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python教学资料源码否在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，它需要保证输出的分享股票附图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。源码分析怎么开发
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。站长湾导航源码
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，现成源码定制系统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。
