HASH 与 随机数

最新推荐文章于 2024-11-30 16:54:56 发布
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分类专栏： 我的文档 文章标签： hash 算法导论 算法 md5 多值hash
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/axuanwu/article/details/26060711
本文探讨了哈希与多值哈希的概念，包括桶排序和垃圾邮件过滤器的应用。文章阐述了碰撞概率及其优化策略，如选择多值哈希以降低碰撞概率，并介绍了如何通过优化随机数生成器提高哈希函数的性能。此外，通过比较不同的随机数生成方法，如乘法和MD5，展示了如何评估和改进哈希函数的随机性。

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本文主要介绍一下hash与多值hash，然后在讨论一下支撑hash的伪随机数生成器。不感兴趣者可以走了……


一：hash 与 多值hash：

野史

第一次见到hash，是在算法导论里看到的，其中的桶排序就是使用了此类思想，当然也有专门介绍hash的章节。感觉却是高明。后来在sqlseveral中也经常接触，毕竟作为join的一种优化方法经常都很靠谱。而多值hash则是在《数学之美》中接触到的，其中用作垃圾邮件过滤器。两个字：神奇。后来在一些分类统计中经常使用，感触更深。hash的本质就是用一个函数根据内容本身计算出内容的存储位置然后存储之，取的时候自然也就是看到内容立刻就能计算出（而不是找出）目标的位置。

碰撞

这个计算位置的函数先放一下，假设已经有了，而且内容无规律，我们选择了随机函数；先讨论碰撞问题。假设在一个100万的序列中已经有1万个位置被占满，那么再放一个元素时他会落到别人的位置上的概率是1%。这就是碰撞的概率了。当然如果内容存在一定规律，我们不使用随机函数作为hash函数可能会完全不碰撞并且位置使用率很高，例如：如果要计算一篇文章的所有单字的字频统计，就可以使用汉字的

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哈希随机
weixin_45162577的博客
01-09 1449
local 局部命名空间 global 全局命名空间 built-in内建命名空间 ####查看名字空间的方法 局部名字空间 locals() 全局名字空间 globals() 内建命名空间 builtins使用dir查看 ####作用域 local 局部作用域 在函数内部使用 enclosing 闭包/嵌套作用域 函数嵌套函数 上层函数的变量是闭包局部变量 global 全局作用域 全局...
利用哈希表生成不重复的随机数
xindylin的专栏
05-25 5108
函数如下： /// /// 返回一个记录随机数的Hashtable /// /// 要产生的随机数个数 /// 最大值 /// 记录随机数的hashtable public static Hashtable Random(int rmNum,int upNum)
hash 与 随机数（二）
axuanwu的专栏
01-27 1681
__author__ = 'axuanwu' import Mcard card = Mcard.Mcard() # card.setbase() card.set_card(8000) for i in xrange(1, 2001): if i == 999: card.update_card('999') else: card.update_
利用HashSet生成一组不重复的随机数
weixin_34417183的博客
01-30 462
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
基础密码学入门：随机数、hash算法、对称加密算法
usstmiracle的博客
02-27 879
SHA-3算法并不是为了取代SHA-2算法，而是一种在设计上和SHA-2完全不同的算法，主要有四种算法，分别是SHA3-256、SHA3-512、SHA3-224、SHA3-384，输出的长度分别是256比特、512比特、224比特、384比特。SHA-2算法是目前建议使用的Hash算法，截至目前是安全的，主要有四种算法，分别是SHA-256、SHA-512、SHA-224、SHA-384，输出的长度分别是256比特、512比特、224比特、384比特。，随机数算法会生成一样的随机数，只是时间长短的问题。
398. 随机数索引-哈希表法
weixin_43327597的博客
07-23 331
给你一个可能含有重复元素的整数数组nums，请你随机输出给定的目标数字target的索引。你可以假设给定的数字一定存在于数组中。solution.pick(3);//随机返回索引2,3或者4之一。每个索引的返回概率应该相等。solution.pick(3);//随机返回索引2,3或者4之一。每个索引的返回概率应该相等。solution.pick(1);因为只有nums[0]等于1。...
openssl使用哈希算法生成随机密钥
m0_49476241的博客
11-30 2143
OpenSSL 提供了一套功能强大的随机数生成函数，用于生成高质量的伪随机数。OpenSSL 的随机数生成函数设计灵活，满足了从简单随机需求到高安全性应用的各种场景。OpenSSL 的随机数生成器依赖熵池，通常会自动初始化，但可以通过这些函数手动添加种子数据。OpenSSL 的随机数生成器使用熵池作为随机性的来源，依赖于系统提供的随机性（如。这里可以看到每次运行后生成的密钥都是不一样的，这样就保证了密钥的不一致性。：为随机数生成器添加种子值或熵，增强其随机性。：生成高质量的加密级别伪随机字节。
生成不重复的随机数
sjn2194662620的博客
03-28 150
利用HashSet 只能存放不同的值 public class zuo { public static void main(String[] args) { HashSet<Integer> set = new HashSet<>(); int min = 2, max = 200, n = 10; randomSet(min, max, n, set); } public static void rando.
加密和解码（不同加密方法：随机数，hash，出现次数）
qq_43515555的博客
06-26 924
原题： TinyURL是一种URL简化服务， 比如：当你输入一个URL https://leetcode.com/problems/design-tinyurl 时，它将返回一个简化的URL http://tinyurl.com/4e9iAk. 要求：设计一个 TinyURL 的加密 encode 和解密 decode 的方法。你的加密和解密算法如何设计和运作是没有限制的，你只需要保证一个URL可以被加密成一个TinyURL，并且这个TinyURL可以用解密方法恢复成原本的URL。 解法： 随机数 大致框架
深入学习Java中该如何获取随机数
From zero
07-14 1492
在java中，我们经常会遇到一些需要生成随机数的场景，像生成随机id、业务码、订单号，摇号获取随机数之类的。 虽然我们无师自通的直接拿random类用了很久，但其实它里面也是有很多门道的，并不像表面那么简单。它在我们的开发的实际应用场景中也经常用到，所以我觉得很有必要系统的学习理一下关于随机数生成。 另外，随机数生成的还涉及了部分密码学、加密算法和锁之类的知识，顺带可以学到一些其他知识。     首先我们看看JAVA中，常用的几种获取随机值的方式 一、JAVA中获取随机数的方式 1..
使用SQL语句随机获取数据
qq396122519的专栏
03-07 833
SQL Server--> SELECT  TOP 50 * FROM TAB_USERS ORDER BY NEWID(); ORACLE--> SELECT * FROM (SELECT * FROM TAB_USERS ORDER BY DBMS_RANDOM.RANDOM()) WHERE RONUM<=50 MYSQL--> SELECT * FROM TAB_USERS O
哈希表与哈希（Hash）算法
yangxiaoboQAZ1的博客
08-05 1027
一、概述 假设有关键字为k,则其值存放在f(k)的存储位置上.这样,不需比较便可直接取得所查记录.f(k)为Hash函数,按这个思想建立的表为Hash表. 但是在f(k)的计算过程中,会出现不同的k计算出相同的值,这也称为Hash冲突,为了解决这个问题,我们还需要一个处理冲突的方法. 综上所述,根据Hash函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的"像"作为记录在表中的存储位置,这种表便称为Hash表,这一映射过程称为Hash造表或Ha...
菜鸟专辑三：基础的哈希（Hash）算法
qq_43457097的博客
04-22 1122
一：什么是哈希算法 对于学习该文章的笔记。https://www.cnblogs.com/GotoJava/p/7571405.html 散列算法，又称哈希算法。它可以通过一个函数将一个任意长度的数据转化成为长度固定的字符串。 哈希的思路：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。 在哈希表中存在着表的位置和关键字存在某一确定位置。 二：哈希构造函数方法 1.直接定址： 以数据...
【C++天梯计划】1.8 哈希算法(hash)
lzx_xzl_______的博客
11-18 1795
哈希算法，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，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，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。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。
算法基础—Hash算法
拾遗阁
12-13 439
1.Hash介绍 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，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，所以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。 所有散列函数都有如下一个基本特性：根据同...
字符串哈希
qq_41161266的博客
01-30 660
例如：有字符串abc，a哈希值为a，ab哈希值为a*128+b，abc哈希值为a*128*128+b*128+c，因此，若想要求bc哈希值，使用abc-a哈希值即可。查询时，遍历所有哈希值，若存在相同哈希值，则按编号找到对应意思。因此枚举密文长度k，若后n-k个和前n-k个子串的哈希值相同，则密文为前k个。它的完整字符串应为：前半段为密文，后半段为明文，两端拼接而成的字符串。输入n，以及n行，每行两个词，第一个词表示意思，第二个词表示单词。接着输入m，以及m行，每行一个词，表示要查询的词。
数据结构----哈希
li94263的博客
03-18 1071
哈希函数的构造方法： 1、直接定址法 2、数字分析法 3、折叠法 4、除留余数法 5、随机数法 6、平方取中法 如何处理哈希冲突： 1、开放地址法 2、再散列函数法 3、链地址法 4、公共区溢出法 ...
hash算法原理详解
热门推荐
至道
05-19 24万+
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被
Hash综述
Together_CZ的博客
04-24 4472
MinHash算法 1.概述     跟SimHash一样，MinHash也是LSH的一种，可以用来快速估算两个集合的相似度。MinHash由Andrei Broder提出，最初用于在搜索引擎中检测重复网页。它也可以应用于大规模聚类问题。 2.Jaccard index     在介绍MinHash之前，我们先介绍下Jaccard index。
hash随机数
最新发布
05-20
### 如何使用哈希函数生成随机数 为了生成基于哈希的随机数，可以利用哈希函数将输入数据映射为固定长度的输出值。这种方法的核心在于选择合适的哈希函数以及合理设计输入参数[^1]。 #### 使用 Python 的内置 `hash` 函数 Python 中的 `hash()` 是一种快速的哈希函数，但它并非专为生成随机数而设计。其主要用途是对对象进行唯一标识，因此它的输出可能不具备良好的统计特性。如果需要更可靠的解决方案，则需考虑其他选项[^2]。 ```python def generate_hash_random(input_string, seed="default"): combined_input = input_string + str(seed) hash_value = hash(combined_input) random_number = abs(hash_value) % 100 # 将范围限定在 [0, 99] return random_number ``` 此代码片段通过组合输入字符串与种子值来创建不同的哈希结果，并将其转化为一个介于 `[0, 99]` 范围内的整数值作为“随机数”。 --- #### 利用安全哈希算法（SHA/MD5） 当对安全性有一定需求时，可以选择标准的安全哈希算法如 SHA 或 MD5 来生成更加不可预测的结果。尽管这类算法较慢，但它们能够提供更好的分布特性和抗碰撞能力[^3]。 ```python import hashlib def sha_based_random(input_string, seed="salt", length=8): hasher = hashlib.sha256() data_to_hash = f"{input_string}{seed}".encode('utf-8') hasher.update(data_to_hash) hex_result = hasher.hexdigest()[:length] # 截取前几位字符形成短码 int_result = int(hex_result, base=16) # 如果需要转成整型可执行该步 return int_result / (16 ** length) # 归一化至 [0, 1] example_output = sha_based_random("test_key") print(example_output) ``` 上述例子展示了如何借助 SHA-256 创建浮点形式的伪随机数序列。注意这里加入了自定义 salt 参数以增强灵活性并防止重复模式出现。 --- #### 结合 OpenSSL 库生成高质量随机数 对于更高层次的应用场景，特别是涉及敏感信息安全领域的时候，建议采用专门库例如 OpenSSL 提供的功能接口获取经过充分验证过的强随机源材料[^4]。 ```c #include <openssl/rand.h> #include <stdio.h> void openssl_generate_random(unsigned char *buffer, size_t num_bytes){ if(!RAND_bytes(buffer, num_bytes)){ fprintf(stderr,"Error generating secure random bytes.\n"); } } int main(){ unsigned char rand_data[16]; openssl_generate_random(rand_data,sizeof(rand_data)); printf("Generated Random Data:"); for(int i=0;i<sizeof(rand_data);i++)printf("%02X ",rand_data[i]); puts(""); } ``` 以上 C 程序示范了怎样调用 OpenSSL API 获取一段十六字节长的高强度随机比特串。实际项目里可以根据具体业务逻辑调整所需大小及其他细节配置项。 --- ### 解决哈希随机数中的常见问题 1. **冲突控制** 即使采用了优秀的哈希方案，在大规模应用环境下仍不可避免会出现两个不同原始值对应同一目标索引的情况即所谓“哈希冲突”。此时可通过链地址法、开放定址法等策略加以缓解。 2. **性能优化** 若单纯追求运算速度而不顾质量的话可能会选用简单线性的映射规则；反之则倾向于复杂度较高的非线性变换结构。权衡两者间的关系往往取决于特定任务的实际约束条件。 3. **跨平台一致性保障** 不同操作系统或编译环境可能导致同样算法得出不一样的最终成果。所以在分布式系统架构下务必确认所选机制具备足够的移植兼容性特征。 ---
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