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　　摘要Hash表是一种重要的数据结构，广泛应用于快速查找、匹配算法，同时在信息安全、数据库设计和海量信息处理方面有着重要的作用，本文首先介绍Hash表的的实现原理，进一步从Hash算法的常见应用场景探析其在各领域的广泛作用，渐进的讨论了数据结构中散列的思想，最后总结Hash算法的应用原则，帮助从业人员能够快速理解Hash的思想，并能够理解应用。

　　Hash即散列，是指设计一个散列函数把一个任意长度的输入转变为固定长度的输出，输出作为散列的hashkey，通常情况下，输入空间远大于输出空间，因此散列映射是一种压缩映射，但是不同的输入有可能会映射为相同的输出，所以通过hashkey不能唯一确定输入。Hash表是一种根据hashkey直接访问的数据结构，通过把关键字散列为一个hash值，然后根据hash值直接访问数据，理论上可以达到近似O（1）时间复杂度的访问速度，加快了查找速度。同时Hash也是一种重要的算法思想，在很多领域有着广发的应用。接下来本文通过对hash表的原理进行深入解析，进一步从应用的角度探析Hash算法的几个常见应用场景。

　　利用一个很大的数组存储数据，同时设计一个散列函数使得每个元素的关键字通过散列得到的散列值可以与数组下标对应起来，这样的一个数组称之为Hash表，但是因为每个数据的关键字通过散列函数得到的散列值有可能不是一一对应的，这时就会产生冲突，因此Hash表在设计的时候应该尽量选择较好的散列函数来避免或减少冲突。

　　Hash表中元素是由Hash函数确定的。将数据的关键字Key作为输入变量，通过一定的映射关系，计算出的Hash值，即为该元素的存储地址Addr。表示为：

　　为此在建立一个哈希表之前需要构造一个合适的哈希函数，常见的哈希函数设计方法有：直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、随机数法、除留余数法等无论哈希函数设计有多么精细，都会产生冲突现象，也就是2个关键字处理函数的结果映射在了同一位置上，因此，有一些方法可以避免冲突。常见的有：开放定址法、再哈希法、链地址法、建立一个公共溢出区等。

　　一个不好的哈希函数，会造成很多冲突的情况，而解决冲突会浪费大量时间，因此应尽力避免冲突。理论上是可以设计出一个几乎完美，几乎没有冲突的函数的。然而这样函数设计很浪费时间而且编码一定很复杂因此，Hash函数还需要易于编码和实现。同时设计一个优有时需要根据实际应用的要求对Hash表结构进行相应的改进。

　　Hash算法应用比较广泛，例如快速查找，负载均衡、安全领域都有使用。Hash算法最常见的几种应用为：Hash表，快速查找算法；一致性Hash算法，缓存系统；SHA加密算法。

　　MD5（RFC1321）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，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。

　　SHA1是由NISTNSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举（brute-force）性更好。SHA-1设计时基于和MD4相同原理，并且模仿了该算法。

　　Hash算法在快速查找中的应用很广泛，HashMap应该说是Java中最经典的一个应用范例。HashMap本身是用一个Hash表和一个链表来实现的。通过对key进行hash，再进行二次hash，将得到的结果同Hash表长度-1进行位与（

　　校验算法中较为常见的有奇偶校验和循环冗余检验，但是这两种算法没有检测数据被修改的能力，他们能够一定程度的纠正信道传输中的错误，但不能防止恶意破坏数据。但是散列算法中MD5的“数字指纹”特性，可以提供这种能力，它是一个被最广泛使用文件完整性校验算法，同时在很多的操作系统中直接提供了计算md5的命令。

　　在当代的密码学体系中，Hash算法是其中极为重要的一部分，在数字签名协议的应用中，单向Hash函数应用广泛，其中Hash值又称位数字签名，统计学上认为其与文件本身是等效的。

　　2004年8月17日，山东大学王小云教授研究成果――对MD5、HAVAL-128、MD4和RIPEMD等四个著名密码算法的破译结果，次年二月破解SHA-1密码。

　　在校验用户口令时，要保证用户口令不能够被存储位明文，但是系统又可以到达校验的目的，这时可以利用Hash算法对口令进行加密处理。3.4.2校验重复提交的消息

　　数据库操作中，用户可能会因为人为错误重复提交数据，系统需要拒绝接收这些数据，这时可以通过校验每次提交数据的Hash值，当发现重复Hash值的数据时，数据就可能会是重复的，然后再进一步验证。

　　数据库的乐观锁机制通常是在表中增加一列，记录一个时间戳的数据版本，如果当表的数据太多时，在表中增加一列显然会给数据库系统带来比较大的负载。这时可以利用Hash算法计算一个虚拟的数据版本列，达到数据库乐观锁控制。例如Oracle数据库就提供了Hash算法的存储过程，支持这一操作。

　　海量数据无法一次性的在内存中处理，可以通过哈希分治的思想，利用Hash映射把海量的数据分割成小的数据块，然后再通过计算程序进行处理。大数据时代，许多计算问题都会存在数据量太大的问题。通过设计合理的Hash映射散列，可以有效的使得原始的海量数据均匀的分布为小数据块，不同数据块之间可以单独处理，从而可以解决部分海量数据处理的问题。

　　综上所述，Hash算法的思想在数据结构、信息安全、数据库、海量数据处理等各领域均有重要应用，深入理解Hash算法的原理，对于实际掌握和应用Hash策略有着重要的意义。同时在应用不同的实际问题中，能够有效利用和改进Hash算法，从而达到学以致用的目的。

　　[7]龚俊，柯胜男，朱庆，等.一种集成R树、哈希表和B树的高效轨迹数据索引方法[J].测绘学报，2015，44（05）：570-577.

　　[8]****飞，张坤龙，康超凡.基于低冲突帮助机制的快速无等待哈希表算法[J].计算机工程，2015，41（11）：52-58.

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