发布时间：2023-06-27 12:37:11
问题一：hash是什么意思 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为”哈希“的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入销答羡值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
HASH主要用于信息安全领域中加亏拍密算法，他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里,叫做HASH值. 也可以说，hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系
了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5 和 SHA1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的
问题二：什么是哈希算法？ 举个更形象点的例子。这东西其实就像字典（其实就是）。你给出来的字符串是一个单词，他在字典里面所属的条目是A-Z其中一个字母。不管你给的单词有多长，他总属于字典中某一个目录下（也就是首字母。。）。你现在有两个单词，你不知道他们都是什么，但是你知道一个在“A”里面一个在“E”里面。这样你就知道这俩肯定不是同样的单词。不过由于每个条目下都有一大堆的单词，所以你还是不知道这两个单词具体是什么。当然也有很大的概率两个单词都在E里面，这种情况叫做一种“碰撞”。两个不同的东西生成了同样的结果。拿到360的例子上来说就是，你开了家网站，起了个特别诡异的名字，用奇虎的哈希算法算出来的结果和某个不良网站一样。那么你的网站就被当不良网站屏蔽掉了。一个好的哈希算法要保证尽可能的少产生碰撞。还是说你之前查字典的例子。这次你把字典拆了。给里面每个首字母下面又加了26个条目，分别是A-Z，里面装着以这些当结尾的单词。这样你随便挑两个单词是一个坑里出来的概率就小多了。然后突然你有一天觉醒了。感觉就差俩单词太费劲了。所以你买了本空字典，把天下单词挨个试一遍，终于把所有目录里面都填满了。然后你以后找单词就很方便了。别人给你一个单词首字母是A，你就随便从A里面找个应附上。虽然不知道是不是他说的那个，但至少看起来是一个坑里出来的就过关了。这字典就叫彩虹表。这东西写起来比较耗时。没准你算了二十年发现试过的那些单词首字母全是XYZ，但是人家每次给的都是ETA，那之前的活都白干了。虽然这种方法得到的不是原始记录，而仅仅是与之具有相同特征的记录。而且有这个特征的记录可能有一大堆。有的时候你碰巧拿到的就是原来的那个，但大多数拿到的都是垃圾。如果你的表很全的话，那很有可能一堆记录里面有个和原来的那条一模一样的。这时候你可以根据别的什么信息猜猜找的是什么。比如你俩正打架，然后找出来他给你的单词是F开头的，那基本上就能猜出来了。这就是哈希算法。一个好的哈希算法仅仅知道结果的话是极难反算出原始数据来的，特别是有意义的原始数据。
问题三：hash中文是什么意思 hash 英[h??] 美[h??]
n. 剁碎的食物; #号; 蔬菜肉丁;
vt. 把…弄乱; 切碎; 反复推敲; 搞糟;
[例句]The Government made a total hash of things and squandered a *** all fortune
*** 把事情搞砸了，还白白浪费了一大笔钱。
[其他] 第三人称单数：hashes 复数：hashes 现在分词：hashing过去式：hashed 过去分词：hashed
问题四：Hashobject是什么意思 Object 类是类层次的根类.每个类都把 Object 作为一个父类.包含数组在内的全部对象均实现这个类的方法.
里面的举坦方法索引
clone()
创建与该对象的类相同的新对象.
equals(Object)
比较两对象是否相等.
finalize()
当垃圾回收器确定不存在对该对象的更多引用时,对象的垃圾回收器调用该方法.
getClass()
返回一个对象的运行时间类.
hashCode()
返回该对象的散列码值.
notify()
激活等待在该对象的监视器上的一个线程.
notifyAll()
激活等待在该对象的监视器上的全部线程.
toString()
返回该对象的字符串表示.
wait()
等待这个对象另一个更改线程的通知.
wait(long)
等待这个对象另一个更改线程的通知.
wait(long,int)
等待这个对象另一个更改线程的通知.
你在头文件里面应用这个java.lang.Object就能直接用上面个方法了.java.lang.Object就是写好的方法打成包.不用你自己再去写里面的方法了.你只要调用就好了.OK
问题五：hash什么意思 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
HASH函数(计算机算法领域）
问题六：韩语哈希巴 哈及吗什么意思 一个粗口
一个“不要这样”
问题七：java中hash是什么意思 hash是一种算法 就是数锭结构中的散列表 既是一种查找方法，也是数据存储方法，例如hashmap hashset
哈希就是Hash。
一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入-又叫做预映射pre-image。通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是颤如，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
扩展资料:
哈希值是由哈希函数从一个给定的数据计算出来的。哈希函数指将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。
一般的线性表，树中，记录在结构中的相对位置是随机的，即和记录的关键字之间不存在确定的关系，因此，在结构中查找记录时需茄轿启进行一系列和关键字的比较。
这一类查找方帆乎法建立在“比较“的基础上，查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。 理想的情况是能直接找到需要的记录，因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。
通过之前的学习，我们已经了解了哈希函数在散列表中的应用，哈希函数就是哈希算法的一个应用。那么在这里给出哈希的定义： 将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射规则就是哈希算法，得到的二进制值串就是哈希值 。
要设计一个好的哈希算法并不容易，它应该满足以下几点要求：
哈希算法的应用非常广泛，在这里就介绍七点应用：
有很多著名的哈希加密算法：MD5、SHA、DES...它们都是通过哈希进行加密的算法。
对于加密的哈希算法来说，有两点十分重要：一是很难根据哈希值反推导出原始数据；二是散列冲突的概率要很小。
当然，哈希算法不可能排除散列冲突的可能，这用数学中的 鸽巢原理 就可以很好解释。以MD5算法来说，得到的哈希值为一个 128 位的二进制数，它的数据容量最多为 2 128 bit，如果超过这个数据量，必然会出现散列冲突。
在加密解密领域没有绝对安全的算法，衫基一般来说，只要解密的计算量极其庞大，我们就可以认为这种加密方法是较为安全的。
假设我们有100万个图片，如果我们在图片中寻找某一个图片是非常耗时的，这是我们就可以使用哈希算法的原理为图片设置唯一标识。比如，我们可以从图片的二进制码串开头取100个字节，从中间取100个字节，从结尾取100个字节，然后将它们合并，并使用哈希算法计算得到一个哈希值，将其作为图片的唯一标识。
使用这个唯一标识判断图片是否在图库中，这可以减少甚多工作量。
在传输消息的过程中，我们担心通信数据被人篡改，这时就可以使用哈希函数进行数据校验。比如BT协议中就使用哈希栓发进行数据校验。
在散列表那一篇中我们就讲过散列函数的应用，相比于其它应用，散列函数对于散列算法冲突的要求低很多（我们可以通过开放寻址法或链表法解决冲突），同时散列函数对于散列算法是否能逆向解密也并不关心。
散列函数比较在意函数的执行效率，至于其它要求，在之前的我们已经讲过，就不再赘述了。
接下来的三个应用主要是在分布式系统中的应用
复杂均衡的算法很多，如何实现一个会话粘滞的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
最简单的办法是我们根据客户端的 IP 地址或会话 ID 创建一个映射关系。但是这样很浪费内存，客户端上线下线，服务器扩容等都会导致映射失效，维护成本很大。
借助哈希算法，我们可以很轻松的解决这些问题：对客户端的 IP 地址或会话 ID 计算哈希值，将取得的哈希值域服务器的列表的大小进行取模运算，最后得到的值就是被路由到的服务器的编号。
假设有一个非常大的日志文件，里面记录了用户的搜索关键词，我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数，该怎么做呢？
分析一下，这个问题有两个难点：一是搜索日志很大，没办法放到一台机器的内存中；二是如果用一台机器处理这么大的数据，处理时间会很长。
针对这两个难点，我们可以先对数据进行分片，然后使用多台机器处理，提高处理速度。具体思路：使用 n 台机器并行处理，从日志文件中读出每个搜索关键词，通过哈希局销函数计算哈希值，然后用 n 取模，最终得到的值就是被分配的机器编号。
这样，相同的关键词被分配到了相同的机器上，不同机器只要记录属于自己那部分的关键词的出现次数，最终合并不同机器上的结果即可。
针对这种海量数据的处理问题，我们都可以采用多机分布式处理。借助这种分片思路，可以突破单机内存桐塌游、CPU等资源的限制。
处理思路和上面出现的思路类似：对数据进行哈希运算，对机器数取模，最终将存储数据（可能是硬盘存储，或者是缓存分配）分配到不同的机器上。
你可以看一下上图，你会发现之前存储的数据在新的存储规则下全部失效，这种情况是灾难性的。面对这种情况，我们就需要使用一致性哈希算法。
哈希算法是应用非常广泛的算法，你可以回顾上面的七个应用感受一下。
其实在这里我想说的是一个思想： 用优势弥补不足 。
例如，在计算机中，数据的计算主要依赖 CPU ，数据的存储交换主要依赖内存。两者一起配合才能实现各种功能，而两者在性能上依然无法匹配，这种差距主要是： CPU运算性能对内存的要求远高于现在的内存能提供的性能。
也就是说，CPU运算很快，内存相对较慢，为了抹平这种差距，工程师们想了很多方法。在我看来，散列表的使用就是利用电脑的高计算性能（优势）去弥补内存速度（不足）的不足，你仔细思考散列表的执行过程，就会明白我的意思。
以上就是哈希的全部内容
是用来加密的一种方式文件校验
我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并木有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检查并纠正数据传输中的信道误码，但却不能防止对数据的恶意破坏。
MD5
Hash算法的"数字指纹"特性，使它成为目前应用最广泛顷友歼的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，不少Unix系统（System）有提供计算md5
checksum的命令。
数字雀冲签名
Hash
算法也是现代密码（告信PassWORD）体系中的1个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢，因此在数字签名协议中，单向散列函数扮演了1个重要的角色。
对
Hash
值，又称"数字摘要"进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。并且这样的协议还有其他的优点。
鉴权协议
如下的鉴权协议又被称作"挑战--认证模式：在传输信道是可被侦听，但不可被篡改的情形下，这是一种容易而安全的方法。
提到hash，相信大多数同学都不会陌生，之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash，下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度，对hash算法进行一个讲解。
1、什么是Hash
Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。
echo md5("这是一个测试文案");
// 输出结果：2124968af757ed51e71e6abeac04f98d
在这个例子里，这是一个测试文案是原始值，
2124968af757ed51e71e6abeac04f98d 就是经过hash算法得到的Hash值。整个Hash算法的过程就是把原始任意长度的值空间，映射成固定长度的值空间的过程。
2、Hash的特点
一个优秀的hash算法，需要什么样的要求呢？
a)、从hash值不可以反向推导出原始的数据
这个从上面MD5的例子里可以明确看到，经过映射后的数核胡孝据和原始数据没有对应关系
b)、输入数据的微小变化会得到完全不同的hash值，相同的数据会得到相同的值
echo md5("这是一个测试文案");//改稿 输出结果：2124968af757ed51e71e6abeac04f98decho md5("这是二个测试文案");// 输出结果：bcc2a4bb4373076d494b2223aef9f702可以看到我们只改了一个文字，但是整个得到的hash值产生了非常大的变化。
c)、哈希算法的执行效率要高效，长的文本也能快速地计算出哈希值
d)、hash算法的冲突概率要小
由于hash的原理是将输入空间的值映射成hash空间内，而做桥hash值的空间远小于输入的空间。根据抽屉原理，一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况。那么作为一个好的hash算法，就需要这种冲突的概率尽可能小
