计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

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. 打造最快的Hash表(和Blizzard的对话) 先提一个简单的问题,如果有一个庞

来源声明: http://blog.minidx.com/2008/01/27/446.html 先保存下来,以备后面研究,现在还看不懂! 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. 链表查找的时间效率为O(N),二分法为log2N,B+

前言 用过暴力破解工具 hashcat 的都知道,这款软件的强大之处在于它能充分利用 GPU 计算,比起 CPU 要快很多.所以在破解诸如 WiFi 握手包.数据库中的口令 Hash 值时,能大幅提高计算效率. 当然 GPU 仍属于通用硬件,显然还不是最优化的.要是为特定的算法打造特定的硬件,效率更是高出几个量级.比特币矿机就是很好的例子. 硬件的仍在不断进步,系统安全等级若不提高,暴力破解将会越来越容易.因此,一种能抵抗「硬件破解」的 Hash 算法,显得很有必要. 时间成本 在探讨如何对抗硬

问题导读1.哈希算法在区块链的作用是什么?2.什么是哈希算法?3.哈希算法是否可逆?4.比特币采用的是什么哈希算法? 作用在学习哈希算法前,我们需要知道哈希在区块链的作用哈希算法的作用如下:区块链通过哈希算法对一个交易区块中的交易信息进行加密,并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串. 区块链的哈希值能够唯一而精准地标识一个区块,区块链中任意节点通过简单的哈希计算都接获得这个区块的哈希值,计算出的哈希值没有变化也就意味着区块链中的信息没有被篡改. 定义 hash (哈希或散列)算法是信息技

一.简述 HASH算法的本质是特征提取——将某种不太好表示的特征,通过某种压缩的方式映射成一个值.这样,就可以优雅解决一部分难以解决的特征统计问题. 同时考虑到hash算法的本质是个概率算法,因此并不能保证所有的数据都不发生冲突<冲突是指两个不同的特征计算出了同一个HASH值>,因此可以考虑使用双hash的形式,使用两个不同的HASH算法,算出来的HASH值来表示一个特征量——pair<ull,ull>就是一种实现方式. 一种常用的hash算法来自一一个递推式:hash[i] =

转自:http://colobu.com/2015/04/13/consistent-hash-algorithm-in-java-memcached-client/ memcached Java客户端spymemcached的一致性Hash算法 最近看到两篇文章,一个是江南白衣的陌生但默默一统江湖的MurmurHash,另外一篇是张洋的一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用.虽然我在项目中使用memcached的java客户端spymemcached好几年了,但是对它的一致性哈希算法的细节从来

原文来自:http://sfsrealm.hopto.org/inside_mopaq/chapter2.htm#hashes 促进历史进步的大多数契机都是在解决特定问题的过程中产生的,本文讨论一下MPQ格式的合适解决方案. ----MPQ是暴雪的一种文本压缩格式,可以压缩包括坐标.算法.声音.动画.字符串等. HASHS 问题:你可能有一个非常长的字符串数组,现在有一个新字符串,想要判断该字符串是否在数组中,简单粗暴的方法是挨个比较,但最大的弊端就是大部分场合下速度慢到不能忍. 解决方案:ha

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

1.引用计数算法 引用计数(Reference Counting)算法是每个对象计算指向它的指针的数量,当有一个指针指向自己时计数值加1:当删除一个指向自己的指针时,计数值减1,如果计数值减为0,说明已经不存在指向该对象的指针了,所以它可以被安全的销毁了.可以很直观的用下面的图表示: 引用计数算法的优点在于内存管理的开销分布于整个应用程序运行期间,非常的“平滑”,无需挂起应用程序的运行来做垃圾回收:而它的另外一个优势在于空间上的引用局部性比较好,当某个对象的引用计数值变为0时,系统无需访问位于堆