所谓不可逆,就是当你知道x的HASH值,无法求出x;
所谓无冲突,就是当你知道x,无法求出一个y, 使x与y的HASH值相同。
这两条性质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆,且由于HASH函数的值域有限,理论上会有无穷多个不同的原始值,它们的hash值都相同。MD5和SHA做到的,是求逆和求冲突在计算上不可能,也就是正向计算很容易,而反向计算即使穷尽人类所有的计算资源都做不到。
我觉得密码学的几个算法(HASH、对称加密、公私钥)是计算机科学领域最伟大的发明之一,它授予了弱小的个人在强权面前信息的安全(而且是绝对的安全)。举个例子,只要你一直使用>散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。
通过某种转换关系,使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中,越分散,则以后查找的时间复杂度越小,空间复杂度越高。
Hash是一种典型以空间换时间的算法,比如原来一个长度为100的数组,对其查找,只需要遍历且匹配相应记录即可,从空间复杂度上来看,假如数组存储的是byte类型数据,那么该数组占用100byte空间。现在我们采用Hash算法,我们前面说的Hash必须有一个规则,约束键与存储位置的关系,那么就需要一个固定长度的hash表,此时,仍然是100byte的数组,假设我们需要的100byte用来记录键与位置的关系,那么总的空间为200byte,而且用于记录规则的表大小会根据规则,大小可能是不定的。
通过哈希函数,我们可以将键转换为数组的索引(0-M-1),但是对于两个或者多个键具有相同索引值的情况,我们需要有一种方法来处理这种冲突。
一种比较直接的办法就是,将大小为M 的数组的每一个元素指向一个链表,链表中的每一个节点都存储散列值为该索引的键值对,这就是拉链法。下图很清楚的描述了什么是拉链法。
“John Smith”和“Sandra Dee” 通过哈希函数都指向了152 这个索引,该索引又指向了一个链表, 在链表中依次存储了这两个字符串。
单独链表法:将散列到同一个存储位置的所有元素保存在一个链表中(聚集),该方法的基本思想就是选择足够大的M,使得所有的链表都尽可能的短小,以保证查找的效率。当链表过长、大量的键都会映射到相同的索引上,哈希表的顺序查找会转变为链表的查找,查找时间将会变大。对于开放寻址会造成性能的灾难性损失。
实现基于拉链表的散列表,目标是选择适当的数组大小M,使得既不会因为空链表而浪费内存空间,也不会因为链表太而在查找上浪费太多时间。拉链表的优点在于,这种数组大小M的选择不是关键性的,如果存入的键多于预期,那么查找的时间只会比选择更大的数组稍长。另外,我们也可以使用更高效的结构来代替链表存储。如果存入的键少于预期,索然有些浪费空间,但是查找速度就会很快。所以当内存不紧张时,我们可以选择足够大的M,可以使得查找时间变为常数,如果内存紧张时,选择尽量大的M仍能够将性能提高M倍。
线性探测法是开放寻址法解决哈希冲突的一种方法,基本原理为,使用大小为M的数组来保存N个键值对,其中M>N,我们需要使用数组中的空位解决碰撞冲突。如下图所示:
对照前面的拉链法,在该图中,“Ted Baker” 是有唯一的哈希值153的,但是由于153被“Sandra Dee”占用了。而原先“Snadra Dee”和“John Smith”的哈希值都是152的,但是在对“Sandra Dee”进行哈希的时候发现152已经被占用了,所以往下找发现153没有被占用,所以索引加1 把“Sandra Dee”存放在没有被占用的153上,然后想把“Ted Baker”哈希到153上,发现已经被占用了,所以往下找,发现154没有被占用,所以值存到了154上。
单纯论查找复杂度:对于无冲突的Hash表而言,查找复杂度为O(1)。
原文: 哈希查找 - 卖贾笔的小男孩 - 博客园 (cnblogscom)提到hash,相信大多数同学都不会陌生,之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash,下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度,对hash算法进行一个讲解。
1、什么是Hash
Hash也称散列、哈希,对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入,通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法,而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。
echo md5("这是一个测试文案");
// 输出结果:2124968af757ed51e71e6abeac04f98d
在这个例子里,这是一个测试文案是原始值,
2124968af757ed51e71e6abeac04f98d 就是经过hash算法得到的Hash值。整个Hash算法的过程就是把原始任意长度的值空间,映射成固定长度的值空间的过程。
2、Hash的特点
一个优秀的hash算法,需要什么样的要求呢?
a)、从hash值不可以反向推导出原始的数据
这个从上面MD5的例子里可以明确看到,经过映射后的数据和原始数据没有对应关系
b)、输入数据的微小变化会得到完全不同的hash值,相同的数据会得到相同的值
echo md5("这是一个测试文案");// 输出结果:2124968af757ed51e71e6abeac04f98decho md5("这是二个测试文案");// 输出结果:bcc2a4bb4373076d494b2223aef9f702可以看到我们只改了一个文字,但是整个得到的hash值产生了非常大的变化。
c)、哈希算法的执行效率要高效,长的文本也能快速地计算出哈希值
d)、hash算法的冲突概率要小
由于hash的原理是将输入空间的值映射成hash空间内,而hash值的空间远小于输入的空间。根据抽屉原理,一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况。那么作为一个好的hash算法,就需要这种冲突的概率尽可能小Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为”哈希“的,就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,而不可能从散列值来唯一的确定输入值。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主要用于信息安全领域中加密算法,他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里,叫做HASH值 也可以说,hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系
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 *** 作,包括身份验证和数字签名。也称为“消息摘要”。
简单解释:哈希(Hash)算法,即散列函数。它是一种单向密码体制,即它是一个从明文到密文的不可逆的映射,只有加密过程,没有解密过程。同时,哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)