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1、概念的理解，即什麼是哈希算法？
2、哈希算法的應用場景？
3、哈希算法有哪些特徵？
哈希算法的定義
哈希算法又叫散列算法，是將任意長度的二進制值映射為較短的固定長度的二進制值，這個小的二進制值稱為哈希值。它的原理其實很簡單，就是把一段交易信息轉換成一個固定長度的字符串。
這串字符串具有一些特點：
1. 信息相同，字符串也相同。
2. 信息相似不會影響字符串相同。
3. 可以生成無數的信息，但是字符串的種類是一定的，所以是不可逆的。
舉個例子: 1、《大海撈圖》
讓我們舉個例子理解一下：如果我們要搜一張圖片，在沒有人工標註的情況下，於巨大的圖庫中想要以圖搜圖是一件及其龐大而又困難的工作量。可是在訓練集上，通過哈希算法，可以得到一系列哈希函數，通過這些函數，可以將每一張圖片轉化成一串0~1的編碼。
應用的場景有哪些？
舉個例子: 2、《生活處處要編號》
你去上學，班主任會告訴你一個學號；畢業後上班，HR會給你一個工號；你回家，抬頭看得到門牌；你去桑拿，前臺會給你一塊手牌；
站在管理者的角度看，為了把一攤事管得有秩序，就得排序。這樣協作系統能定位目標，更好地服務。否則，課程沒法排，工資沒法算，快遞員找不到你家，甚至在你洗完澡結賬時都會糾結半天，因為前臺搞不清你到底吃了多少果盤。
編號，要解決兩個問題：
1）能定位；
2）無重號。
★小規模編號，比如班級學號，從1、2、3……開始，就能解決問題；
★中等規模的如大企業工號，數字前面得加個字母：A120908；
★大規模編號如身份證系統，別管誰進來，統一18位數字標籤貼在你的身份證上。
但，如果是給互聯網裡的所有文件編號，標籤應該如何貼呢？那可是星辰大海呀，如果按老辦法排序，那得到千年後才能給你現在看的這篇文章編上號。而且遇到重號問題如何解決？是否專門安排公務員管這攤事？那有沒有效率更高的編號方法？有，答案是哈希算法。
哈希的特點？
易壓縮：
對於任意大小的輸入x，Hash值的長度很小，在實際應用中，函數H產生的Hash值其長度是固定的。
易計算：
對於任意給定的消息，計算其Hash值比較容易。
單向性：
對於給定的Hash值，要找到使得在計算上是不可行的，即求Hash的逆很困難。在給定某個哈希函數H和哈希值H（M）的情況下，得出M在計算上是不可行的。即從哈希輸出無法倒推輸入的原始數值。這是哈希函數安全性的基礎。
抗碰撞性：理想的Hash函數是無碰撞的，但在實際算法的設計中很難做到這一點。
有兩種抗碰撞性：一種是弱抗碰撞性，即對於給定的消息，要發現另一個消息，滿足在計算上是不可行的；另一種是強抗碰撞性，即對於任意一對不同的消息，使得在計算上也是不可行的。
高靈敏性：這是從比特位角度出發的，指的是1比特位的輸入變化會造成1/2的比特位發生變化。消息M的任何改變都會導致哈希值H（M）發生改變。即如果輸入有微小不同，哈希運算後的輸出一定不同。
什麼是好的哈希算法？
正如前文維基百科的定義：哈希算法只是將文件映射為哈希值，“映射”的意思是投影。既然是投影，那總會不同的人有一模一樣的影子。所以最終在數學意義上，哈希會發生重號，只是重號概率小到我們難以理解地接近零。
這種無限接近零的概率類似於：明天一早你突然當選美國總統、你從小到大每天都中六合彩，或者下一秒49個外星人在你面前排成7×7方陣……的概率。但萬一碰到了呢？我們把這種情況稱為碰撞。
越好的哈希算法發生碰撞的概率越小。
可如果只為完成“少發生碰撞”這一個目標，很容易實現，你只要把哈希值弄得長長的就可以了。但哈希值最終不是純數字編號，而是數字與字母的組合，目的也只有一個：縮短哈希值長度，便於實際應用。畢竟，沒有人會帶一根1米的香腸出差。
如果你要自建一個小型圖片網站，使用CRC-32短哈希算法給圖片貼標籤就足夠了，它能為你提供42億種不同的標籤，而且文件名長度（哈希值）永遠只有8位。
如果你要檢索論文庫，MD5算法足夠你用：哈希值稍長，但幾乎不會有重複，能讓你做出足夠精準的索引。
而商業級加密，你可以用SHA256：哈希值稍長，但倒推難度極大：需要人類當前所有計算能力總和的千萬倍……還不一定能算出來。
所以，無論是CRC-32、MD5、SHA256……並沒有絕對最好的哈希算法。只有在不同場景下，衡量成本收益之後，才存在相對最優。
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