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　　拿MD5这种哈希算法具体说明下，比如计算这两个文本的MD5哈希值——“今天我来讲哈希算法”、“jiajia。得到的两串毫无规律的字符串（MD5的哈希值是128位的Bit长度，便于表示，转化为16进制编码）。可以看出，无论文本的长度是多少，得到的哈希值长度是相同的，而且看起来像一堆随机数，完全没有规律。

　　试试两个很相似的文本，虽然只有一个标点的差别，但哈希值是完全不相同的。同时根据哈希值，是很难反向推导出原始数据。

　　对用于加密的哈希算法来说，有两点很重要：第一是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二是散列冲突的概率要很小。

　　这个原理本身很简单，它是说，如果有10个鸽巢，有11只鸽子，那肯定有1个鸽巢中的鸽子数量大于1，换句话说就是，肯定有一个巢里的鸽子数量大于1。

　　哈希算法产生的哈希值的长度是固定且有限的。比如前面说的MD5的鸽子，哈希值是固定的128位二进制串，能表示的数据是有限的，最多表示2^128个数据，而我们要哈希的数据可以是无穷的，那必然会存在哈希值相同的情况。

　　如果我们拿到一个MD5哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到这个MD5值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字了。即便哈希算法理论上存在冲突，但还是很难破解的。

　　先举个例子。如果要在海量的图库中，搜索一张图是否存在，我们不能单纯地用图片的元信息（比如图片名称）来对比，因为有可能存在名称相同但图片内容不同，或者名称不同图片内容相同的情况。那我们该如何搜索呢？

　　任何文件在计算机中都可以表示成二进制码串，所以，比较笨的办法就是，拿要查找的图片的二进制码串与图库中所有图片的二进制码串逐一比对。如果相同，则说明图片在图库中存在。

　　但是，每个图片小则几十KB、大则几MB,转化成二进制是一个非常长的串，比对起来非常耗时。有没有比较快的方法呢？

　　如果还想继续提高效率，我们可以把每个图片的唯一标识，和相应的图片文件在图库中的路径信息，都存储在散列表中。

　　当要查看某个图片是不是在图库的时候，我们先通过哈希算法对这个图片取唯一标识，然后在散列表中查找是否存在这个标识。

　　如果不存在，那就说明这个图片不在图库中，如果存在，我们再通过散列表存储的文件路径，获取到这个已经存在的图片，跟现在要插入的图片做全量的比对，看是否完全一样，如果一样，就说明已经存在；如果一一样，说明两张图片尽管唯一标识相同，但是并不是相同的图片。

　　我们从多个机器上并行下载一个2GB的电影，这个电影文件可能会被分割成很多文件块（比如可以分成100块，每块大约200MB）。等所有的文件块都下载完成之后，再组装成一个完整的电影文件就行了。

　　网络传输是不安全的，下载的文件块有可能是被宿主机恶意修改过的，又或者下载过程中出现了错误，所以下载的文件块可能不是完整的。如果我们没有能力检测这种恶意修改或者文件下载出错，就会导致最终合并后的电影无法观看，甚至导致电脑中毒。现在的问题是，如何来校验文件块的安全、正确、完整呢？

　　我们通过哈希算法，对100个文件块分别取哈希值，并且保存种子文件中。在前面讲过，哈希算法有一个特点，对数据很敏感。只要文件块内容有一丁点儿的改变，最后计算出的哈希值就会完全不同。

　　所以，当文件块下载完成之后，我们可以通过相同的哈希算法，对下载好的文件逐一求哈希值，然后跟种子文件中保存的哈希值比对。如果不同，说明这个文件块不完整或者被篡改了，需要再重新从其他宿主机上下载这个文件块。

　　它直接决定了散列冲突的概率和散列表的性能。不过，相对哈希算法的其他应用，散列函数对于散列算法冲突的要求要低很多。即便是出现个别散列冲突，只要不是过于严重，我们都可以通过开放寻址法或者链表法解决。

　　不仅如此，散列函数对于散列算法计算得到的值，是否能反向解密也并不关心。散列函数中用到的散列算法，更加关注散列后的值是否能平均分布，也就是，一组数据是否能均匀的散列到各个槽中。

　　除此之外，散列函数执行的快慢，也会影响散列表的性能，能以，散列函数用的散列算法一般都比较简单，比较追求效率。

　　这种不可逆性体现在，你不仅不可能根据一段通过散列算法得到的指纹来获得原有的文件，也不可能简单地创造一个文件并让它的指纹与一段目标指纹相一致。

　　第一个应用是唯一标识，哈希算法可以对大数据做信息摘要，通过一个较短的二进制编码来表示很大的数据。

　　第三个应用是安全加密，任何哈希算法都会出现散列冲突，但是这个冲突的概率非常小。越是复杂的哈希算法越难破解，但同样计算时间也就越长。所以，选择哈希算法的时候，要权衡安全性和计算时间来决定用哪种哈希算法。

　　第四个应用是散列函数，这个我们前面讲散列表的时候详细说过，它对哈希算法的要求非常特别，更加看重的是散列的平均性和哈希算法的执行效率。

　　散列算法也并不例外，一种最原始的散列算法就是单纯地选择一个数进行模运算，比如以下程序。

　　Object类的hashCode. 返回对象的经过处理后的内存地址，由于每个对象的内存地址都不一样，所以哈希码也不一样。这个是native方法，取决于JVM的内部设计，一般是某种C地址的偏移。

　　String类的hashCode. 根据String类包含的字符串的内容，根据一种特殊算法返回哈希码，只要字符串的内容相同，返回的哈希码也相同。

　　Integer等包装类，返回的哈希码就是Integer对象里所包含的那个整数的数值，例如Integer i1=new Integer(100), i1.hashCode的值就是100 。由此可见，2个一样大小的Integer对象，返回的哈希码也一样。

　　int，char这样的基础类，它们不需要hashCode，如果需要存储时，将进行自动装箱操作，计算方法同上。

　　在JDK8中，由于使用了红黑树来处理大的链表开销，所以hash这边可以更加省力了，只用计算hashCode并移动到低位就可以了。

　　获取到数组的index的位置。计算了Hash，我们现在要把它插入数组中了

　　插入包装类到数组。如果输入当前的位置是空的，就去，如图，左为插入前，右为插入后

　　如果当前位置已经有了node，且它们发生了碰撞，则新的放到前面，旧的放到后面，这叫做链地址法处理冲突。可以发现，失败的hashCode算法会导致HashMap的性能由数组下降为链表，所以想要避免发生碰撞，就要提高hashCode结果的均匀性。

　　如果用 equal 去比较的线个元素，你 new 一个新的元素出来，需要去调用1000次equal去逐个和他们比较是否是同一个对象，这样会大大降低效率。

　　hashcode实际上是返回对象的存储地址，如果这个位置上没有元素，就把元素直接存储在上面，如果这个位置上已经存在元素，这个时候才去调用equal方法与新元素进行比较，这样大大提高效率。

　　肯定是不可以的，因为不同的对象可能会生成相同的hashcode值。虽然不能根据hashcode值判断两个对象是否相等，但是可以直接根据hashcode值判断两个对象不等，如果两个对象的hashcode值不等，则必定是两个不同的对象。如果要判断两个对象是否真正相等，必须通过equals方法。

　　1)．di=1,2,3,…，m-1，称线)^2,…，±(k)^2,(k=m/2)称二次探测再散列；

　　用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探测技术（线性探测法、二次探测法（解决线性探测的堆积问题）、随机探测法（和二次探测原理一致，不一样的是：二次探测以定值跳跃，而随机探测的散列地址跳跃长度是不定值））在散列表中形成一个探测序列。沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定的关键字，或者碰到一个开放的地址（即该地址单元为空）为止插入即可。

　　用户设置一个简单密码，进行加密后就变成32位，64位，128位等密码了，然后在网上传输就安全多了，一般这种加密密码和时间戳也正相关。截获了也用处不大，就是把时间参数传递过去了，服务器也和本地时间比对的，超过3分钟他们就认为是非法消息，它是不断变化的，破解很困难。

　　很多网站都有输入次数限制，所以对很多网站的密码破解都集中在加密算法上，很少进行字典式攻击了，当然黑客找到网站的漏洞，绕过次数限制，也会进行字典式轰炸。

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