guava 使用hash算法

本文详细介绍了如何使用MD5和SHA算法(包括SHA-256和SHA-512)来获取字符串的摘要,并通过Guava库进行操作。重点展示了不同算法在64位操作系统上的表现差异,以及如何将摘要转换为字符串形式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用MD5算法获取摘要,并转换为字符串:

Hashing.md5().hashString("sdf");//881710b97e322568d6e8685aa3fbea63

 

使用sha256:

Hashing.sha256().hashString("sdf");//47e476c029f83f2e8fa32d6687956d3ae4db58815da964985a18b0fb4fe187ca

 

 

使用sha512:

Hashing.sha512().hashString("sdf");//901a1d6fe52ff127c3d6c28a323a6567309a61395d1e132babe19091738c782a6f527c0f456cdf82c2a6b9029f5d13cf287a70123875eca075a8845385561912

 

 

64位操作系统使用 SHA-512运算速度比SHA256更佳

 

=============================guava15=======================

 HashCode hashCode= Hashing.md5().hashString("test_password", Charsets.UTF_8);
 String md5=hashCode.toString();

 

wiki:

http://code.google.com/p/guava-libraries/wiki/HashingExplained

<think>好的,用户想查找关于哈希算法的程序实现或示例代码。我需要先整理已有的引用内容,看看是否有相关示例。根据用户提供的引用,引用[1]是使用Guava库实现的MurmurHash示例,而引用[2]则是C语言实现的简单哈希算法。这两个都是哈希算法的具体实现案例,应该可以满足用户的需求。 首先,我需要明确用户的需求。他们可能希望了解不同编程语言中的哈希算法实现,或者不同种类的哈希算法示例。比如MurmurHash是一种非加密哈希函数,适用于一般哈希场景,而引用[2]中的例子可能是一个自定义的简单哈希函数,用于教学或基础用途。 接下来,我应该将这些示例分门别类,用清晰的代码块展示,并解释每个示例的特点和适用场景。需要确保代码格式正确,并且符合用户要求的行内数学公式和独立公式的格式。不过当前的示例代码中并没有数学公式,所以可能不需要处理这部分。 用户可能还需要了解不同哈希算法的应用场景,比如MurmurHash常用于分布式系统或哈希表,而自定义哈希函数可能用于简单的数据存储或教学用途。此外,可能需要提到哈希算法的性能、冲突率、安全性等方面的考虑,但根据用户的提问,重点可能在于代码示例而非理论分析。 然后,根据用户提供的结构,需要生成相关问题。问题应该围绕哈希算法的实现细节、优化方法、应用场景等展开,帮助用户进一步深入学习。 最后,检查所有引用是否正确标注,并确保回答结构清晰,符合用户的要求。需要避免使用Markdown格式,但根据用户提供的示例,代码块需要用三个反引号包裹,并标明语言类型。同时,引用标识要自然地加在对应的段落末尾。</think>以下提供几种常见编程语言的哈希算法实现示例,涵盖不同应用场景: ===Python示例=== ```python # 使用内置hash函数 text = "hello world" print(f"内置哈希值: {hash(text)}") # 注意:不同解释器结果可能不同 # 使用hashlib库(SHA系列) import hashlib sha256 = hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest() print(f"SHA256哈希值: {sha256}") ``` ===Java示例=== ```java // 使用Guava库的MurmurHash3实现[^1] import com.google.common.hash.Hashing; public class HashDemo { public static void main(String[] args) { String input = "hello world"; int hash = Hashing.murmur3_32().hashBytes(input.getBytes()).asInt(); System.out.println("MurmurHash3: " + hash); } } ``` ===C/C++示例=== ```cpp // 简单哈希函数实现[^2] #include <iostream> using namespace std; unsigned int simple_hash(const char* str) { unsigned int hash = 0; while (*str) { hash = (hash << 5) + *str++; } return hash; } int main() { const char* text = "Hello, World!"; cout << "简单哈希值: " << simple_hash(text) << endl; return 0; } ``` ===JavaScript示例=== ```javascript // 使用Web Crypto API async function generateSHA256(input) { const encoder = new TextEncoder(); const data = encoder.encode(input); const hashBuffer = await crypto.subtle.digest('SHA-256', data); return Array.from(new Uint8Array(hashBuffer)) .map(b => b.toString(16).padStart(2, '0')).join(''); } generateSHA256('hello world').then(console.log); ``` §§哈希算法关键知识点§§ 1. 哈希冲突处理:开放寻址法、链地址法等 2. 性能指标:计算速度、碰撞概率、雪崩效应 3. 类型区分:加密哈希(如SHA)与非加密哈希(如MurmurHash) 4. 应用场景:数据校验、密码存储、哈希表、负载均衡等
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