散列算法

【10、散列哈希之SHA1加密】 SHA1（英语：Secure Hash Algorithm 1，中文名：安全散列算法1）是一种密码散列函数，美国国家安全局设计，并由美国国家标准技术研究所（NIST）发布为联邦数据处理标准（FIPS）。 SHA-1可以生成一个被称为消息摘要的160位（20字节）散列值，散列值通常的呈现形式为40个十六进制数。 **【SHA-1和SHA-0】 SHA-1和SHA-0的算法只在压缩函数的消息转换部分差了一个比特的循环位移。 【散列之SHA1】 /** * SHA1 * @param inStr 需要摘要的内容 * @return */ public static String sha1Encode(String inStr) { MessageDigest sha = null; try { sha = MessageDigest.getInstance("SHA"); byte[] byteArray = inStr.getBytes("UTF-8"); byte[] md5Bytes = sha.digest(byteArray); StringBuffer hexValue = new StringBuffer(); for (int i = 0; i < md5Bytes.length; i++) { int val = ((int)

1. hashlib密码散列 hashlib模块定义了一个API来访问不同的密码散列算法。要使用一个特定的散列算法，可以用适当的构造器函数或new()来创建一个散列对象。不论使用哪个具体的算法，这些对象都使用相同的API。 1.1 散列算法 由于hashlib有OpenSSL提供“底层支持”，所以OpenSSL库提供的所有算法都可用，包括： md5 sha1 sha224 sha256 sha384 sha512 有些算法在所有平台上都可用，而有些则依赖于底层库。这两种算法分别由algorithms_guaranteed和algorithms_available提供。 import hashlib print('Guaranteed:\n{}\n'.format( ', '.join(sorted(hashlib.algorithms_guaranteed)))) print('Available:\n{}'.format( ', '.join(sorted(hashlib.algorithms_available)))) Guaranteed: blake2b, blake2s, md5, sha1, sha224, sha256, sha384, sha3_224, sha3_256, sha3_384, sha3_512, sha512, shake_128, shake

关键词: 不可逆: md5(); 计算字符串的 MD5 散列值 不可逆 默认返回32位的16进制 crypt(); 单向字符串散列 可以混淆盐值 不可逆 sha1(); 计算字符串的 sha1 散列值 默认返回值是一个 40 字符长度的十六进制数字。 不可逆 hash() hash($ago,$data); $ago是可以指定加密使用的哈希算法，例如："md5"，"sha256"，"haval160,4" 等。$data是要加密的数据 不可逆 password_hash() – 对密码加密. $hash = password_hash($passwod, PASSWORD_DEFAULT); 现在PHP的官方都是推荐这种方式来加密用户的密码，很多流行的框架比如Laravel就是用的这种加密方式。 可逆: URL编码加密 urlencode() urldecode() url传递 保护特殊字符串使用 $str=" http://guojiadong.com?name= ".urlencode('guojiadong&123'); 可逆 Base64编码加密 base64_encode() base64_decode() base64加密本质上说就是把数据转换为ASCLL码 ，这会更有利于文件的传输，当然base64的作用在与文件的传输 可逆 PHP的openssl扩展

1.1 散列思想 ​ 将数据以散列函数的方式（键值对）存储 1.2 散列函数 ​ 形如hash（key）的键值对函数叫散列函数，hash（key）是值，key是键。 1.3 散列函数设计的基本要求 散列函数计算值应该是非负整数 如果散列函数的键相等，则函数一定相等 如果键不相等，则值也一定不相等 ​ 但是在真实的情况下第三个条件很难满足，这种不满足的情况叫它 散列冲突 。 1.4 散列冲突的解决办法 ​ 散列冲突有两类解决办法：开放寻址法、链表法。 开放寻址法 ​ 开放寻址法的思想是如果出现了散列冲突，就向后探测空闲位置，将其插入。列举下比较简单的方法，比如： 线性探测法 。 删除操作不能直接将其值赋为null，否则会使寻址法失效，如果一定用的话，可以用个表示来标记要删除的元素，寻址时发现此标识就向后寻找。 ​ 其实，线性探测法有很多的问题，比如：当空闲的位置越来越少的时候，寻找时间越来越久，性能会下降很多，最坏的情况下会达到O（n）。除了线性探测，还有 二次探测 、 双重散列 等方法可以解决。 ​ 不过，不管哪一种方法，空闲位置不多时，性能都会下降很多。一般情况，都会使空闲位置与散列表的长度处于一个健康的比值，这个比值叫 装载因子 。 链表法 ​ 链表法是相比寻址法较好的解决散列冲突的解决办法。他会根据键值的不同来划分不同的‘桶’，每一个桶都会对应一条链表

平均查找长度(ASL, Average Search Length)： 在查找过程中，一次查找的长度是指需要比较的关键字次数，而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字比较次数的平均值，（即 ASL= \(\sum\) 查找概率*比较次数 ）（一般为等概率1/n） 静态查找表： 查找表的操作无需动态地修改查找表，如 顺序查找、折半查找、散列查找等。 动态查找表： 需要动态地插入或删除的查找表，如 二叉排序树、二叉平衡树、B树、散列查找等。 线性结构 顺序查找 适用条件： 适用于 线性表 基本思想： 从线性表的一段开始，逐个检查关键字是否满足给定的条件。若查找到某个元素的关键字满足给定的条件，则查找成功，返回该元素在线性表中的位置；若已经查找到表的另一端，但还没有查找到符合给定条件的元素，则返回查找失败的信息。 具体实现： typedef struct { //查找表的数据结构 ElemType *data; //元素空间基址，建表时按实际长度分配，0号单元留空 int length; //表的长度 }List; //Sequential Search Table //在顺序表L中顺序查找关键字为key的元素。若找到则返回该元素在表中的位置 int Search_Seq(List L, ElemType key) { L.data[0] = key; //“哨兵” for(i = L

字典这个数据结构活跃在所以Python程序背后，即便你没有直接用到它 泛映射类型 非抽象映射类型通常是不会继承抽象基类的。它们会直接对dict或者是collection.UserDict进行扩展。而抽象基类通常的作用是形式化的文档，它们还可以跟isinstance一起被用来判断某个数据是不是广义上的映射类型。 这里用isintance而不是type来检查，是因为这个参数有可能不是dict。 my_dict = {} print(isinstance(my_dict, abc.Mapping)) # True 标准库里的所有映射都是利用dict来实现的，英雌有个限制，只有可散列的数据类型才能用作这些映射里的键。 关于可散列：如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现__hash__()方法。另外可散列对象还要有__eq__()方法，这样才能和其他键做比较。 关于Python中“Python里所有的不可变类型都是可散列的”这句话其实是不太准确的，比方说元祖，它本身是不可变的，但是内部元素却可能是可变的。 字典推导 自Python2.7以来，列表推导和生成器表达式的概念就移植到了字典上，从而有了字典推导。字典推导可以从任何以建值对作为元素的可迭代对象中构建出字典。 DIAL_CODES = [(86, 'China'), (91,

Data Structures 【原文见： http://www.topcoder.com/tc?module=Static&d1=tutorials&d2=dataStructures 】 作者 By timmac TopCoder Member 翻译 农夫三拳@seu drizzlecrj@gmail.com 即使计算机能够毫不夸张的每秒执行上百万次的数学运算，当一个问题变得庞大且复杂时，性能仍然是一个很重要的考虑方面。最至关紧要的关于快速解决问题的方面之一就是数据在内存中是如何存储的。 为了举例说明这点，可以试想你进入一个图书馆去查找某个学科的一本书。最有可能的是你能够使用一些电子参考或者在最坏情况下，有一个卡片目录来帮助你找到你想要的书的名称和作者。由于书籍都是按目录进行排放的并且在每一个目录中是按照作者的姓名排序的，因此这是一个直接并且轻松的过程，那么然后你就可以在书架上找到你想要的书了。 现在，假定你去图书馆找一本特定的书，然而这里没有排放好的书架，只有在房间角落有一些排成行的袋子，里面放满了可能相关可能不相关的书。这样就可能需要数个小时甚至数天来找到你需要的书了，这是一个对比性强的道理。这就是数据在没有存储为与应用相关的格式时软件运行的情况。 简单的数据结构（Simple Data Structures） 最简单的数据结构是原生的变量。他们存放单个值，并且使用中受限

---------------------- Windows Phone 7手机开发 、 .Net培训 、期待与您交流！ ---------------------- 对称加密算法： 对称加密(也叫私钥加密)指加密和解密使用相同密钥的加密算法。有时又叫传统密码算法，就是加密密钥能够从解密密钥中推算出来，同时解密密钥也可以从加密密钥中推算出来。而在大多数的对称算法中，加密密钥和解密密钥是相同的，所以也称这种加密算法为秘密密钥算法或单密钥算法。它要求发送方和接收方在安全通信之前，商定一个密钥。对称算法的安全性依赖于密钥，泄漏密钥就意味着任何人都可以对他们发送或接收的消息解密，所以密钥的保密性对通信性至关重要。 对称加密算法的优点在于加解密的高速度和使用长密钥时的难破解性。不足之处是，交易双方都使用同样钥匙，安全性得不到保证。 非对称加密算法： 非对称加密算法需要两个密钥：公开密钥（publickey）和私有密钥（privatekey）。公开密钥与私有密钥是一对，如果用公开密钥对数据进行加密，只有用对应的私有密钥才能解密；如果用私有密钥对数据进行加密，那么只有用对应的公开密钥才能解密。因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法叫作非对称加密算法。 非对称密码体制的特点： 算法强度复杂、安全性依赖于算法与密钥但是由于其算法复杂，而使得加密解密速度没有对称加密解密的速度快

Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 Hash算法可以将一个数据转换为一个标志，这个标志和源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。Hash算法还具有一个特点，就是很难找到逆向规律。 Hash算法是一个广义的算法，也可以认为是一种思想，使用Hash算法可以提高存储空间的利用率，可以提高数据的查询效率，也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 [1] Hash算法也被称为散列算法，Hash算法虽然被称为算法，但实际上它更像是一种思想。Hash算法没有一个固定的公式，只要符合散列思想的算法都可以被称为是Hash算法。 常用HASH函数 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。常用Hash函数有： 1．直接寻址法。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（这种散列函数叫做自身函数） 2． 数字分析法

PHP中的加密方式有如下几种 1. MD5加密 string md5 ( string $str [, bool $raw_output = false ] ) 参数 str -- 原始字符串。 raw_output -- 如果可选的 raw_output 被设置为 TRUE，那么 MD5 报文摘要将以16字节长度的原始二进制格式返回。 这是一种不可逆加密，执行如下的代码 $password = '123456'; echo md5($password); 得到结果是e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e 2. Crype加密 string crypt ( string $str [, string $salt ] ) crypt() 返回一个基于标准 UNIX DES 算法或系统上其他可用的替代算法的散列字符串。 参数 str -- 待散列的字符串。 salt -- 可选的盐值字符串。如果没有提供，算法行为将由不同的算法实现决定，并可能导致不可预料的结束。 这是也一种不可逆加密，执行如下的代码 复制代码 代码如下: $password = '123456'; $salt = "test";// 只取前两个 echo crypt($password, $salt); 得到的结果是teMGKvBPcptKo 使用自动盐值的例子如下： 复制代码 代码如下: