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。

　　这么说吧，hash这东西啊，主要就是为了查找方便，你学过table，heap之类的么？就比方说1-20，你要查找15， 通常的方法是从1开始，1，2，3...一个一个对照过去看是不是15，然后最后15个查找时间，找到15，但是hash不同了，hash是直接找到， 比方说 key 存在 第15的位置，那么首先通过一个hash方程对 文字进行映射，就比方说k=3,e=8,y=4, h(key)=3+8+4=15.然后算好了直接去15取这个数，一个查找时间就算出来了。而传统的 查找方法很多，你自己可以去搜索，什么merge sort 啊，quick sort啊，slection sort啊，排序查找都是一起的，搜一下就好了。。数据结构学透不易啊。慢慢来吧。。

　　哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，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。 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象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。 哈希 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”。

　　关于哈希算法的什么？原理？原理就是把一个内容当作自变量代入一个方程计算得到一个结果，这个结果是一个数字a，然后这个内容就被放到数组的第a个位置去。由于这个方程设计的比较特别，所以大多数实际应用中能遇到的内容通过这个计算得到的a都是不同的，所以这样可以实现内容的快速查找定位。例如，要查找某个内容是否存在，直接根据这个内容算出一个地址，就可以去那里找一下这个内容是否已经保存了。当然，不管多好的方程，都还是有可能多个内容算出来的地址是同一个，所以还需要一点点冲突处理的算法。

　　举个更形象点的例子。这东西其实就像字典（其实就是）。你给出来的字符串是一个单词，他在字典里面所属的条目是A-Z其中一个字母。不管你给的单词有多长，他总属于字典中某一个目录下（也就是首字母。。）。你现在有两个单词，你不知道他们都是什么，但是你知道一个在“A”里面一个在“E”里面。这样这俩肯定不是同样的单词。不过由于每个条目下都有一大堆的单词，所以你还是不知道这两个单词具体是什么。当然也有很大的概率两个单词都在E里面，这种情况叫做一种“碰撞”。两个不同的东西生成了同样的结果。拿到360的例子上来说就是，你开了家网站，起了个特别诡异的名字，用奇虎的哈希算法算出来的结果和某个不良网站一样。那么你的网站就被当不良网站屏蔽掉了。一个好的哈希算法要保证尽可能的少产生碰撞。还是说你之前查字典的例子。这次你把字典拆了。给里面每个首字母下面又加了26个条目，分别是A-Z，里面装着以这些当结尾的单词。这样你随便挑两个单词是一个坑里出来的概率就小多了。然后突然你有一天觉醒了。感觉就差俩单词太费劲了。所以你买了本空字典，把天下单词挨个试一遍，终于把所有目录里面都填满了。然后你以后找单词就很方便了。别人给你一个单词首字母是A，你就随便从A里面找个应附上。虽然不知道是不是他说的那个，但至少看起来是一个坑里出来的就过关了。这字典就叫彩虹表。这东西写起来比较耗时。没准你算了二十年发现试过的那些单词首字母全是XYZ，但是人家每次给的都是ETA，那之前的活都白干了。虽然这种方法得到的不是原始记录，而仅仅是与之具有相同特征的记录。而且有这个特征的记录可能有一大堆。有的时候你碰巧拿到的就是原来的那个，但大多数拿到的都是垃圾。如果你的表很全的话，那很有可能一堆记录里面有个和原来的那条一模一样的。这时候你可以根据别的什么信息猜猜找的是什么。比如你俩正打架，然后找出来他给你的单词是F开头的，那基本上就能猜出来了。这就是哈希算法。一个好的哈希算法仅仅知道结果的话是极难反算出原始数据来的，特别是有意义的原始数据。

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