基于Zernike矩的几何不变量鲁棒图像哈希法(IJWMT-V1-N5-2)

什么是哈希函数

什么是哈希函数 哈希（Hash）函数在中文中有很多译名，有些人根据Hash的英文原意译为“散列函数”或“杂凑函数”，有些人干脆把它音译为“哈希函数”，还有些人根据Hash函数的功能译为“压缩函数”、“消息摘要函数”、“指纹函数”、“单向散列函数”等等。 1、Hash算法是把任意长度的输入数据经过算法压缩，输出一个尺寸小了很多的固定长度的数据，即哈希值。哈希值也称为输入数据的数字指纹（Digital Fingerprint）或消息摘要（Message Digest）等。Hash函数具备以下的性质： 2、给定输入数据，很容易计算出它的哈希值； 3、反过来，给定哈希值，倒推出输入数据则很难，计算上不可行。这就是哈希函数的单向性，在技术上称为抗原像攻击性； 4、给定哈希值，想要找出能够产生同样的哈希值的两个不同的输入数据，（这种情况称为碰撞，Collision），这很难，计算上不可行，在技术上称为抗碰撞攻击性； 5、哈希值不表达任何关于输入数据的信息。 哈希函数在实际中有多种应用，在信息安全领域中更受到重视。从哈希函数的特性，我们不难想象，我们可以在某些场合下，让哈希值来“代表”信息本身。例如，检验哈希值是否发生改变，借以判断信息本身是否发生了改变。` 怎样构建数字签名 好了，有了Hash函数，我们可以来构建真正实用的数字签名了。 发信者在发信前使用哈希算法求出待发信息的数字摘要，然后用私钥对这个数字摘要，而不是待发信息本身，进行加密而形成一段信息，这段信息称为数字签名。发信时将这个数字签名信息附在待发信息后面，一起发送过去。收信者收到信息后，一方面用发信者的公钥对数字签名解密，得到一个摘要H；另一方面把收到的信息本身用哈希算法求出另一个摘要H’，再把H和H’相比较，看看两者是否相同。根据哈希函数的特性，我们可以让简短的摘要来“代表”信息本身，如果两个摘要H和H’完全符合，证明信息是完整的；如果不符合，就说明信息被人篡改了。 数字签名也可以用在非通信，即离线的场合，同样具有以上功能和特性。 由于摘要一般只有128位或160位比特，比信息本身要短许多倍，USB Key或IC卡中的微处理器对摘要进行加密就变得很容易，数字签名的过程一般在一秒钟内即可完成。

单向散列函数算法Hash算法

单向散列函数算法（Hash算法）： 一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度（消息摘要）的函数（过程不可逆），常见的单向散列算法有MD5,SHA.RIPE-MD,HAVAL,N-Hash 由于Hash函数的为不可逆算法，所以软件智能使用Hash函数作为一个加密的中间步骤 MD5算法： 即为消息摘要算法（Message Digest Algorithm），对输入的任意长度的消息进行预算，产生一个128位的消息摘要 简易过程： 1、数据填充..即填出消息使得其长度与448（mod 512）同余，也就是说长度比512要小64位（为什么数据长度本身已经满足却仍然需要填充？直接填充一个整数倍） 填充方法是附一个1在后面，然后用0来填充.. 2、添加长度..在上述结果之后附加64位的消息长度，使得最终消息的长度正好是512的倍数.. 3、初始化变量..用到4个变量来计算消息长度（即4轮运算），设4个变量分别为A,B,C,D（全部为32位寄存器）A=1234567H,B=89abcdefH,C=fedcba98H,D=7654321H 4、数据处理..首先进行分组，以512位为一个单位，以单位来处理消息.. 首先定义4个辅助函数，以3个32为双字作为输入，输出一个32为双字 F(X,Y,Z)=(X&Y)|((~X)&Z) G(X,Y,Z)=(X&Z)|(Y&(~Z)) H(X,Y,Z)=X^Y^Z I(X,Y,Z)=Y^(X|(~Z)) 其中，^是异或操作 这4轮变换是对进入主循环的512为消息分组的16个32位字分别进行如下操作： （重点）将A,B,C,D的副本a,b,c,d中的3个经F,G,H,I运算后的结果与第四个相加，再加上32位字和一个32位字的加法常数（所用的加法常数由这样一张表T[i]定义，期中i为1至64之中的值，T[i]等于4294967296乘以abs(sin(i))所得结果的整数部分）（什么是加法常数），并将所得之值循环左移若干位（若干位是随机的？？），最后将所得结果加上a,b,c,d之一（这个之一也是随机的？）（一轮运算中这个之一是有规律的递增的..如下运算式），并回送至A,B,C,D，由此完成一次循环。（这个循环式对4个变量值进行计算还是对数据进行变换？？） For i=0 to N/16 do For j=0 to 15 do Set X[i] to M[i*16+j] End AA = A BB=B CC=C DD=D //第一轮，令[ABCD K S I]表示下面的操作： //A=B+((A+F(B,C,D)+X[K]+T[I])<<

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 构成哈希算法的条件： 从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。 哈希算法的应用(上篇) 安全加密 说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。 除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。

前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。 不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。 如果我们拿到一个 MD5 哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。 对于加密知识点的补充，md5这个算法固然安全可靠，但网络上也有针对MD5中出现的彩虹表，最常见的思路是在密码后面添加一组盐码(salt), 比如可以使用md5(1234567.'2019@STARK-%$#-idje-789'),2019@STARK-%$#-idje-789 作为盐码起到了一定的保护和安全的作用。 唯一标识(uuid) 我们可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。比如，我们可以从图片的二进制码串开头取 100 个字节，从中间取 100 个字节，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。

相似图像的检测方法

相似图像的检测方法 一、哈希算法 哈希算法可对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。结果越接近，就说明图像越相似。 常用的哈希算法有三种： 1．均值哈希算法(ahash) 均值哈希算法就是利用图片的低频信息。将图片缩小至8*8，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。将缩小后的图片，转为64级灰度。计算所有64个像素的灰度平均值，将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。 2．感知哈希算法(phash) 感知哈希算法是一种比均值哈希算法更为健壮的算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。先将图像缩小至32*32，并转化成灰度图像来简化DCT的计算量。通过DCT变换，得到32*32的DCT系数矩阵，保留左上角的8*8的低频矩阵（这部分呈现了图片中的最低频率）。再计算8*8矩阵的DCT的均值，然后将低频矩阵中大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”，组合在一起，就构成了一个64位的整数，组成了图像的指纹。 感知哈希算法能够避免伽马校正或颜色直方图被调整带来的影响。对于变形程度在25%以内的图片也能精准识别。 3．差异值哈希算法(dhash) 差异值哈希算法将图像收缩小至8*9，共72的像素点，然后把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。通过计算每行中相邻像素之间的差异，若左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0，共形成64个差异值，组成了图像的指纹。 相对于pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。 二、单通道直方图和三直方图 单通道图，俗称灰度图，每个像素点只能有有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色。三通道图，每个像素点都有3个值表示（如RGB图），所以就是3通道。图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。可以通过计算图像直方图的重合度，来判断图像之间的相似度。 直方图能够很好的归一化，比如256个bin条，那么即使是不同分辨率的图像都可以直接通

哈 希 常 见 算 法 及 原 理 ( 2 0 2 0 )

哈希算法乱谈（摘自知乎） 最近【现场实战追-女孩教-学】初步了解了Hash算法的相关知识，一些人的见解让我能够迅速的了解相对不熟悉的知识，故想摘录下来，【QQ】供以后温故而知新。 HASH【⒈】算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两【О】条性质，就是不可逆和无冲突。 所谓不【１】可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x； 所谓无【б】冲突，就是当你知道x，无法求出一个y，使x与y的HA【９】SH值相同。 这两条性【⒌】质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆，且【２】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【６】，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。 顺便说一下，王小云教授曾经成功制造出MD5的碰撞，即md5(a) = md5(b)。这样的碰撞只能随机生成，并不能根据一个已知的a求出b（即并没有破坏MD5的无冲突特性）。但这已经让他声名大噪了。 HASH算法的另外一个很广泛的用途，就是很多程序员都会使用的在数据库中保存用户密码的算法，通常不会直接保存用户密码（这样DBA就能看到用户密码啦，好危险啊），而是保存密码的HASH值，验

证的时候，用相同的HASH函数计算用户输入的密码得到计算HASH值然后比对数据库中存储的HASH值是否一致，从而完成验证。由于用户的密码的一样的可能性是很高的，防止DBA猜测用户密码，我们还会用一种俗称“撒盐”的过程，就是计算密码的HASH值之前，把密码和另外一个会比较发散的数据拼接，通常我们会用用户创建时间的毫秒部分。这样计算的HASH值不大会都是一样的，会很发散。最后，作为一个老程序员，我会把用户的HASH值保存好，然后把我自己密码的HASH值保存到数据库里面，然后用我自己的密码和其他用户的用户名去登录，然后再改回来解决我看不到用户密码而又要“偷窥”用户的需要。最大的好处是，数据库泄露后，得到用户数据库的黑客看着一大堆HASH值会翻白眼。 哈希算法又称为摘要算法，它可以将任意数据通过一个函数转换成长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示），函数与数据串之间形成一一映射的关系。 举个粒子，我写了一篇小说，摘要是一个string:'关于甲状腺精灵的奇妙冒险'，并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了我的文章，并发表为'关于JOJO的奇妙冒险'，我可以立即发现我的文章被篡改过，因为根据'关于JOJO的奇妙冒险'计算出的摘要不同于原始文章的摘要。 可见，摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡

哈希快速图像匹配算法研究

第19卷第3期 重庆科技学院学报（自然科学版) 2017年6月 哈希快速图像匹配算法研究 王拓于徐红刘志杰 (贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室，贵阳550025) 摘 要:如何快速有效地在大量数据中将图片筛选匹配出来，是图像匹配技术研究的重点课题之一。通过分析感知 哈希算法及 Smf 算法各自的优点，提出用感知哈希算法进行初步图片搜索，利用Smf 算法提取相似图片局部特征， 从而更精准地确定最相似图片，增加图片匹配的鲁棒性。实验结果表明，在对图片进行处理后，哈希快速图像匹配算法仍能快速地从本地图片库中将最相似图片搜索出来。 关键词:感知哈希算法；DCT 变换；Smf 算法；指纹数据 中图分类号: TP 391.41 文献标识码:A 近年来，随着计算机、手机等电子产品的不断发 展和普及，图片已成为我们记录生活的一种重要方 式。据Facebook 官方公布，现在每天上传的图片数 量约20亿张，并且这个数字还在不断增加。同时， 人们也不再仅仅局限于使用文字来搜索图片，“以 图搜图”在这种情况下应运而生。目前应用“以图 搜图”的主要是互联网图像搜索引擎网站，例如 Google 、百度、搜狗、Picitup 、Bing 、TinEye 、Incogno 等。 大部分人的手机、电脑或其他存储设备里面也有成 千上万张图片，如何在自己的图片库里快速找出想 要查看的图片也是一个急需解决的问题。因此，如 何将大量的图片进行数据处理与存储已成为大数据 时代面临和必须解决的一个重要难题[1]。 目前，对图片进行特征提取应用最多的还是在 Sift 算法基础上，先对图像进行特征提取，然后根据 提取特征对图像进行哈希编码，生成这个图像的 “指纹”特征。Sift 算法的优点是对图像的旋转、变 换等都有很好的鲁棒性，缺点是复杂度比较高。此次研究基于Sift 算法的改进算法---Surf 算法，并基于哈希编码规则来提升图片的搜索比对速度[3 _4]。 1算法描述 1.1 感知哈希算法 哈希算法是一种将图片生成一组“指纹”数据 文章编号：1673 -1980(2017)03 -0075 -04 的方法。在进行图片搜索比对时，首先对图片进行 特征信息提取，并生成一组二维数组即图片指纹。 通过对目标图像进行处理得到“指纹”后，将其与哈 希图像库中的图片直接进行“指纹”比对。相对于 其他形式的特征值对比，二维数组有更高的时效性 优点。 感知哈希算法（perceptual hash algorithm ，简写 为pHash )。其流程图见图1 〇 图1感知哈希算法流程图 pHash 对一幅图片的处理过程如下：(1) 缩小尺寸。pHash 将图片缩小成7V * 7V 。 这样做的目的是简化了 DCT 的计算，去除各种图片 尺寸和图片比例的差异，只保留结构、明暗等基本 信息。一般情况下，的值设置为32。 (2) 简化色彩。将图片转化成灰度图像，进一 步简化计算量。 (3) 计算平均灰度。计算图片中所有像素的灰 度平均值。 (4) 计算平均值。如同均值哈希算法一样，计 收稿日期=2016-11 -29 基金项目：贵州省科学技术基金项目“基于 Nutch 的单位内部网络智能搜索引擎研究”（黔科合J 字LKS [2009]17号）；贵州省 经济和信息化委员会资助项目“大规模点模型的并行化真实感实时渲染技术研究”（1158号）；贵州省科技厅攻关 项目“海龙囤申报世界文化遗产关键性技术研究”（黔科合 SY 字LKS [2014]3072号） 作者简介:王拓（1991 一），男，贵州师范大学在读硕士研究生，研究方向为图形图像处理。 ? 75 ?

哈希算法介绍

哈希算法简介

目录 1哈希算法概念 (2) 2哈希函数 (3) 3冲突的解决方法 (3) 4哈希算法应用 (4)

关键词： 算法、哈希、c语言 摘要： 哈希算法在软件开发和Linux内核中多次被使用，由此可以见哈希算法的实用性和重要性。本文介绍了哈希算法的原理和应用，并给出了简略的代码实现，以便读者理解。

1哈希算法概念 哈希(hash 散列，音译为哈希) 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，随后的哈希算法都将产生不同的值。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项作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表，所得存储位置称为哈希地址。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。 查找一般是对项的摸个部分（及数据成员）进行，这部分称为键（key ）。例如，项可以由字符串作为键，附带一些数据成员。 理想的哈希表数据结构只不过是一个包含一些项的具有固定大小的数组。 通常的习惯是让项从0到 TableSize-1之间变化。 将每个键映射到0到TableSize-1 这个范围中的某个数 ，并且将其放到适当的单元中，这个映射就称为散列函数（hash funciton ）。 如右图，john 被散列到3，phil 被散列到4，dave 被散列到6，mary 被散列到7. 这是哈希的基本思想。剩下的问题则是要选择一个函数，决定当两个键散列到同一个值的时候（称为冲突），应该做什么。

几种字符串哈希HASH算法的性能比较

几种字符串哈希HASH算法的性能比较 2011年01月26日星期三 19:40 这不就是要找hash table的hash function吗？ 1 概述 链表查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+ Tree为log2N，但Hash链表查找的时间效率为O(1)。 设计高效算法往往需要使用Hash链表，常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的，Hash 链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响，然而Hash函数是Hash链表最核心的部分，本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串 Hash函数在执行效率、离散性、空间利用率等方面的性能问题。 2 经典字符串Hash函数介绍 作者阅读过大量经典软件原代码，下面分别介绍几个经典软件中出现的字符串Hash函数。 2.1 PHP中出现的字符串Hash函数 static unsigned long hashpjw(char *arKey, unsigned int nKeyLength) { unsigned long h = 0, g; char *arEnd=arKey+nKeyLength; while (arKey < arEnd) { h = (h << 4) + *arKey++; if ((g = (h & 0xF0000000))) { h = h ^ (g >> 24); h = h ^ g; } } return h; } 2.2 OpenSSL中出现的字符串Hash函数 unsigned long lh_strhash(char *str) { int i,l; unsigned long ret=0; unsigned short *s; if (str == NULL) return(0); l=(strlen(str)+1)/2; s=(unsigned short *)str; for (i=0; i ret^=(s[i]<<(i&0x0f)); return(ret);

设计构造哈希表的完整算法,求出平均查找长度

《程序设计与算法分析》实验报告 一设计的目的与内容 1.设计目的 通过本实验需要掌握构造哈希函数表，需要完成设计构造哈希表的完整算法，并求出平均查找长度。 2 实验内容 使用哈希函数：H(K)=3*K MOD 11 并采用开放地址法解决冲突，试在0到10的散列地址空间对关键字序列( 22, 41, 53, 46, 30,13, 01,67)构造哈希函数表，并设计构造哈希表的完整算法，并求出平均查找长度。 二算法的基本思想 1.数据结构的设计 哈希函数H ( key ) =3* key mod 11，哈希表的地址空间为0 ～10，对关键字序列（22, 41, 53, 46, 30,13, 01,67）按线性探测再散列和二次探测再散列的方法分别构造哈希表。 （ 1 ）线性探测再散列： 3*22％11 = 0；3*41 ％11=2 ；3*53％11 = 5 ；3* 46%11=6；3*30%11=2发生冲突，下一个存储地址（2＋ 1 ）％11 ＝ 3 ； 3*13%11=6发生冲突，下一个存储地址（6＋1 ）％11 ＝7 ； 3*01%11=3发生冲突，下一个存储地址（3＋1 ）％11 ＝4 ； 3*67%11=3发生冲突，下一个存储地址是：（3 ＋1 ）％11 ＝4 发生冲突；下一个存储地址（ 4 + 1 ）%11=5发生冲突；下一个存储地址（ 5 + 1 ）%11=6发生冲突；下一个存储地址（6+ 1 ）%11=7发生冲突；下一个存储地址（7 + 1 ）%11=8未发生冲突。

2.算法的基本思想 开放地址法这个方法的基本思想是：当发生地址冲突时，按照某种方法继续探测哈希表中的其他存储单元，直到找到空位置为止。这个过程可用下式描述： H i ( key ) = ( H ( key )+ d i ) mod m ( i = 1,2,…… ，k ( k ≤ m – 1)) 其中：H ( key ) 为关键字key 的直接哈希地址，m 为哈希表的长度，di 为每次再探测时的地址增量。采用这种方法时，首先计算出元素的直接哈希地址H ( key ) ，如果该存储单元已被其他元素占用，则继续查看地址为H ( key ) + d 2 的存储单元，如此重复直至找到某个存储单元为空时，将关键字为key 的数据元素存放到该单元。增量 d 可以有不同的取法，并根据其取法有不同的称呼： （ 1 ） d i ＝ 1 ， 2 ， 3 ，…… 线性探测再散列； （ 2 ）d i ＝1^2 ，－1^2 ，2^2 ，－2^2 ，k^2，-k^2…… 二次探测再散列； （ 3 ） d i ＝伪随机序列伪随机再散列； 三源程序代码及测试结果 1.源程序代码 #include #include #define M 11 #define N 8 struct hterm { int key; //关键字值 int si; //散列次数 };

常见的Hash算法

常见的Hash算法 1.简介 哈希函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG)，从这个角度可以得到一个公认的结论：哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量。 一些常用的分析技术，例如泊松分布可用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)。一般来说，对任意一类的数据存在一个理论上完美的哈希函数。这个完美的哈希函数定义是没有发生任何碰撞，这意味着没有出现重复的散列值。在现实中它很难找到一个完美的哈希散列函数，而且这种完美函数的趋近变种在实际应用中的作用是相当有限的。在实践中人们普遍认识到，一个完美哈希函数的哈希函数，就是在一个特定的数据集上产生的的碰撞最少哈希的函数。 现在的问题是有各种类型的数据，有一些是高度随机的，有一些有包含高纬度的图形结构，这些都使得找到一个通用的哈希函数变得十分困难，即使是某一特定类型的数据，找到一个比较好的哈希函数也不是意见容易的事。我们所能做的就是通过试错方法来找到满足我们要求的哈希函数。可以从下面两个角度来选择哈希函数： 1.数据分布 一个衡量的措施是考虑一个哈希函数是否能将一组数据的哈希值进行很好的分布。要进行这种分析，需要知道碰撞的哈希值的个数，如果用链表来处理碰撞，则可以分析链表的平均长度，也可以分析散列值的分组数目。 2.哈希函数的效率 另个一个衡量的标准是哈希函数得到哈希值的效率。通常，包含哈希函数的算法的算法复杂度都假设为O(1)，这就是为什么在哈希表中搜索数据的时间复杂度会被认为是"平均为O(1)的复杂度"，而在另外一些常用的数据结构，比如图(通常被实现为红黑树)，则被认为是O(logn)的复杂度。 一个好的哈希函数必修在理论上非常的快、稳定并且是可确定的。通常哈希函数不可能达到O(1)的复杂度，但是哈希函数在字符串哈希的线性的搜索中确实是非常快的，并且通常哈希函数的对象是较小的主键标识符，这样整个过程应该是非常快的，并且在某种程度上是稳定的。 在这篇文章中介绍的哈希函数被称为简单的哈希函数。它们通常用于散列（哈希字符串）数据。它们被用来产生一种在诸如哈希表的关联容器使用的key。这些哈希函数不是密码安全的，很容易通过颠倒和组合不同数据的方式产生完全相同的哈希值。 2.哈希方法学 哈希函数通常是由他们产生哈希值的方法来定义的，有两种主要的方法： 1.基于加法和乘法的散列 这种方式是通过遍历数据中的元素然后每次对某个初始值进行加操作，其中加的值和这个数据的一个元素相关。通常这对某个元素值的计算要乘以一个素数。

常用的哈希函数

常用的哈希函数 通用的哈希函数库有下面这些混合了加法和一位操作的字符串哈希算法。下面的这些算法在用法和功能方面各有不同，但是都可以作为学习哈希算法的实现的例子。(其他版本代码实现见下载） 1.RS 从Robert Sedgwicks的Algorithms in C一书中得到了。我(原文作者)已经添加了一些简单的优化的算法，以加快其散列过程。 [java]view plaincopy 1.public long RSHash(String str) 2. { 3.int b = 378551; 4.int a = 63689; 5.long hash = 0; 6.for(int i = 0; i < str.length(); i++) 7. { 8. hash = hash * a + str.charAt(i); 9. a = a * b; 10. } 11.return hash; 12. } 2.JS Justin Sobel写的一个位操作的哈希函数。 [c-sharp]view plaincopy 1.public long JSHash(String str) 2. { 3.long hash = 1315423911; 4.for(int i = 0; i < str.length(); i++) 5. { 6. hash ^= ((hash << 5) + str.charAt(i) + (hash >> 2)); 7. } 8.return hash; 9. } 3.PJW 该散列算法是基于贝尔实验室的彼得J温伯格的的研究。在Compilers一书中（原则，技术和工具），建议采用这个算法的散列函数的哈希方法。

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

Python算法系列-哈希算法 哈希算法一、常见数据查找算法简介二、什么是哈希三、实例：两个数字的和1.问题描述2.双指针办法解决3.哈希算法求解四、总结哈希算法又称散列函数算法，是一种查找算法。就是把一些复杂的数据通过某种映射关系。映射成更容易查找的方式，但这种映射关系可能会发生多个关键字映射到同一地址的现象，我们称之为冲突。在这种情况下，我们需要对关键字进行二次或更多次处理。出这种情况外，哈希算法可以实现在常数时间内存储和查找这些关键字。 一、常见数据查找算法简介 常见的数据查找算法： 顺序查找：是最简单的查找方法。需要对数据集中的逐个匹配。所以效率相对较低，不太适合大量数据的查找问题。 二分法查找：效率很高，但是要求数据必须有序。面对数据排序通常需要更多的时间。 深度优先和广度优先算法：对于大量的数据查找问题，效率并不高。这个我们后面专门讲解。 阿希查找算法：查找速度快，查询插入，删除操作简单等原因获得广泛的应用。 二、什么是哈希 哈希查找的原理：根据数量预先设一个长度为M的数组。使用一个哈希函数F并以数据的关键字作为自变量得到唯一的返回值，返回值的范围

是0~M-1。这样就可以利用哈希函数F将数据元素映射到一个数组的某一位下标，并把数据存放在对应位置，查找时利用哈希函数F计算，该数据应存放在哪里，在相应的存储位置取出查找的数据。 这里就有一个问题： 关键字的取值在一个很大的范围，数据在通过哈希函数进行映射时。很难找到一个哈希函数，使得这些关键字都能映射到唯一的值。就会出现多个关键字映射到同一个值的现象，这种现象我们称之为冲突。 哈西算法冲突的解决方案有很多：链地址法，二次再散列法。线性探测再散列建立一个公共溢出区 注意：链地址法本质是数组+链表的数据结构 链地址法存储数据过程： 首先建立一个数组哈希存储所有链表的头指针。由数组的关键字key 通过对应的哈希函数计算出哈希地址。找到相应的桶号之后，建立新的节点存储该数据。并把节点放到桶内的链表的最后面或者最前面。 链地址法查找数据：由数据关键字通过哈希。函数计算关键字对应的哈希地址之后顺序比较同类不节点。是否与所查到的关键字一样，直到找到数据为止，如果全部节点都不和关键字一样，则书名哈系表里没有该数据。解决了哈希函数的冲突。 用链地址法构造的散列表插入和删除节点操作易于实现，所以构造链表的时间开销很低。但是指针需要开辟额外的地址空间，当数据量很大时会扩大哈希表规模，内存空间要求较大。 三、实例：两个数字的和

Hash算法实验原理及哈希函数简介

任务一 MD5算法111111********* 一．哈希函数简介 信息安全的核心技术是应用密码技术。密码技术的应用远不止局限于提供机密性服务,密码技术也提供数据完整性服务。密码学上的散列函数(Hash Functions)就是能提供数据完整性保障的一个重要工具。Hash函数常用来构造数据的短“指纹”：消息的发送者使用所有的消息产生一个附件也就是短“指纹”，并将该短“指纹”与消息一起传输给接收者。即使数据存储在不安全的地方，接收者重新计算数据的指纹，并验证指纹是否改变，就能够检测数据的完整性。这是因为一旦数据在中途被破坏，或改变，短指纹就不再正确。 散列函数是一个函数，它以一个变长的报文作为输入，并产生一个定长的散列码，有时也称为报文摘要，作为函数的输出。散列函数最主要的作用于是用于鉴别，鉴别在网络安全中起到举足轻重的地位。鉴别的目的有以下两个：第一，验证信息的发送者是真正的，而不是冒充的，同时发信息者也不能抵赖，此为信源识别；第二，验证信息完整性，在传递或存储过程中未被篡改，重放或延迟等。 二．哈希函数特点 密码学哈希函数（cryptography hash function，简称为哈希函数）在现代密码学中起着重要的作用，主要用于对数据完整性和消息认证。哈希函数的基本思想是对数据进行运算得到一个摘要，运算过程满足： z压缩性：任意长度的数据，算出的摘要长度都固定。 z容易计算：从原数据容易算出摘要。 z抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改1个字节，所得到的摘要都有很大区别。 z弱抗碰撞：已知原数据和其摘要，想找到一个具有相同摘要的数据（即伪造数据），在计算上是困难的。

数字签名及哈希函数

数字签名与哈希函数 懂得一点公钥密码基础知识的人都知道，发信息的人用自己的私钥对所发信息进行加密( Encryption )，接收信息者用发信者的公钥来解密( Decryption )，就可以保证信息的真实性、完整性与不可否认性。（注：这里提到的加密、解密是指密码运算，其目的并非信息保密。）那么，我们也可以笼统地说，以上方法就已经达到了数字签名的目的。因为首先，私钥是发信者唯一持有的，别的任何人不可能制造出这份密文来，所以可以相信这份密文以及对应的明文不是伪造的（当然，发信者身份的确定还要通过数字证书来保证）；出于同样原因，发信者也不能抵赖、否认自己曾经发过这份信息；另外，信息在传输当中不可能被篡改，因为如果有人试图篡改，密文就解不出来。这样，用私钥加密，公钥解密的技术方法就可以代替传统签名、盖章，保证了信息的真实性、完整性与不可否认性。 但是，这样做在实际使用中却存在一个问题：要发的信息可能很长，非对称密码又比较复杂，运算量大，而为了保证安全，私钥通常保存在USB Key或IC卡中，加密运算也是在Key或卡中进行。一般来说，小小的USB Key或IC卡中的微处理器都做得比较简单而处理能力较弱，这样，加密所用的时间就会很长而导致无法实用。 另外，即使对于网站服务器而言，虽然它的处理能力很强，但服务器要同时处理许许多多签名加密的事情，也同样存在着加密耗时长系统效率低的问题。 有没有解决这个问题的办法呢？有的，常用的方法是使用哈希函数。 什么是哈希函数 哈希（Hash）函数在中文中有很多译名，有些人根据Hash的英文原意译为“散列函数”或“杂凑函数”，有些人干脆把它音译为“哈希函数”，还有些人根据Hash函数的功能

从头到尾彻底解析Hash 表算法

十一、从头到尾彻底解析Hash表算法 作者：July、wuliming、pkuoliver 出处：https://www.sodocs.net/doc/bd4101153.html,/v_JULY_v。 说明：本文分为三部分内容， 第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解；第二部分为关于Hash表算法的详细阐述；第三部分为打造一个最快的Hash表算法。 ------------------------------------ 第一部分：Top K算法详解 问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 必备知识： 什么是哈希表？ 哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(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。 哈希表的做法其实很简单，就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里。 而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位（文章第二、三部分，会针对Hash表详细阐述）。 问题解析： 要统计最热门查询，首先就是要统计每个Query出现的次数，然后根据统计结果，找出Top10。所以我们可以基于这个思路分两步来设计该算法。 即，此问题的解决分为以下俩个步骤：

SHA-256算法——被认为是目前最安全的Hash函数之一

SHA-256算法——被认为是目前最安全的Hash函数之一 SHA-256算法单向Hash函数是密码学和信息安全领域中的一个非常重要的基本算法，它是把任意长的消息转化为较短的、固定长度的消息摘要的算法。 SHA安全加密标准，是至今国际上使用最为广泛的较为安全的压缩算法之一，由美国NIST 和NSA两个组织共同开发的，此算法于1993年5月11日被美国NIST和NSA设定为加密标准。为了提高Hash函数的安全性能，陆续发布了改进的Hash密码算法SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384及SHA-512等。但随着2004年中国密码专家王小云教授研究小组宣布对MD5、SHA-1等加密算法的破解，随着密码学研究的不断深入和计算机技术的快速发展，美国政府计划从2010年起不再使用SHA-1，全面推广使用SHA-256、SHA-384和SHA-512等加密算法。 SHA-256算法的安全性分析 Hash函数的安全性很大程度上取决于抗强碰撞的能力，即攻击者找出两个涓息M和M'(M ≠M’)，使得H(M)=HM’。因此，评价一个Hash函数的安全性，就是看攻击者在现有的条件下，是否能找到该函数的一对碰撞。目前已有的对Hash函数攻击的方法包括生日攻击、彩虹表攻击、差分攻击等。 生日攻击 生日攻击是一种可用于攻击任何类型Hash函数的攻击方法。从攻击原理上看，它没有利用Hash函数的结构和任何代数弱性质，只依赖于Hash值的长度。因此，抵御生日攻击最有效的方法是Hash值必须有足够的长度。 生日攻击步骤: 发送方用私钥对256位的Hash值加密，并将加密结果附于消息之后一并提交给接收者，攻击者可按如下步骤实施攻击: 1)攻击者生成出消息M的2128种不同的消息变形，每一种消息变形都与原消息M具有相同的含义，同时攻击者再伪造一个假冒的消息M’，并对假冒的消息生成出2128个不同消息，其目的是试图用假冒的消息替代真实消息。 2)比较上述两个集合，找出具有相同Hash值的一对消息Mi和M’j，依照生日悖论原理，攻击者找到碰撞的概率大于0.5。如果没找到，则重新伪造一个消息，并生成2128个变形，直至找到碰撞为止。 3)攻击者将消息Mi(与伪造消息M’j有相同Hash值)提交给A请求签名，后将该签名连同伪造消息M’j一起发送给接收者。 差分攻击 差分攻击是目前破译迭代Hash函数最有效的手法之一，其基本方法是利用明文的输入差值对输出差值的影响，运用差分的高概率的继承或者消除来产生最终的相同输出。一个Hash 函数的安全性高低最终要看能否找到函数的整体碰撞，由于SHA-256算法具有迭代型结构，根据迭代算法的雪崩效应，随着轮数的增加，相应的整体碰撞复杂度会急剧上升，这就使得

字符串Hash函数(源代码)

字符串Hash函数 今天根据自己的理解重新整理了一下几个字符串hash函数，使用了模板，使其支持宽字符串，代码如下： /// @brief BKDR Hash Function /// @detail 本算法由于在Brian Kernighan与Dennis Ritchie的《The C Programming Language》一书被展示而得名，是一种简单快捷的hash算法，也是Java目前采用的字符串的Hash算法（累乘因子为31）。 template size_t BKDRHash(const T *str) { register size_t hash = 0; while (size_t ch = (size_t)*str++) { hash = hash * 131 + ch; // 也可以乘以31、131、1313、13131、131313.. // 有人说将乘法分解为位运算及加减法可以提高效率，如将上式表达为：hash = hash << 7 + hash << 1 + hash + ch; // 但其实在Intel平台上，CPU内部对二者的处理效率都是差不多的， // 我分别进行了100亿次的上述两种运算，发现二者时间差距基本为0（如果是Debug版，分解成位运算后的耗时还要高1/3）； // 在ARM这类RISC系统上没有测试过，由于ARM内部使用Booth's Algorithm 来模拟32位整数乘法运算，它的效率与乘数有关： // 当乘数8-31位都为1或0时，需要1个时钟周期 // 当乘数16-31位都为1或0时，需要2个时钟周期 // 当乘数24-31位都为1或0时，需要3个时钟周期 // 否则，需要4个时钟周期 // 因此，虽然我没有实际测试，但是我依然认为二者效率上差别不大} return hash; }

常见的hash算法有哪些及其原理是什么

常见的hash算法有哪些及其原理是什么 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。 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。 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。 常用hash算法的介绍：（1）MD4 MD4（RFC 1320）是MIT 的Ronald L. Rivest在1990 年设计的，MD 是Message Digest （消息摘要）的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现它是基于32位操作数的位操作来实现的。 （2）MD5 MD5（RFC 1321）是Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

数据结构与算法分析：（十三）哈希算法 前面我们花了两篇把散列表搞清楚了。详情请戳： 数据结构与算法分析：（十一）散列表（上） 数据结构与算法分析：（十二）散列表（下） 可见散列表的重要性！那讲哈希算法为啥把前两篇的散列表的文章贴出了呢？难道它们有什么关系？没错，有关系，而且关系还很大。我们经常听到有人把散列表叫作哈希表或者Hash 表，把哈希算法叫作Hash 算法或者散列算法。那到底什么是哈希算法呢？我们接下来就来进入正题。 一、什么是哈希算法？ 哈希算法书上和各种其他平台上说的好复杂，让初学者一脸懵逼。其实哈希算法的原理非常简单：将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 有点抽象哈，我们拿MD5这种哈希算法来举下例： 我们分别对Riemann和Riemann的博客两个文本计算MD5哈希值，得到两串看起来毫无规律的字符串（MD5 的哈希值是 128 位的 Bit 长度，为了方便表示，我把它们转化成了 16 进制编码）。可以看出来，无论要哈希的文本有多长、多短，通过 MD5 哈希之后，得到的哈希值的长度都是相同的，而且得到的哈希值看起来像一堆随机数，完全没有规律。 MD5("Riemann") = bb4767201ad42c74e650c1b6c03d78fa MD5("Riemann的博客") = cd611a31ea969b908932d44d126d195b

我们再来看下两个非常相似的文本，Riemann和riemann,这两个文本只有首字母大小写不同，但你会发现这两个的哈希值完全不同。 MD5("Riemann") = bb4767201ad42c74e650c1b6c03d78fa MD5("riemann") = a1fb91ac128e6aa37fe42c663971ac3d 而且从哈希值不能反向推导出原始数据，比如上面的哈希值bb4767201ad42c74e650c1b6c03d78fa很难反推对应的文本Riemann。 哈希算法的应用非常非常多，这里选用了常见的七个，分别是安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。 二、哈希算法的应用 1、安全加密 说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。 这里严格意义上来说，MD5 是一个摘要算法，用于生成字符串的摘要信息以及签名校验信息，可以理解为数字签名。因为加密算法的话要有加、解密，而 MD5 是不可逆的，因此不能真正算加密算法。这里考虑 MD5 有加密功能，这里把它归进来哈，杠精勿杠。 除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。 对于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。