线性探测方法来解决散列冲突的话,则散列表的查找也遵循同样的规则。如果在散列位置没有找到查找项的话,就必须向后做顺序查找,直到找到查找项,或者碰到空槽(查找失败)

    (2)线性探测的改进——再散列(rehashing)

    线性探测的一个缺点是有聚集(clustering)的趋势。即,如果同一个槽冲突的数据项较多的话,这些数据项就回在槽附近聚集起来,从而连锁式影响其它数据项的插入。
    在这里插入图片描述
    避免聚集的一种方法就是将线性探测扩展,从逐个探测改为跳跃式探测
    下图是“+3”探测插入44、55、20
    在这里插入图片描述
    重新寻找空槽的过程可以用一个更为通用的“再散列”来概括
    newhashvalue=rehash(oldhashvalue)
    对于线性探测来说,rehash(pos)=(pos+1)%sizeoftable
    "+3"跳跃式探测:rehash(pos)=(pos+3)%sizeoftable
    跳跃式探测的再散列通式:rehash(pos)=(pos+skip)%sizeoftable
    跳跃式探测中,需要注意的是skip的取值,不能被散列表大小整除,否则会产生周期,造成很多空槽永远无法探测到。一个技巧是,把散列表的大小设为素数,如11
    还可以将线性探测变为“二次探测(quadratic probing)”
    不再固定skip的值,而是逐步增加skip值,如1、3、5、7、9。这样槽号就会是原散列值以平方数增加:h、h+1、h+4、h+9、h+16…

    (3)数据项链(Chaining)

    除了寻找空槽的开放地址技术之外,另一种解决散列冲突的方案是将容纳单个数据项的槽扩展为容纳数据项集合(或者对数据项链表的引用)。这样,散列表中的每个槽就可以容纳多个数据项,如果有散列冲突发生,只需要简单地将数据项添加到数据项集合中。查找数据项时则需要查找同一个槽中的整个集合,当然,随着散列冲突的增加,对数据项的查找时间也会相应增加。
    在这里插入图片描述

    6.抽象数据类型“映射”:ADT Map及散列表实现

    “字典”是python最有用的数据类型之一,是一种可以保存key-data键值对的数据类型,其中关键码key可用于查询关联的数据值data,这种键值关联的方法称为“映射Map
    ADT Map的结构是键-值关联的无序集合,关键码具有唯一性,通过关键码可以唯一确定一个数据值。

    ADT Map定义的操作如下:

    • Map():创建一个空映射,返回空映射对象;
    • put(key,val):将key-val关联对加入映射中,如果key已存在,将val替换旧关联值;
    • get(key):给定key,返回关联的数据值,如果不存在,则返回None;
    • del:通过del map[key]的语句形式删除key-val关联;
    • len():返回映射中key-val关联的数目;
    • in:通过key in map的语句形式,返回key是否存在于关联中,布尔值

    ADT Map实现

    使用字典的优势在于,给定关键码key,能够很快得到关联的数据值data。为了达到快速查找的目标,需要一个支持高效查找的ADT实现。
    可以采用列表数据结构加顺序查找或二分查找。当然,更为合适的是使用前述的散列表来实现,这样查找可以达到最快O(1)的性能。
    下面,我们用一个HashTable类来实现ADT Map,该类包含了两个列表作为成员,其中一个slot列表用于保存key,另一个平行的data列表用于保存数据项。
    在slot列表查找到一个key的位置以后,在data列表对应相同位置的数据项即为关联数据。

    class HashTable():
        def __init__(self):
            self.size=11
            self.slots=[None]*self.size
            self.data=[None]*self.size
    

    保存key的列表作为散列表来处理,这样可以迅速查找到指定的key。注意散列表的大小,虽然可以使任意数,但考虑到要让冲突解决算法能有效工作应该选择为素数。

    ADT Map:put方法代码

    hashfunction方法才用了简单求余方法来实现散列函数,而冲突解决则采用线性探测“加1”再散列函数

    class HashTable():
        def __init__(self):
            self.size=11
            self.slots=[None]*self.size
            self.data=[None]*self.size
            
        def hashfunction(self,key):
            return key%self.size
        def rehash(self,oldhash):
            return (oldhash+1)% self.size
        def put(self,key,data):
            hashvalue=self.hashfunction(key)
            #key不存在,未冲突
            if self.slots[hashvalue]==None:
                self.slots[hashvalue]=key
                self.data[hashvalue]=data
            else:#key已经存在,替换val
                if self.slots[hashvalue]==key:
                   self.data[hashvalue]=data#replace
                else:#散列冲突,再散列,知道找到空槽或者key
                    nextslot=self.rehash(hashvalue)
                    while self.slots[nextslot]!=None and self.slots[nextslot]!=key:
                        nextslot=self.rehash(nextslot)
                    if self.slots[nextslot]==None:
                        self.slots[nextslot]=key
                        self.data[nextslot]=data
                    else:
                        self.data[nextslot]=data
                      
    

    ADT Map:get方法代码

        def get(self,key):
            #标记散列值为查找起点
            startslot=self.hashfunction(key)
            data =None
            stop=False
            found=False
            position=startslot
            #找到key,直到空槽或者回到起点
            while self.slots[position]!=None and not found and not stop:
                if self.slots[position]==key:
                    found=True
                    data=self.data[position]
                else:
                    position=self.rehash(position)#未找到key,再散列继续找
                    if position ==startslot:
                        stop=True#回到起点,停
            return data
    

    通过特殊方式实现[]访问

    def __getitem__(self,key):
            return self.get(key)
        def __setitem__(self,key,data):
            self.put(key,data)
    

    7.散列算法分析

    • 散列在最好的情况下,可以提供O(1)常数级时间复杂度的查找性能。由于散列冲突的存在,查找比较次数就没有这么简单
    • 评估散列冲突的最重要信息就是负载因子lamda,一般来说:如果lamda较小,散列冲突的几率小,数据项通常会保存在其所属的散列槽中;如果lamda比较大,意味着散列表填充较满,冲突会越来越多,冲突解决也越复杂,也就需要更多的比较来找到空槽。如果采用数据链的话,意味着每条链上的数据项增多。
    • 如果采用线性探测的开放定址法来解决冲突(lamda在0-1之间)
      成功的查找,平均需要比对的次数为:在这里插入图片描述
      不成功的查找,平均比对次数为:在这里插入图片描述
    • 如果采用数据链解决冲突(lamda可大于1)
      成功的查找,平均需要比对次数为:1+lamda/2
      不成功的查找,平均比对次数为:lamda
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空空如也

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