哈希函数

搜索 搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找 二分查找 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 二分查找的实现 (非递归实现) def binary_search_2 ( alist , item ) : """二分查找：while版""" n = len ( alist ) first = 0 last = n - 1 while first <= last : mid = ( first + last ) // 2 if alist [ mid ] == item : return True elif item < alist [ mid ] : last = mid - 1 else : first = mid + 1

1.哈希表的定义 哈希表：根据关键码值（key value）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，以加快查找速度，这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。 举例：新华字典，我想要获取“按”字详细信息，去根据拼音an去查找拼音索引，首先去查an在字典的位置，得到“安”，这个过程就是键码映射。在公式里，就是通过key去查找f(key)。其中，按就是关键字（key），f(key)就是字典索引，也就是哈希函数，查到的页码4就是哈希值。 2.如何构造哈希表 根据设定的哈希函数f=H(key)和处理冲突的方法，将一组关键字映像到一个有限的连续的地址集上，并以关键字在地址集中的”象”作为记录在表中的存储位置，这一映像过程，称为构造哈希表(散列表)。 几种常见的哈希函数（散列函数）构造方法 直接定址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。 即 H(key) = key 或 H(key) = a*key + b，其中a和b为常数。 比如 除留余数法 取关键字被某个不大于散列表长度 m 的数 p 求余，得到的作为散列地址。对除数p的选择很重要，若p选的不好

散列表 又叫 哈希表 (hash table)。 通过访问key而直接访问存储的value值 。它的key - value之间存在一个映射函数，我们可以通过key值和“看不到”的 映射函数 （散列函数）访问对应的value值。这加快了查找的速度！存放记录的数组称做 散列表。散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作， 采用直接寻址技术 （就是说，它是直接通过key 映射[映射函数，实现的方式有多种] 到内存地址上去的） 。在理想情况下，无须任何比较就可以找到待查关键字，查找的期望时间为O(1)（面试的时候犯了这个错误）。 举个形象的例子来说：为了查找电话簿中某人的号码，可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表（即建立人名 到首字母 的一个 函数 关系），在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码，显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为 关键字 ，“取首字母”是这个例子中 散列函数 的函数法则 ，存放首字母的表对应 散列表 。关键字和函数法则理论上可以任意确定。[维基百科] 散列表 　设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K（|K|比|U|小得多）。 　散列方法是使用函数h将U映射到表T[0..m-1]的下标上（m=O(|U|)）。这样以U中关键字为自变量

哈希表 哈希表又叫散列表，是实现字典操作的一种有效数据结构。哈希表的查询效率极高，在理想情况下，查找一个元素的平均时间为O（1）。 哈希表就是描述key—value对的映射问题的数据结构，即在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使每个关键字与哈希表中唯一一个存储位置相对应。我们称这个对应关系f为哈希函数，这个存储结构即为哈希表。 直接寻 址表 当关键字的全域U比较小时，直接寻址是一种简单而有效的技术，它的哈希函数很简单：f(key) = key，即关键字大小直接与元素所在的位置序号相等。另外，如果关键字不是自然数，我们需要通过某种手段将其转换为自然数，比如可以将字符关键字转化为其在字母表中的序号作为关键字。直接寻址法不会出现两个关键字对应到同一个地址的情况，既不会出现f（key1） = f(key2)的情况，因此不用处理冲突，这便是其优点所在。 散列表 直接寻址的缺点非常明显，如果全域U很大，则在一台标准的计算机可用内存容量中，要存储大小为U的一张表也许不太实际，而且，实际需要存储的关键字集合K可能相对U来说很小，这时散列表需要的存储空间要比直接表少很多。散列表通过散列函数f计算出关键字key在槽的位置。散列函数f将关键字域U映射到散列表T[0...m-1]的槽位上。但是这里会存在一个问题：若干个关键字可能映射到了表的同一个位置处（算法导论上名其曰“槽”）

目录 要点 哈希表和哈希函数 在记录的存储位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系（映射函数），使每个关键字和一个存储位置能 唯一对应 。这个映射函数称为 哈希函数 ，根据这个原则建立的表称为 哈希表(Hash Table) ，也叫 散列表 。 以上描述，如果通过数学形式来描述就是： 若查找关键字为 key ，则其值存放在 f(key) 的存储位置上。由此， 不需比较便可直接取得所查记录 。 注：哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区别在于，不用数值比较。 冲突 若 key1 ≠ key2 ，而 f(key1) = f(key2)，这种情况称为 冲突 (Collision)。 根据哈希函数f(key)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这一映射过程称为 构造哈希表 。 构造哈希表这个场景就像汽车找停车位，如果车位被人占了，只能找空的地方停。 构造哈希表 由以上内容可知，哈希查找本身其实不费吹灰之力，问题的关键在于如何构造哈希表和处理冲突。 常见的构造哈希表的方法有 5 种： （1）直接定址法 说白了，就是小学时学过的 一元一次方程 。 即 f(key) = a * key + b。其中，a和b 是常数。 （2）数字分析法 假设关键字是R进制数（如十进制）。并且哈希表中

什么是哈希？ 哈希，也称散列。在某种程度上，散列是与排序相反的一种操作，排序是将集合中的元素按照某种方式比如大小顺序排列在一起，而散列通过计算哈希值，打破元素之间原有的关系，使集合中的元素按照散列函数的分类进行排列。 为什么用哈希？ 我们通常使用数组或者链表来存储元素，一旦存储的内容数量特别多，需要占用很大的空间，而且在查找某个元素是否存在的过程中，数组和链表都需要挨个循环比较，而通过 哈希 计算，可以大大减少比较次数。下面举个例子！ 现在有 4 个数 {2,5,9,13}，需要查找 13 是否存在。 1.使用数组存储，需要新建个数组 new int[]{2,5,9,13}，然后需要写个循环遍历查找，这样需要遍历 4 次才能找到，时间复杂度为 O(n)。 2.而假如存储时先使用哈希函数进行计算，这里我随便用个函数： H[key] = key % 3; 四个数 {2,5,9,13} 对应的哈希值为： H[2] = 2 % 3 = 2; H[5] = 5 % 3 = 2; H[9] = 9 % 3 = 0; H[13] = 13 % 3 = 1; 然后把它们存储到对应的位置。 当要查找 13 时，只要先使用哈希函数计算它的位置，然后去那个位置查看是否存在就好了，本例中只需查找一次，时间复杂度为 O(1)。 因此可以发现，哈希 其实是随机存储的一种优化，先进行分类

一、哈希表 哈希表又称散列表。 哈希表存储的基本思想是：以数据表中的每个记录的关键字k为自变量，通过一种函数H(k)计算出函数值。把这个值解释为一块连续存储空间（即数组空间）的单元地址（即下标），将该记录存储到这个单元中。 在此称该函数H为哈希函数或散列函数。按这种方法建立的表称为哈希表或散列表。 例如，要将关键字值序列（3，15，22，24），存储到编号为0到4的表长为5的哈希表中。 计算存储地址的哈希函数可取除5的取余数算法H(k)=k% 5。则构造好的哈希表如图所示。 理想情况下，哈希函数在关键字和地址之间建立了一个一一对应关系，从而使得查找只需一次计算即可完成。由于关键字值的某种随机性，使得这种一一对应关系难以发现或构造。因而可能会出现不同的关键字对应一个存储地址。即 k1≠k2 ， 但 H(k1)=H(k2 )， 这种现象称为 冲突 。 把这种具有不同关键字值而具有相同哈希地址的对象称 “ 同义词 ” 。 在大多数情况下，冲突是不能完全避免的。这是因为所有可能的关键字的集合可能比较大，而对应的地址数则可能比较少。 对于哈希技术，主要研究两个问题： （1）如何设计哈希函数以使冲突尽可能少地发生。 （2）发生冲突后如何解决 。 二、哈希函数 构造好的 哈希函数 的方法，应能使冲突尽可能地少，因而应具有较好的随机性。这样可使一组关键字的散列地址均匀地分布在整个地址空间

1.哈希定义 哈希表通过记录关键字为自变量的函数（称为哈希函数）得到访记录的存储地址查找，所以在哈希表中进行查找操作时，须用同一哈希函数计算得到待查询记录的存储地址，然后到相应的存储单元去获得相关信息再判定查找是否成功。 根据设计哈希函数H(key)和处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限连限的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表，这一映射过程为哈希造表或散列，所得的存储位置称为哈希地址或散列地址。 冲突定义：对于某个哈希函数H（K）和两个关键字K1和K2，如果K1<>K2，而H(K1)=H(K2)，则称为冲突。具有相同哈希函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词。 一般情况，冲突只能尽可能减少而不能完全避免，因为哈希函数是从关键字集合到地址集合映像。通常关键集合比较大，它的元素包含所有可能的关键字，而地址集合的元素仅为哈希表中的地址值。 对于哈希表，主要考虑两个问题：一是如何构造哈希函数，二是如何解决冲突。 2.哈希构造函数 Hash构造即为关键字与哈希地址映射关系建立。 构造哈希函数的原则是：①函数本身便于计算；②计算出来的地址分布均匀，即对任一关键字k，f(k) 对应不同地址的概率相等，目的是尽可能减少冲突。 哈希函数的构造方法很多，常用的有 直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法、随机数法 等。 3

哈希表 1、什么是哈希表 2、哈希函数 哈希函数的实现 3、哈希表的读写操作 写操作（put） 读操作（get） 扩容（resize） 4、总结 1、什么是哈希表 哈希表（hash table），这种数据结构提供了键（Key）和值 （Value）的映射关系；只要给出一个Key，就可以高效查找到它所匹配的Value，时间复杂度接近于O(1) 2、哈希函数 散列表在本质上也是一个数组，可是数组只能根据下标，像a[0]、a[1]、a[2]、a[3]、a[4]这样来访问，而散列表的Key则是以字符串类型为主的，例如以学生的学号作为Key，输入002123，查询到李四；或者以单词为Key，输入by，查询到数字46……所以需要一个“中转站”，通过某种方式， 把Key和数组下标进行转换，这个中转站就叫作哈希函数。 哈希函数的实现 以Java的常用集合HashMap为例，来讲解哈希函数在Java中的实现： 在Java及大多数面向对象的语言中，每一个对象都有属于自己的hashcode，这个hashcode是区分不同对象的重要标识，无论对象自身的类型是什么，它们的 hashcode都是一个整型变量。 既然都是整型变量，想要转化成数组的下标简单的转化方式就是按照数组长度进行 取模运算 index = HashCode (Key) % Array.length 通过哈希函数*

本文介绍了对密码哈希加密的基础知识，以及什么是正确的加密方式。还介绍了常见的密码破解方法，给出了如何避免密码被破解的思路。相信读者阅读本文后，就会对密码的加密有一个正确的认识，并对密码正确进行加密措施。 作为一名Web开发人员，我们经常需要与用户的帐号系统打交道，而这其中最大的挑战就是如何保护用户的密码。经常会看到用户账户数据库频繁被黑，所以我们必须采取一些措施来保护用户密码，以免导致不必要的数据泄露。 保护密码的最好办法是使用加盐密码哈希（ salted password hashing）。 重要警告： 请放弃编写自己的密码哈希加密代码的念头 ！因为这件事太容易搞砸了。就算你在大学学过密码学的知识，也应该遵循这个警告。所有人都要谨记这点：不要自己写哈希加密算法！ 存储密码的相关问题已经有了成熟的解决方案，就是使用 phpass ，或者在 defuse/password-hashing 或 libsodium 上的 PHP 、 C# 、 Java 和 Ruby 的实现。在对密码进行哈希加密的问题上，人们有很多争论和误解，可能是由于网络上有大量错误信息的原因吧。对密码哈希加密是一件很简单的事，但很多人都犯了错。本文将会重点分享如何进行正确加密用户密码。 密码哈希是什么？ hash("hello") =