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哈希算法
哈希算法历史悠久，业界著名的哈希算法也有很多，比如 MD5、SHA 等。在我们平时的开发中，基本上都是拿现成的直接用。 所以，我今天不会重点剖析哈希算法的原理，也不会教你如何设计一个哈希算法，而是从实战的角度告诉你，在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。 什么是哈希算法？ 所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”，把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”。那到底什么是哈希算法呢？ 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了。 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 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。
84020编辑于 2022-05-17 - 来自专栏若尘的技术专栏
哈希算法
所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”，把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”。那到底什么是哈希算法呢？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了。 但是，要想设计一个优秀的哈希算法并不容易，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 MD5("今天我来讲哈希算法") = bb4767201ad42c74e650c1b6c03d78fa MD5("jiajia") = cd611a31ea969b908932d44d126d195b = 425f0d5a917188d2c3c3dc85b5e4f2cb MD5("我今天讲哈希算法") = a1fb91ac128e6aa37fe42c663971ac3d 通过哈希算法得到的哈希值，很难反向推导出原始数据 比如上面的例子中，我们就很难通过哈希值“a1fb91ac128e6aa37fe42c663971ac3d”反推出对应的文本“我今天讲哈希算法”。哈希算法要处理的文本可能是各种各样的。
1K74发布于 2021-11-23 - 来自专栏我的博客
哈希算法
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，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。 通常用于加密和查找 加密使用小例子： 比如我们在php中传递参数a=12,b=’str’,c=14；我们需要进行参数加密，可以使用md5(‘a=12&b=str&c=14’) 很多公司使用这样的算法进行加密
79080发布于 2018-05-08 - 来自专栏用户1175783的专栏
FNV哈希算法
# FNV哈希算法 参考文档 # FNV版本 FNV哈希分为3个版本：fnv-0（已废弃）,FNV-1,FNV-1a # 算法实现 # FNV-0算法公式 hash = 0 for each byte_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash ^ octet_of_data return hash # FNV-1算法公式 hash byte_of_data to be hashed hash = hash * FNV_prime hash = hash ^ byte_of_data return hash # FNV-1a算法公式 FNV_prime 还没有看懂，不过这不影响我们实现通用32位，64位的FNV算法 位数 十进制值 32 16777619 64 1099511628211 128 309485009821345068724781371
1.3K30发布于 2019-09-18 - 来自专栏花落的技术专栏
哈希算法揭秘
所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash 表”，把“哈希算法”叫作“Hash 算法”或者“散列算法”。那到底什么是哈希算法呢？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了。 但是，要想设计一个优秀的哈希算法并不容易，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 MD5("今天我来讲哈希算法") = bb4767201ad42c74e650c1b6c03d78fa MD5("jiajia") = cd611a31ea969b908932d44d126d195b = 425f0d5a917188d2c3c3dc85b5e4f2cb MD5("我今天讲哈希算法") = a1fb91ac128e6aa37fe42c663971ac3d 通过哈希算法得到的哈希值，很难反向推导出原始数据 比如上面的例子中，我们就很难通过哈希值“a1fb91ac128e6aa37fe42c663971ac3d”反推出对应的文本“我今天讲哈希算法”。哈希算法要处理的文本可能是各种各样的。
97100编辑于 2021-12-07 - 来自专栏AI科技时讯
算法：哈希表
可以将算法思想分为两个部分： 向哈希表中插入一个关键字：哈希函数决定该关键字的对应值应该存放到表中的哪个区块，并将对应值存放到该区块中 在哈希表中搜索一个关键字：使用相同的哈希函数从哈希表中查找对应的区块 ,[".","9","8",".",".",".",".","6","."] ,["8",".",".",".","6",".",".",".","3"] ,["4",".",".","8","."," 3",".",".","1"] ,["7",".",".",".","2",".",".",".","6"] ,[".","6",".",".",".",".","2","8","."] ,["."," ,".",".","1","9","5",".",".","."] ,[".","9","8",".",".",".",".","6","."] ,["8",".",".",".","6",".",". ",".","3"] ,["4",".",".","8",".","3",".",".","1"] ,["7",".",".",".","2",".",".",".","6"] ,[".","6",".
3.4K10编辑于 2022-04-18 - 来自专栏zxctscl个人专栏
【算法】哈希表
先固定一个数然后找它前面的数，可以把它前面的数都存在哈希表里面。第一个数前面没有数，就先把这个是放在哈希表里面，然后继续移动到下一个数，继续在哈希表里面找值。 二、算法原理 要保存字符和对应字符出现的值，就用到哈希表。 只有小写字母，只需要开26个大小的数组，只统计s1中每个字符出现的个数就行，来遍历s2时候在哈希表中出现对应的字符就减掉1就可以，只要哈希表里面全部为0就可以，但如果s2中出现的某一个字符，在哈希表里面被减成了负数 二、算法原理 只需要固定当前的值，然后把它前面的值放在哈希表里面，判断一下哈希表里面有没有这个数，有就返回true，没有就返回false。 二、算法原理 固定一个值，把它前面一个值的下标和值都放在哈希表里面，当在它前面找到这个数的时候就把下标拿出来，比较差值，大于规定的值，就把这个数继续放在哈希表里面。
88010编辑于 2024-04-15 - 来自专栏学院君的专栏
Go 数据结构和算法篇（十四）：哈希表、哈希函数、哈希冲突和哈希算法
补充一张链地址法处理哈希冲突的图示： 链地址法解决哈希冲突图示 三、哈希算法 我们前面分享了哈希表、哈希函数和哈希冲突，哈希算法简单理解就是实现前面提到的哈希函数的算法，用于将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串 执行上述代码，打印结果如下： 哈希算法的一般特性如下： 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算法，不可逆）； 对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个比特，最后得到的哈希值也大不相同 ； 哈希冲突的概率要很小，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。 4、场景五：哈希函数 前面我们已经提到，PHP 中的 md5、sha1、hash 等函数都是基于哈希算法计算哈希值。 6、场景六：分布式缓存 分布式缓存和其他机器或数据库的分布式不一样，因为每台机器存放的缓存数据不一致，每当缓存机器扩容时，需要对缓存存放机器进行重新索引（或者部分重新索引），这里应用到的也是哈希算法的思想
2.5K30编辑于 2023-03-03 - 来自专栏该溜子的专栏
【算法】哈希表
key2，自定义值） 在表里查找是否存在key2这个关键字，若存在返回key2所对应的value，不存在返回自定义的值 注：不能尾追++，一般采用hash.getOrDefault(key2，0)+1 6： 一：哈希表 1. 两数之和 心得： 1：暴力枚举可以先固定第一个元素，然后去遍历这个元素前面的。
59800编辑于 2025-01-25 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
Python 算法基础篇之散列查找算法：哈希表、哈希集合、哈希映射
Python 算法基础篇之散列查找算法：哈希表、哈希集合、哈希映射 引言 散列查找算法是一种高效的查找技术，通过散列函数将键映射到数组的索引位置，实现快速的查找、插入和删除操作。 本篇博客将介绍散列查找算法的三种常见应用：哈希表、哈希集合和哈希映射，并通过实例代码演示它们的应用。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 散列查找算法概述 散列查找算法是一种基于散列函数的查找技术，它将键映射到数组的索引位置，从而实现快速的查找、插入和删除操作。在散列查找算法中，关键的组成部分是散列函数，它负责将键映射到数组的索引位置。 其次，散列查找算法的空间消耗较大，因为需要维护一个数组来存储数据。 2. 哈希表的概念 哈希表是散列查找算法的一种常见应用，它是一种数据结构，用于存储键值对。 总结 本篇博客介绍了散列查找算法的三种常见应用：哈希表、哈希集合和哈希映射。哈希表是一种高效的数据结构，用于存储键值对并支持快速的查找、插入和删除操作。
1K00编辑于 2023-07-24 - 来自专栏烟草的香味
哈希算法的用途
什么是哈希算法 一说到哈希算法, 我瞬间就想到了哈希函数、哈希表, 其实他们并不是一回事. 简单来说, 哈希算法就是将任意长度的字符串通过计算转换为固定长度的字符串, 不对, 不光字符串, 应该说是将任意长度的二进制串转换为固定长度的二进制串, 这个转换的过程就是哈希算法. 当然, 哈希算法不仅仅只有md5这一种, 以用途来分析哈希算法, 就不说哈希算法的原理了, 因为我不会. 1. 可以用哈希算法对文件进行计算, 然后比较哈希值是否相同. 但是, 如果数据多了, 要增加服务器了, 问题就来了, 比如原来是10台服务器, 现在变成15台了, 那么原来哈希值为16的文件被分配到编号6的服务器, 现在被分配到编号1的服务器, 也就意味着所有文件都要重新计算哈希值并重新非陪服务器进行存储
2.3K70发布于 2019-07-25 - 来自专栏木木玲
小白入门——哈希算法
哈希 哈希（Hash）也称为散列，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，这个输出值就是散列值。 散列表是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子 如果没有内存限制，我们可以直接将键作为（可能是一个超大的）数组的索引，那么所有查找操作只需要访问内存一次即可完成。 事实上，我们不必重写代码，只需要调整散列算法的参数就可以在空间和时间之间作出取舍。我们会使用概率论的经典结论来帮组我们选择适当的参数。 使用Hash的查询算法分为两步： ① 用Hash函数将被查找的键转化为数组的一个索引。 理想情况下，不同的键都能转化为不同的索引值。 参考： Multiplication Method Fibonacci Hashing 《算法 第4版》
1.5K20发布于 2019-06-15 - 来自专栏学习
【redis】集群 数据分片算法：哈希求余、一致性哈希、哈希槽分区算法
每块数据都称为是一个“分片”（上图的每个红框） 哈希求余 借鉴了哈希表的基本思想。 quote] MD5 算法 其本身就是一个计算 hash 值的算法，针对一个字符串，里面的内容进行一系列的数学变换，得到的是一个十六进制的数字 MD5 计算结果是定长的；无论输入的原字符串多长，最终算出的结果就是固定长度 哈希槽分区算法 redis 真正采用的分片算法 hash_slot crc16(key) % 16384 crc16 是一种 hash 值的算法 16384 是 16 * 1024 => 2^14(16KB ) hash_slot 是哈希槽 相当于是把整个哈希值，映射到 16384 个槽位上，也就是 [0, 16383]，然后再把这些槽位比较均匀的分配给每个分片上，每个分片的节点都需要记录自己持有哪些分片 此时这三个分片上的数据就是比较均匀的了 这种算法，本质就是把一致性哈希和哈希求余这两种方法结合了一下 上面只是一种可能的分片方式，实际上分片是非常灵活的。
1.4K10编辑于 2025-03-28 - 来自专栏NFT链游的应用
哈希算法：竞猜逻辑哈希游戏开发的应用
简单来说，哈希函数就是快速的将1个数值转换为1个哈希值，哈希值是整数，并且要保证，相同的输入得到的哈希值是一样的，如果两个不同的输入得到了相同的结果，这就是哈希值冲突。 也就是说，输入键（key），然后经过哈希函数计算，最后得到哈希值，而哈希值是整数，通过哈希值当做数组下标，得到对应的值。 输入key,经过哈希函数计算fun(key),最后得到y。 按照这种思想，采用哈希技术将值存储在一块连续的存储空间中，这块连续的存储空间称为哈希表或者散列表。关键字对应的存储位置称为哈希地址或者散列地址。 区块链哈希是什么？ 每一个区块，包含的内容有数据信息，本区块的哈希值以及上一个区块的哈希值。区块中的数据信息，主要是交易双方的地址与此次交易数量还有交易时间信息等。 而哈希值就是寻找到区块，继而了解到这些区块信息的钥匙。
63720编辑于 2022-06-16 - 来自专栏加密解密
哈希函数散列算法
一、哈希函数/散列算法文档 1.1、哈希函数介绍 哈希函数（Hash function），又称散列函数、散列算法，它是一种不可逆的信息摘要算法，具体实现就是把任意长度的输入信息通过哈希算法变成固定长度的输出信息 1.3、哈希函数的特点 哈希函数没有特定的公式，一般只要符合散列算法的要求即可，只要符合散列算法的要求都可以称之为哈希算法，以下为哈希函数的主要特点： 无论输入的消息有多长，计算出来的哈希值总是固定的； 通常情况下，不同的需求使用不同安全系数的散列算法，常见的安全哈希算法分类为：MD算法、SHA算法、MAC算法。 MD2算法：它已被弃用，取而代之的是SHA-256和其他强大的散列算法； MD4算法：虽然安全性已受到严重威胁，但是很多哈希算法如MD、SHA算法等都是基于MD4演进而来； MD5算法：可以被破解，对于需要高度安全性的使用场景 ，专家建议改用其他哈希算法； MD6算法：还未成为标准。
1.8K40编辑于 2023-03-17 - 来自专栏建帅技术分享
哈希算法（hash）加密解密
一、哈希算法（hash）加密解密介绍 哈希，英文叫做 hash。 哈希函数（hash function）可以把 任意长度的数据（字节串）计算出一个为固定长度的结果数据。 有好几种哈希函数，对应不同的算法， 常见有的 MD5, SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 哈希计算的特点是： 相同的 源数据， 采用 相同的哈希算法， 计算出来的哈希值 一定相同 不管 源数据 有多大，相同的哈希算法，计算出来的哈希值长度 都是一样长的。 不同的源数据 使用同样的哈希算法，可能会产生相同的 哈希值，这被称之为碰撞率（collision rate） 各种哈希算法，计算的结果长度越长，碰撞率越低，通常耗费的计算时长也越长。 sha 512加密结果如下： # c945f94c933078a77812afa75cd693ee17e581b9920696063cf50983fcb1a56d577565c3bcda05badc6c4ffdf64f1abbdd6dd0897c3e1620950b7ec31c96fe6c
8.9K20编辑于 2022-08-24 【一致哈希算法】
哈希算法的局限性 传统哈希算法（如hash(key) % N）在集群扩容或缩容时，数据迁移成本极高。例如，3节点扩容至4节点需迁移75%的数据，10节点扩容至11节点需迁移90.9%的数据。 一致哈希的核心原理 一致哈希将哈希空间组织为环形结构（模数为2^32），节点和key均通过哈希函数映射到环上。key的寻址规则为：从key的位置顺时针查找，遇到的第一个节点即为目标节点。 数据迁移成本对比 3节点→4节点：迁移24.3%数据（传统哈希需75%）。 10节点→11节点：迁移6.48%数据（传统哈希需90.9%）。 通过为每个物理节点创建多个虚拟节点（如"Node-A-01"、"Node-A-02"等），并将虚拟节点均匀映射到哈希环上，可实现： 更均匀的数据分布：虚拟节点分散后，物理节点承载的key趋于平衡。 实现建议 哈希函数选择：使用CRC32、MD5等均匀性好的哈希算法。 虚拟节点数量：通常设置为物理节点的100~200倍，具体数值需通过压测确定。
34210编辑于 2025-12-18- 来自专栏计算机视觉战队
Deep Hash（深度哈希算法）
哈希的简单介绍： 用一个比喻来说明什么是哈希算法：假设有N只小猪，它们的体重各不相同，一开始我们把它们放在一个猪圈里面。如果想寻找其中某只小猪，只能一个一个的找，很耗时间。 现在我们用哈希算法的思想来管理小猪，我们按照小猪的体重来分猪圈。现在如果你想要找其中某一只小猪，先看看他的体重，然后到对应体重的猪圈里面寻找，这样时间就节省了。 如果用哈希算法来查找某一个变量，首先要匹配Hash_code，这样就能快速的查找了。 刘教授一开始是以图搜图的样例来开始哈希的讲解： ? 哈希算法： ? 几种方法的介绍： ? ? ? 深度哈希算法 首先对相似度矩阵进行分解，得到样本的二值码；然后使用CNN进行拟合前面得到的二值码。 ? 代码实现： ? 这只是其中一种变形的Deep哈希框架，其实还有很多框架，如果有兴趣的朋友您可以进一步去了解，我会把具体的文件放在平台的共享文件处，那里有您们想要的知识。
3.8K70发布于 2018-04-17 - 来自专栏学习
【算法】哈希映射（CC++）
哈希映射算法是一种通过哈希函数将键映射到数组索引以快速访问数据的数据结构。它的核心思想是利用哈希函数的快速计算能力，将键（Key）转换为数组索引，从而实现对数据的快速访问和存储。 算法引入： 小白算法学校今年经过了层层考核，预选拔了六名队员，这六名队员的信息如下，好巧不巧的是这六名队员有重名的，叫张三的有两个人，叫李四的有两个人。 下标 姓名 学号 0 张三 100 1 李四 101 2 王五 102 3 赵六 103 4 张三 107 5 李四 108 算法介绍： 哈希映射在绝大部分题目中使用的频率还是比较高的，它主要的思想就是键值映射 缺点： 哈希映射也有一些缺点，比如哈希碰撞虽然可以减少但无法完全避免，需要通过额外的数据结构或探测算法来解决。此外，为了减少哈希碰撞，哈希表可能会预留较大的空间，导致内存利用率不是很高。 //若不清空继续遍历，第二个点为始点，第三个点为终点，p[k]++还会继续，变为4，重复计算，所以清空 } cout<<maxx<<endl; return 0; } 哈希映射算法应用的场景还是非常多的
50510编辑于 2024-10-04 - 来自专栏系统开发案例
幸运哈希竞猜游戏系统开发加密哈希算法
哈希算法（Hash function）又称散列算法，是一种从任何数据（文件、字符等）中创建小的数字“指纹”的方法。 哈希算法只需满足把一个散列对象映射到另一个区间的需求，因此根据使用场景的不同，可将哈希算法分为加密哈希与非加密哈希。 下面以SHA-256为例，详细介绍加密哈希算法的执行步骤。 为什么不可碰撞性对加密哈希算法如此重要？ 从SHA-256算法的实现步骤可以看出，加密哈希的逆向计算几乎是不可能的，暴力破解法的成本也太高，因此对加密哈希算法所谓的攻击实际是利用哈希碰撞为突破口进行数据伪造。
1.2K40编辑于 2022-06-24
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