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Hash算法原理

发布网友 发布时间:2022-03-27 09:29

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3个回答

懂视网 时间:2022-03-27 13:50

哈希算法原理和用途如下:

  

  1、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。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,所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。

  

  2、用来产生一些数据片段(例如消息或会话项)的哈希值的算法。使用好的哈希算法,在输入数据中所做的更改就可以更改结果哈希值中的所有位;因此,哈希对于检测数据对象(例如消息)中的修改很有用。此外,好的哈希算法使得构造两个相互独立且具有相同哈希的输入不能通过计算方法实现。典型的哈希算法包括 MD2、MD4、MD5 和 SHA-1。哈希算法也称为“哈希函数”。

  

  哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映射到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址。作为线性数据结构与表格和队列等相比,哈希表无疑是查找速度比较快的一种。通过将单向数学函数(有时称为“哈希算法”)应用到任意数量的数据所得到的固定大小的结果。如果输入数据中有变化,则哈希也会发生变化。哈希可用于许多操作,包括身份验证和数字签名。也称为“消息摘要”。

热心网友 时间:2022-03-27 10:58

散列表,它是基于高速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构能够理解为一个线性表,可是当中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。

散列表(Hash table,也叫哈希表),是依据关键码值(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。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。

比方我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7,这个数字称为负载因子。

我们之所以这样做,也是为了“高速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每一个元素安排存储位置,这样就能够避免遍历性质的线性搜索,以达到高速存取。可是因为此随机性,也必定导致一个问题就是冲突。

所谓冲突,即两个元素通过散列函数H得到的地址同样,那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址,每一个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶,则散列函数的值域应为[0,m-1]。

扩展资料:

SHA家族的五个算法,分别是SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384,和SHA-512,由美国*局(NSA)所设计,并由美国国家标准与技术研究院(NIST)发布;是美国的*标准。后四者有时并称为SHA-2。

SHA-1在许多安全协定中广为使用,包括TLS和SSL、PGP、SSH、S/MIME和IPsec,曾被视为是MD5(更早之前被广为使用的杂凑函数)的后继者。但SHA-1的安全性如今被密码学家严重质疑;

虽然至今尚未出现对SHA-2有效的攻击,它的算法跟SHA-1基本上仍然相似;因此有些人开始发展其他替代的杂凑算法。

应用

SHA-1, SHA-224, SHA-256, SHA-384 和 SHA-512 都被需要安全杂凑算法的美国联邦*所应用,他们也使用其他的密码算法和协定来保护敏感的未保密资料。FIPS PUB 180-1也鼓励私人或商业组织使用 SHA-1 加密。Fritz-chip 将很可能使用 SHA-1 杂凑函数来实现个人电脑上的数位版权管理。

首先推动安全杂凑算法出版的是已合并的数位签章标准。

SHA 杂凑函数已被做为 SHACAL 分组密码算法的基础。

参考资料:百度百科-sha家族

热心网友 时间:2022-03-27 12:16

这个问题有点难度,不是很好说清楚。 我来做一个比喻吧。
我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈。
然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案。 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗?
当然不需要了。 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了。
在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了。
我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了。 对应于hash算法。
就是按照hashcode分配不同的猪圈,将hashcode相同的猪放到一个猪圈里。
查找的时候,先找到hashcode对应的猪圈,然后在逐个比较里面的小猪。 所以问题的关键就是建造多少个猪圈比较合适。 如果每个小猪的体重全部不同(考虑到毫克级别),每个都建一个猪圈,那么我们可以最快速度的找到这头猪。缺点就是,建造那么多猪圈的费用有点太高了。 如果我们按照10公斤级别进行划分,那么建造的猪圈只有几个吧,那么每个圈里的小猪就很多了。我们虽然可以很快的找到猪圈,但从这个猪圈里逐个确定那头小猪也是很累的。 所以,好的hashcode,可以根据实际情况,根据具体的需求,在时间成本(更多的猪圈,更快的速度)和空间本(更少的猪圈,更低的空间需求)之间平衡。
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