1.#解 算法初步：散列（hash）
2.哈希算法与MD5、算法算法SHA
3.哈希算法的源码原理
4.常见的哈希算法有哪些？
#解 算法初步：散列（hash）
散列算法是一种常用的数据处理技术，其核心在于通过函数将数据转换为唯一的代码整数，以提高查询效率。算法算法在面对特定问题时，源码比如快速判断M个数是代码struts2inaction 源码否在N个数中出现过，常规的算法算法遍历方法时间复杂度高达O(NM)，效率低下。源码
一个更有效的代码方法是使用数组，通过预先计算每个元素的算法算法散列值，查询时可以直接通过散列值定位，源码将时间复杂度降低到O(N+M)。代码例如，算法算法对于N个字符串中的源码查询，可以利用散列函数快速找出查询字符串出现的代码次数。
散列的本质是通过一个函数（散列函数）对输入（key）进行转换，得到一个唯一的哈希值（Hash(key)）。理解这个概念的关键在于散列函数的设计，它需要保证输出的linux获取web源码哈希值能够尽量唯一地对应输入。动画形式的教程能帮助加深理解。
以三位大写英文字母组成的字符串为例，我们可以通过散列解决查询字符串在N个字符串中出现的次数问题。在实际应用中，推荐使用C++标准库模板库中的散列函数，这将大大简化代码并提高效率。
总的来说，散列是一种强大的工具，它用空间换取时间，对于处理大量数据时的查询问题，提供了高效且实用的解决方案。
哈希算法与MD5、SHA
哈希算法(Hash Algorithm)又称散列算法、散列函数、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。哈希算法将数据重新打乱混合，重新创建一个哈希值。8位源码扩展
哈希算法通常有以下几个特点：
哈希算法主要用来保障数据真实性(即完整性)，即发信人将原始消息和哈希值一起发送，收信人通过相同的哈希函数来校验原始数据是否真实。
注：
哈希算法主要有MD4、MD5、SHA。
冲突避免：
宇宙中原子数大约在的次方到次方之间，所以2的次方有足够的空间容纳所有的可能，算法好的情况下冲突碰撞的概率很低。
MD5
1、数据填充
对消息进行数据填充，使消息的长度对取模得，设消息长度为X，即满足X mod =。根据此公式得出需要填充的数据长度。
填充方法：在消息后面进行填充，填充第一位为1，其余为0。进出量指标源码
2、添加消息长度
在第一步结果之后再填充上原消息的长度，可用来进行的存储长度为位。如果消息长度大于，则只使用其低位的值，即（消息长度 对 取模）。
在此步骤进行完毕后，最终消息长度就是的整数倍。
3、数据处理
准备需要用到的数据：
4个常数： A = 0x, B = 0x0EFCDAB, C = 0xBADCFE, D = 0x; 4个函数：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)); 把消息分以位为一分组进行处理，每一个分组进行4轮变换，以上面所说4个常数为起始变量进行计算，重新输出4个变量，以这4个变量再进行下一分组的运算，如果已经是最后一个分组，则这4个变量为最后的结果，即MD5值。
代码实现： MD5算法C代码实现
SHA-1
年2月日，吴恩达源码CWI Amsterdam与Google宣布了一个成功的SHA-1碰撞攻击[][]，发布了两份内容不同但SHA-1散列值相同的PDF文件作为概念证明。
SHA1的分组过程
对于任意长度的明文，SHA1的明文分组过程与MD5相类似，首先需要对明文添加位数，使明文总长度为（mod）位。在明文后添加位的方法是第一个添加位是l，其余都是0。然后将真正明文的长度（没有添加位以前的明文长度）以位表示，附加于前面已添加过位的明文后，此时的明文长度正好是位的倍数。与MD5不同的是SHA1的原始报文长度不能超过2的次方，另外SHA1的明文长度从低位开始填充。
经过添加位数处理的明文，其长度正好为位的整数倍，然后按位的长度进行分组（block），可以划分成L份明文分组，我们用Y0，Y1，……YL-1表示这些明文分组。对于每一个明文分组，都要重复反复的处理，这些与MD5是相同的。
对于位的明文分组，SHA1将其再分成份子明文分组（sub-block），每份子明文分组为位，我们使用M[k]（k= 0, 1,……）来表示这份子明文分组。之后还要将这份子明文分组扩充到份子明文分组，我们记为W[k]（k= 0, 1,……），扩充的方法如下。
W t = M t , 当0≤t≤
W t = ( W t-3 ⊕ W t-8⊕ W t-⊕ W t- ) «< 1, 当≤t≤
SHA1有4轮运算，每一轮包括个步骤（一共步），最后产生位摘要，这位摘要存放在5个位的链接变量中，分别标记为A、B、C、D、E。这5个链接变量的初始值以进制位表示如下。
A=0x
B=0xEFCDAB
C=0xBADCFE
D=0x
E=0xC3D2E1F0
SHA1的4轮运算
SHA1有4轮运算，每一轮包括个步骤，一共步，当第1轮运算中的第1步骤开始处理时，A、B、C、D、E五个链接变量中的值先赋值到另外5个记录单元A′，B′，C′，D′，E′中。这5个值将保留，用于在第4轮的最后一个步骤完成之后与链接变量A，B，C，D，E进行求和操作。
SHA1的4轮运算，共个步骤使用同一个操作程序，如下：
A,B,C,D,E←[(A«<5)+ ft(B,C,D)+E+Wt+Kt],A,(B«<),C,D
其中 ft(B,C,D)为逻辑函数，Wt为子明文分组W[t]，Kt为固定常数。这个操作程序的意义为：
● 将[(A«<5)+ ft(B,C,D)+E+Wt+Kt]的结果赋值给链接变量A；
● 将链接变量A初始值赋值给链接变量B；
● 将链接变量B初始值循环左移位赋值给链接变量C；
● 将链接变量C初始值赋值给链接变量D；
● 将链接变量D初始值赋值给链接变量E。
代码实现： SHA-1算法C代码实现
SHA-
SHA- 算法输入报文的最大长度不超过2^ bit，输入按-bit 分组进行处理，产生的输出是一个-bit 的报文摘要。
代码实现： SHA-算法C代码实现
参考
简书： Hash算法总结
维基百科： 哈希函数散列函数
维基百科： MD5算法
百度百科： MD5
CNBlogs: SHA1算法原理
CSDN： SHA-算法实现
哈希算法的原理
1、哈希算法又叫散列算法，是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。它的原理其实很简单，就是把一段交易信息转换成一个固定长度的字符串。MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。
2、这串字符串具有一些特点：
（1）信息相同，字符串也相同。
（2）信息相似不会影响字符串相同。
（3）可以生成无数的信息，但是字符串的种类是一定的，所以是不可逆的。
常见的哈希算法有哪些？
1、RSHash
unsigned int RSHash(const std::string& str)
{
unsigned int b = ;
unsigned int a = ;
unsigned int hash = 0;
for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash = hash * a + str[i];
a = a * b;
}
return hash;
}
2、JSHash
unsigned int JSHash(const std::string& str)
{
unsigned int hash = ;
for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash ^= ((hash << 5) + str[i] + (hash >> 2));
}
return hash;
}
3、PJWHash
unsigned int PJWHash(const std::string& str)
{
unsigned int BitsInUnsignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnsignedInt * 3) / 4);
unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnsignedInt / 8);
unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnsignedInt - OneEighth);
unsigned int hash = 0;
unsigned int test = 0;
for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash = (hash << OneEighth) + str[i];
if((test = hash & HighBits) != 0)
{
hash = (( hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return hash;
}
4、ELFHash
unsigned int ELFHash(const std::string& str)
{
unsigned int hash = 0;
unsigned int x = 0;
for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash = (hash << 4) + str[i];
if((x = hash & 0xFL) != 0)
{
hash ^= (x >> );
}
hash &= ~x;
}
return hash;
}
5、BKDRHash
unsigned int BKDRHash(const std::string& str)
{
unsigned int seed = ; // etc..
unsigned int hash = 0;
for(std::size_t i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash = (hash * seed) + str[i];
}
return hash;
}
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。