哈希函数查找

昌吉学院计算机计算机工程系学生实验报告

哈希表实现电话号码查询系统

哈希表实现电话号码查询系统 一目的 利用《数据结构》课程的相关知识完成一个具有一定难度的综合设计题目，利用 C/C++语言进行程序设计，并规范地完成课程设计报告。通过课程设计，巩固和加深对线性表、栈、队列、字符串、树、图、查找、排序等理论知识的理解；掌握现实复杂问题的分析建模和解决方法（包括问题描述、系统分析、设计建模、代码实现、结果分析等）；提高利用计算机分析解决综合性实际问题的基本能力。 二需求分析 1、程序的功能 1)读取数据 ①读取原电话本存储的电话信息。 ②读取系统随机新建电话本存储的电话信息。 2)查找信息 ①根据电话号码查询用户信息。 ②根据姓名查询用户信息。 3)存储信息 查询无记录的结果存入记录文档。 2、输出形式 1)数据文件“old.txt”存放原始电话号码数据。 2)数据文件“new.txt”存放有系统随机生成的电话号码文件。 3)数据文件“out.txt”存放未查找到的电话信息。 4)查找到相关信息时显示姓名、地址、电话号码。 3、初步测试计划 1)从数据文件“old.txt”中读入各项记录，或由系统随机产生各记录，并且把记录保存 到“new.txt”中。 2)分别采用伪随机探测再散列法和再哈希法解决冲突。 3)根据姓名查找时显示给定姓名用户的记录。 4)根据电话号码查找时显示给定电话号码的用户记录。

5)将没有查找的结果保存到结果文件Out.txt中。 6)系统以菜单界面工作，运行界面友好，演示程序以用户和计算机的对话方式进行。三概要设计 1、子函数功能 int Collision_Random(int key,int i) //伪随机数探量观测再散列法处理冲突 void Init_HashTable_by_name(string name,string phone,string address) //以姓名为关键字建立哈希表 int Collision_Rehash(int key,string str) //再哈希法处理冲突 void Init_HashTable_by_phone(string name,string phone,string address) //以电话号码为关键字建立哈希表 void Outfile(string name,int key) //在没有找到时输出未找到的记录，打开文件out.txt并将记录储存在文档中void Outhash(int key) //输出哈希表中的记录 void Rafile() //随机生成数据，并将数据保存在new.txt void Init_HashTable(char*fname,int n) //建立哈希表 int Search_by_name(string name) //根据姓名查找哈希表中的记录 int Search_by_phone(string phone) //根据电话号码查找哈希表中的记录

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

数据结构与算法-基础算法篇-哈希算法 1. 哈希算法 如何防止数据库中的用户信息被脱库？ 你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 在实际开发中，我们应该如何用哈希算法解决问题？ 1. 什么是哈希算法？ 将任意长度的二进制值串映射成固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 2. 如何设计一个优秀的哈希算法？ 单向哈希： 从哈希值不能反向推导出哈希值（所以哈希算法也叫单向哈希算法）。 篡改无效： 对输入敏感，哪怕原始数据只修改一个Bit，最后得到的哈希值也大不相同。 散列冲突： 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小。 执行效率： 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速计算哈

希值。 2. 哈希算法的常见应用有哪些？ 7个常见应用：安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。 1. 安全加密 常用于加密的哈希算法： MD5：MD5 Message-Digest Algorithm，MD5消息摘要算法 SHA：Secure Hash Algorithm，安全散列算法 DES：Data Encryption Standard，数据加密标准 AES：Advanced Encryption Standard，高级加密标准 对用于加密的哈希算法，有两点格外重要，第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要小。 在实际开发中要权衡破解难度和计算时间来决定究竟使用哪种加密算法。 2. 唯一标识 通过哈希算法计算出数据的唯一标识，从而用于高效检索数据。 3. 数据校验 利用哈希算法对输入数据敏感的特点，可以对数据取哈希值，从而高效校验数据是否被篡改过。 4. 散列函数 1.如何防止数据库中的用户信息被脱库？你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？

哈希表查询设计及实现

/* （1）设计哈希表，该表应能够容纳50个英文单词。 （2）对该哈希表进行查询，实现对特定单词的快速查询，并显示经过的节点内容 已经发到你邮箱里了enochwills@https://www.sodocs.net/doc/5d18146273.html, */ #include #include #include #include #include #define szNAME 80 #define HASH_ROOT 47 /*用于计算哈希地址的随机数*/ #define szHASH 50 /*哈希表总长度*/ #define POPULATION 30 /*学生总数*/ /*哈希表结构体*/ struct THash { int key; /*钥匙码*/ char name[10]; /*姓名*/ int depth; /*检索深度*/ }; /*根据钥匙码和哈希根计算哈希地址*/ int GetHashAddress(int key, int root) { return key % root; }/*end GetHashAddress*/ /*冲突地址计算，如果发现地址冲突，则用当前地址和钥匙码、哈希根重新生成一个新地址*/ int GetConflictAddress(int key, int address, int root) { int addr = address + key % 5 + 1; return addr % root; }/*end GetConflictAddress*/ /*根据字符串生成哈希钥匙码，这里的方法是将串内所有字符以数值形式求累加和*/ int CreateKey(char * name) { int key = 0; unsigned char * n = (unsigned char *)name; while(*n) key += *n++; return key; }/*end CreateKey*/ /*输入一个名字，并返回哈希钥匙码*/ int GetName(char * name) { scanf("%s", name); return CreateKey(name); }/*end CreateKey*/ /*根据学生人数、长度和哈希根构造哈希表*/ struct THash * CreateNames(int size, int root, int population) { int i =0, key = 0, addr = 0, depth = 0; char name[10]; struct THash * h = 0, *hash = 0; /*哈希根和长度不能太小*/ if(size < root || root < 2) return 0; /*根据哈希表长度构造一个空的哈希表*/ hash = (struct THash *)malloc(sizeof(struct THash) * size); /*将整个表清空*/ memset(hash, 0, sizeof(struct THash) * size); for(i = 0; i < population; i++) { /*首先产生一个随机的学生姓名，并根据姓名计算哈希钥匙码，再根据钥匙码计算地址*/ key = GetName(name); addr = GetHashAddress(key, root); h = hash + addr; if (h->depth == 0) { /*如果当前哈希地址没有被占用，则存入数据*/ h->key = key; strcpy(h->name , name); h->depth ++; continue; }/*end if*/ /*如果哈希地址已经被占用了，就是说有冲突，则寻找一个新地址，直到没有被占用*/ depth = 0; while(h->depth ) { addr = GetConflictAddress(key, addr, root); h = hash + addr; depth ++; }/*end while*/ /*按照新地址存放数据，同时记录检索深度*/ h->key = key; strcpy(h->name , name); h->depth = depth + 1; }/*next*/ return hash; }/*end CreateNames*/ /*在哈希表中以特定哈希根查找一个学生的记录*/ struct THash * Lookup(struct THash * hash, char * name, int root) { int key = 0, addr = 0; struct THash * h = 0; /*不接受空表和空名称*/ if(!name || !hash) return 0; key = CreateKey(name); addr = GetHashAddress(key, root); h = hash + addr; /*如果结果不正确表示按照冲突规则继续寻找*/ while(strcmp(h->name , name)) { addr = GetConflictAddress(key, addr, root); h = hash + addr; if(h->key == 0) return 0; }/*end while*/ return hash + addr; }/*end Lookup*/ /*根据一条哈希表记录打印该记录的学生信息*/ void Print(struct THash * record) { if (!record) { printf("【查无此人】\n"); return ; }/*end if*/ if(record->depth) printf("【钥匙码】%04d\t【姓名】%s\t【检索深度】%d\n", record->key, record->name, record->depth ); else printf("【空记录】\n"); /*end if*/ }/*end Print*/ /*打印学生花名册*/ void Display(struct THash * hash, int size) { struct THash * h = 0; if (!hash || size < 1) return ; printf("学生花名册：\n"); printf("--------------------\n"); for(h = hash; h < hash + size; h++) { printf("【地址】%d\t", h - hash); Print(h); }/*next*/ printf("--------------------\n"); }/*end Display*/ /*主函数，程序入口*/ int main(void) { /*哈希表变量声明*/ struct THash * hash = 0, * h = 0; int cmd = 0; /*命令*/ char name[10]; /*学生姓名*/ /*生成30个学生用的哈希表*/ hash =

什么是哈希函数

什么是哈希函数 哈希（Hash）函数在中文中有很多译名，有些人根据Hash的英文原意译为“散列函数”或“杂凑函数”，有些人干脆把它音译为“哈希函数”，还有些人根据Hash函数的功能译为“压缩函数”、“消息摘要函数”、“指纹函数”、“单向散列函数”等等。 1、Hash算法是把任意长度的输入数据经过算法压缩，输出一个尺寸小了很多的固定长度的数据，即哈希值。哈希值也称为输入数据的数字指纹（Digital Fingerprint）或消息摘要（Message Digest）等。Hash函数具备以下的性质： 2、给定输入数据，很容易计算出它的哈希值； 3、反过来，给定哈希值，倒推出输入数据则很难，计算上不可行。这就是哈希函数的单向性，在技术上称为抗原像攻击性； 4、给定哈希值，想要找出能够产生同样的哈希值的两个不同的输入数据，（这种情况称为碰撞，Collision），这很难，计算上不可行，在技术上称为抗碰撞攻击性； 5、哈希值不表达任何关于输入数据的信息。 哈希函数在实际中有多种应用，在信息安全领域中更受到重视。从哈希函数的特性，我们不难想象，我们可以在某些场合下，让哈希值来“代表”信息本身。例如，检验哈希值是否发生改变，借以判断信息本身是否发生了改变。` 怎样构建数字签名 好了，有了Hash函数，我们可以来构建真正实用的数字签名了。 发信者在发信前使用哈希算法求出待发信息的数字摘要，然后用私钥对这个数字摘要，而不是待发信息本身，进行加密而形成一段信息，这段信息称为数字签名。发信时将这个数字签名信息附在待发信息后面，一起发送过去。收信者收到信息后，一方面用发信者的公钥对数字签名解密，得到一个摘要H；另一方面把收到的信息本身用哈希算法求出另一个摘要H’，再把H和H’相比较，看看两者是否相同。根据哈希函数的特性，我们可以让简短的摘要来“代表”信息本身，如果两个摘要H和H’完全符合，证明信息是完整的；如果不符合，就说明信息被人篡改了。 数字签名也可以用在非通信，即离线的场合，同样具有以上功能和特性。 由于摘要一般只有128位或160位比特，比信息本身要短许多倍，USB Key或IC卡中的微处理器对摘要进行加密就变得很容易，数字签名的过程一般在一秒钟内即可完成。

哈希表查找的设计

哈希表查找的设计 一．问题描述： 哈希表查找的设计：设哈希表长为20，用除留余数法构造一个哈希函数，以开放定址法中的线性探测再散列法作为解决冲突的方法，编程实现哈希表查找、插入和建立算法。二．需求分析： 程序可实现用户与计算机的交互过程。在计算机显示提示信息后，可由用户键入运算命令以实现对应的功能，包含数据的录入、查找、删除、显示等功能。 本程序旨在实现哈希函数的构造与处理存储冲突，因而指定哈希表存储的数据类型为简单的整型数字，在实用性上还有所欠缺。但根据用户需求的变化，可以对程序的基本数据类型进行改造，以实现更为丰富的功能，进而体现哈希表在查找数据时的优越性。 三．算法思想： 在设定哈希表的抽象数据类型时，要有查找数据元素的操作。另外，插入操作和删除操作也要用到查找数据元素操作，以查看该数据元素是否存在，因此可以设计查找元素操作包括插入和删除操作的查找。 因此，查找操作就有两种情况：一种情况是插入操作时寻找空闲单元的查找；另一种情况是在查找和删除操作时寻找该元素是否在哈希表中已存在的查找。插入操作时寻找空闲单元查找的特征是哈希表中不存在该对象，设计此时查找函数返回该空闲单元位置的“正”值；查找和删除操作时寻找该元素是否在哈希表中已存在的特征是哈希表中已存在该数据元素，设计此时查找函数返回该数据单元位置的“负”值。进而执行后续操作。 为了区分哈希表中每一个表元素的当前状态，为每一个表元素设置一个“标志”定为tag。tag=0表示该元素为空；tag=1表示该元素以存放有数据元素；tag=-1表示该元素中存放的数据元素已被删除。判断当tag为0或-1时都可以进行插入操作。

最小完美哈希函数(深入搜索引擎)

最小完美哈希函数 哈希函数h是一个能够将n个键值x j的集合映射到一个整数集合的函数h(x i)，其值域范围是0≤h(x j)≤m-l，允许重复。哈希是一个具有查找表功能并且提供平均情况下快速访问的标准方法。例如，当数 据包含n个整数键值。某常用哈希函数采用h(x)=x mod m，其中m 是一个较小的值，且满足m>n/a。a是装载因子，表示记录数和可用地址数的比例关系。m一般选择一个素数，因此如果要求提供一个对1000个整数键值进行哈希的函数，一个程序员可能会建议写出如下函数形式：，h(x)=x mod 1399。并且提供一个装载因子为。a=0.7的表，该表声明能够存放1399个地址。 a越小，两个不同键值在相同哈希值相互冲突的可能性就越小，然而冲突总是不可避免。第1次考虑这个问题时，事实可能让人吃惊，最好的例子莫过于著名的生日悖论(birthday paradox)。假定一年有365天，那么要组合多少个人，才能使得出现生日相同的人这一概率超过0.5呢？换句话说，给定一个365个哈希槽(hashslot)。随机选择多少个键值才能够使得出现冲突的概率超过0.5?当首次面对这样一个问题时，一般的反应肯定是认为需要很多人才行。事实上，答案是只需区区23人。找到一个能够满足现实大小要求且无冲突的哈希函数的几率小到几乎可以忽略25。例如，一个1000个键值和1399个随机选择的槽，完全没有冲突的概率为 2.35×10-217（概率的计算诱导公式将在下一节中给出，以公式4.1代入m=1399和n=1000得到），如何才能最好地处理这些不可避免冲突？这一话题将在本节中以大段篇幅展开，这里我们正是要找到其中万里挑一的能够避免所有冲突的哈 希函数。 25可以试图在一群人中做这样一个有趣的实验，笔者曾在讲述哈希表的课上和同学们做 过多次这样的实验。有一项很重要的事情往往被我们忽略，即参加者必须事先在纸上写下他们的生日（或者其他任意日子）。然后才能开始核对的工作，这样才能消除神奇的负反馈。在我们的实验中，除非这样做了，否则也许必须找到366个同学才能遇到第1次碰撞，也许这乜存在心理学悖论吧。

哈希表(Hash)的查找

哈希表（Hash）的查找 一、哈希表相关概念 1、哈希函数的基本概念 哈希表又称散列表。 哈希表存储的基本思想是：以数据表中的每个记录的关键字 k为自变量，通过一种函数H(k)计算出函数值。把这个值解释为一块连续存储空间（即数组空间）的单元地址（即下标），将该记录存储到这个单元中。在此称该函数H为哈希函数或散列函数。按这种方法建立的表称为哈希表或散列表。 理想情况下，哈希函数在关键字和地址之间建立了一个一一对应关系，从而使得查找只需一次计算即可完成。由于关键字值的某种随机性，使得这种一一对应关系难以发现或构造。因而可能会出现不同的关键字对应一个存储地址。即k1≠k2，但H(k1)=H(k2)，这种现象称为冲突。把这种具有不同关键字值而具有相同哈希地址的对象称“同义词”。 在大多数情况下，冲突是不能完全避免的。这是因为所有可能的关键字的集合可能比较大，而对应的地址数则可能比较少。 对于哈希技术，主要研究两个问题： （1）如何设计哈希函数以使冲突尽可能少地发生。 （2）发生冲突后如何解决。

2、哈希函数的构造方法 常见的构造方法有很多种，如直接定址法，数字分析法，平方取中法等。接下来，我们介绍其中的几种： （1）除留余数法 取关键字k被某个不大于表长m的数p除后所得余数作为哈希函数地址的方法。即： H（k）＝k mod ｐ 这种方法的关键是选择好p。使得数据集合中的每一个关键字通过该函数转化后映射到哈希表的任意地址上的概率相等。理论研究表明，一般取p为小于ｍ的最大质数或不包含小于20的质因素的合数。 （2）平方取中法 先将关键字平方，然后取其中间几位作为散列地址。所取位数由地址空间范围决定。若地址空间小于所取位数值决定的范围，可通过乘以一比例因子来解决。 （3）折叠法 把关键字分割成位数相等（最后一部分的位数可以不同）的几部分，然后通过折叠后将几部分进行相加，丢掉进位位，所得值即为散列地址。散列的位数由地址空间的位数而定。 分割方法：从右至左 相加方法有两种：

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 构成哈希算法的条件： 从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。 哈希算法的应用(上篇) 安全加密 说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。 除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。

前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。 不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。 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，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。 对于加密知识点的补充，md5这个算法固然安全可靠，但网络上也有针对MD5中出现的彩虹表，最常见的思路是在密码后面添加一组盐码(salt), 比如可以使用md5(1234567.'2019@STARK-%$#-idje-789'),2019@STARK-%$#-idje-789 作为盐码起到了一定的保护和安全的作用。 唯一标识(uuid) 我们可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。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，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。

数据结构哈希查找源代码

数据结构哈希查找 源代码： #include #include using namespace std; #define SUCCESS 1; #define UNSUCCESS 0; #define NULLKEY -1; #define TableLength 13; #define p 13;// H(key)=key % p typedef int T; template struct ElemType { T key;//关键字 /* //其它 .... */ }; template class LHSearch { private: ElemType *HT; //开放定址哈希表 int count; //当前数据元素个数 int size; //哈希表长度 public: LHSearch(); // ~LHSearch(); // void InitHashTable(int n);// int Hash(T key); //计算哈希地址 void Collision(int &s);//冲突,计算下一个地址 int Search(T key,int &s);//哈希查找 int Insert(ElemType e); //元素插入 void Display(); //显示哈希表 }; template LHSearch::LHSearch()

{ HT=NULL; size=0; count=0; } template LHSearch::~LHSearch() { delete [] HT; count=0; } template int LHSearch::Hash(T key) {//由哈希函数求哈希地址 return key%p; } template void LHSearch::Collision(int &s) {//开放定址法解决冲突 s=s++; } template int LHSearch::Search(T key,int &s) {//查找，找到返回 //int s; s=Hash(key); while((HT[s].key!=-1) && (key!=HT[s].key)) Collision(s); if(HT[s].key==key) return 1; else return 0; } template int LHSearch::Insert(ElemType e) {//插入元素 int s; if(count==size) { cout<<"表满，不能插入!"<

哈希表查找成功和不成功的算法

哈希表查找不成功怎么计算？ 解答：先建好表，然后可以算出每个位置不成功时的比较次数之和，再除以表空间个数！ 例如：散列函数为hash(x)=x MOD 13，用线性探测，建立了哈希表之后，如何求查找不成功时的平均查找长度！？ 地址：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 数据： 39 1228154244 625－－ 36－ 38 成功次数： 1 3 1 2 2 1 191 1 不成功次数：98 7 65 4 3 2 1 1 2 110 查找成功时的平均查找长度:ASL=(1+3+1+2+2+1+1+9+1+1)/10 =2.2 查找不成功时的平均查找长度:ASL=(9+8+7+6+5+4+3+2+1+1+2+1+10)/13=4.54 说明： 第n个位置不成功时的比较次数为，第n个位置到第1个没有数据位置的距离。至少要查询多少次才能确认没有这个值。 （1）查询hash(x)=0,至少要查询9次遇到表值为空的时候，才能确认查询失 败。 （2）查询hash(x)=1,至少要查询8次遇到表值为空的时候，才能确认查询失 败。 （3）查询hash(x)=2,至少要查询7次遇到表值为空的时候，才能确认查询失 败。 （4）查询hash(x)=3,至少要查询6次遇到表值为空的时候，才能确认查询失 败。 （5）查询hash(x)=4,至少要查询5次遇到表值为空的时候，才能确认查询失 败。 （6）查询hash(x)=5,至少要查询4次遇到表值为空的时候，才能确认查询失 败。

（7）查询hash(x)=6,至少要查询3次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。 （8）查询hash(x)=7,至少要查询2次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。 （9）查询hash(x)=8,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。 （10）查询hash(x)=9,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。 （11）查询hash(x)=10,至少要查询2次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。 （12）查询hash(x)=11,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。 （13）查询hash(x)=12,至少要查询10次遇到表值为空(循环查询顺序表)的时候，才能确认查询失败。 下面看下2010年2010年全国硕士研究生入学统一考试计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合试题中一个考哈希表的题。 Question1: 将关键字序列（7、8、30、11、18、9、14）散列存储到散列表中。散列表的存储空间是一个下标从0开始的一维数组，散列函数为：H(key) = (keyx3) MOD 7，处理冲突采用线性探测再散列法，要求装填（载）因子为0.7。 (1) 请画出所构造的散列表。 (2) 分别计算等概率情况下查找成功和查找不成功的平均查找长度。 Ans： (1).首先明确一个概念装载因子，装载因子是指所有关键子填充哈希表后饱和的程度，它等于关键字总数/哈希表的长度。根据题意，我们可以确定哈希表的长度为 L = 7/0.7 = 10；因此此题需要构建的哈希表是下标为0~9的一维数组。根据散列函数可以得到如下散列函数值表。 H(Key) = (keyx3) MOD 7, 例如key=7时， H(7) = (7x3）%7 = 21%7=0，其他关键字同理。

HASH函数

密码学 （第十三讲） HASH函数 张焕国 武汉大学计算机学院

目录 密码学的基本概念 1、密码学 2、古典 、古典密码 3、数据加密标准（ ） DES） 、数据加密标准（DES 4、高级 ） AES） 数据加密标准（AES 高级数据加密标准（ 5、中国商用密码（ ） SMS4） 、中国商用密码（SMS4 6、分组密码的应用技术 7、序列密码 8、习题课：复习对称密码 、公开密钥密码（11） 9、公开密钥密码（

目录 公开密钥密码（22） 10 10、 11、数字签名（1） 12、数字签名（2） 13、 、HASH函数 13 14 14、 15、 15 PKI技术 16 16、 、PKI 17、习题课：复习公钥密码 18、总复习

一、HASH 函数函数的概念的概念 1、Hash Hash的作用的作用 ?Hash Hash码也称报文摘要码也称报文摘要。。 ?它具有极强的错误检测能力错误检测能力。。 ?用Hash Hash码作码作MAC ，可用于认证认证。。 ?用Hash Hash码辅助码辅助数字签名数字签名。。 ?Hash Hash函数可用于函数可用于保密保密。。

一、HASH 函数的概念 2、Hash Hash函数的定义函数的定义 ①Hash Hash函数将任意长的数据函数将任意长的数据M 变换为定长的码h ， 记为记为：：h=HASH(M)h=HASH(M)或或h=H(M)h=H(M)。。 ②实用性：对于给定的数据对于给定的数据M M ，计算，计算h=HASH(M)h=HASH(M)是是 高效的。 ③安全性安全性：： ? 单向性：对给定的对给定的Hash Hash值值h ，找到满足H(x)H(x)＝＝h 的x 在 计算上是不可行的计算上是不可行的。。 否则否则，，设传送数据为设传送数据为C=C=＜＜M ，H(M||K )＞,K 是密钥。攻击者可以截获攻击者可以截获C,C,求出求出Hash 函数的逆函数的逆，，从而得出 M||S ＝H -1(C)，然后从M 和M ||Ｋ即可即可得出得出Ｋ。

哈 希 常 见 算 法 及 原 理 ( 2 0 2 0 )

哈希算法乱谈（摘自知乎） 最近【现场实战追-女孩教-学】初步了解了Hash算法的相关知识，一些人的见解让我能够迅速的了解相对不熟悉的知识，故想摘录下来，【QQ】供以后温故而知新。 HASH【⒈】算法是密码学的基础，比较常用的有MD5和SHA，最重要的两【О】条性质，就是不可逆和无冲突。 所谓不【１】可逆，就是当你知道x的HASH值，无法求出x； 所谓无【б】冲突，就是当你知道x，无法求出一个y，使x与y的HA【９】SH值相同。 这两条性【⒌】质在数学上都是不成立的。因为一个函数必然可逆，且【２】由于HASH函数的值域有限，理论上会有无穷多个不同的原始值【６】，它们的hash值都相同。MD5和SHA做到的，是求逆和求冲突在计算上不可能，也就是正向计算很容易，而反向计算即使穷尽人类所有的计算资-源都做不到。 顺便说一下，王小云教授曾经成功制造出MD5的碰撞，即md5(a) = md5(b)。这样的碰撞只能随机生成，并不能根据一个已知的a求出b（即并没有破坏MD5的无冲突特性）。但这已经让他声名大噪了。 HASH算法的另外一个很广泛的用途，就是很多程序员都会使用的在数据库中保存用户密码的算法，通常不会直接保存用户密码（这样DBA就能看到用户密码啦，好危险啊），而是保存密码的HASH值，验

证的时候，用相同的HASH函数计算用户输入的密码得到计算HASH值然后比对数据库中存储的HASH值是否一致，从而完成验证。由于用户的密码的一样的可能性是很高的，防止DBA猜测用户密码，我们还会用一种俗称“撒盐”的过程，就是计算密码的HASH值之前，把密码和另外一个会比较发散的数据拼接，通常我们会用用户创建时间的毫秒部分。这样计算的HASH值不大会都是一样的，会很发散。最后，作为一个老程序员，我会把用户的HASH值保存好，然后把我自己密码的HASH值保存到数据库里面，然后用我自己的密码和其他用户的用户名去登录，然后再改回来解决我看不到用户密码而又要“偷窥”用户的需要。最大的好处是，数据库泄露后，得到用户数据库的黑客看着一大堆HASH值会翻白眼。 哈希算法又称为摘要算法，它可以将任意数据通过一个函数转换成长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示），函数与数据串之间形成一一映射的关系。 举个粒子，我写了一篇小说，摘要是一个string:'关于甲状腺精灵的奇妙冒险'，并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了我的文章，并发表为'关于JOJO的奇妙冒险'，我可以立即发现我的文章被篡改过，因为根据'关于JOJO的奇妙冒险'计算出的摘要不同于原始文章的摘要。 可见，摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡

哈希查找算法的源代码 c语言

哈希查找算法的源代码 c语言 【问题描述】 针对自己的班集体中的“人名”设计一个哈希表，使得平均查找长度不超过R，完成相应的建表和查表程序。 [基本要求] 假设人名为中国姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个，取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构照，用链表法处理冲突。 [测试数据] 读取熟悉的30个人的姓名。 #include #include #include using namespace std; #define Maxsize 57 struct record { char name[20]; char tel[20]; char add[20]; }; typedef record * precord; struct HashTable { int elem[Maxsize]; //存放数组a[]的下标 int count; }; typedef HashTable * pHashTable; int Number; //统计当前数组a[]中的记录总数 void Getdata(precord a) //从文件telphone.txt中读取数据存放到数组a[] { Number=0; ifstream infile("telphone.txt",ios::in|ios::binary); if(!infile) {cout<<"文件打开失败!\n"; exit(1);} while(!infile.eof() && infile.get()!=EOF) //文件不为空并且文件指针没有指到结束符 {infile.seekg(Number*sizeof(a[Number]),ios::beg); //定位文件指针infile.read((char *)&a[Number],sizeof(a[Number])); Number++;

(哈希查表法)通过学号找身份证号

/* 本C语言例程实现了一个简单的哈希查表算法: 使用随机函数生成100个学生std[100]的学号与身份证号,分别为studentNum与idNum 通过一个最大能容纳1024个学生的哈希表mHashTable来存储这100个学生的身份资料利用第i个学生独立的学号生成的索引号indexNum = Hash(std[i].studentNum),把对应这个学生的资料存储进哈希表mHashTable.std[indexNum] = std[i]; 如果需要通过某个学生的学号查询他的身份证号(抑或其他数据比如名字年龄性别什么的),就不需要遍历查询100个学生的学号,只需要利用学号生成索引号indexNum,再把对应mHashTable.std[indexNum] 学生结构体里的数据都拿出来就行了. 哈希查表算法的关键在于: 1.int Hash(int key) 哈希函数的设计,如何利用特定的数据算出一个索引号,下面是常用算法,需要根据关键字长度,哈希表大小,哈希函数计算时间,记录查找频率等因素来确定使用什么算法.(key是关键字,在本程序中指代studentNum 中的关键数据,我懒了就直接用这个studentNum当关键字) 1.1直接定址法: return a*key + b; 1.2数字分析法: 1.3平方取中法: return (int)(((key*key)>>16)&0x000000ff) 平方后使用中间12位的 数据 1.4 折叠法: 1.5 取模法:return key%512 本程序采用这种方法 1.6 随机数法:rand() 函数等 2.索引号冲突的处理算法,比如我有学号311422与311934 ,两者通过取模法生成的索引号都是126,由于311422的资料已占据了mHashTable.std[126] ,该如何得出新的索引号以防止311934的资料复写到mHashTable.std[126]里,下面是常用的算法: 2.1 开放定址法: indexNum = indexNum + di , di可以是1,2,3到k(k

哈希表及其查找

云南大学数学与统计学实验教学中心 实验报告 一、实验目的 通过实验掌握散列存储的基本概念，进行哈希问题的处理，同时附带进行字符串的处理的练习。 二、实验内容 为某单位的人名（n=30人）设计一个哈希表，使得平均查找长度<2，要求完成相应的哈希建表和查表。。 三、实验环境 Windows XP 程序设计语言C 四、实验过程 1．实验要求： 1、设人名长度<10个字符，用二维字符数组存储哈希表：char hash[ ][10]; 2、要求哈希函数用除留余数法，并用人名的10个字符代码和作为分子； 用（补偿性）线性探测再散列处理冲突。 3、依题意有：平均查找长度=（1+1/(1-α)）/2< 2，∴取α=0.6， 由此哈希表长m=n/α=30/0.6=50; 所以有char hashlist [ 50][10]； 令：除留余数法中的P取47； （补偿性）线性探测再散列的地址：j=(j+Q)% m中的Q取17。 4、对程序结构的要求： ①要求为哈希建表和哈希查表分别编写和设计相应的函数： createhash( ... ... ); hashsearch(... ...)； ②再设计一个哈希函数表的输出函数printhash( )，对构造的哈希表进行输出，注 意输出格式要在屏幕好看，先输出序号（1~30），再输出该序号 的人名或null，每行输出10项，共输出5行。 ③还应有一个初始化char hashlist [ 50][10]的函数Inithashlist( )， 初始时将50个人名全赋值为null. 5、在主函数中： 调用Inithashlist( )初始化哈希表；

调用createhash( hashlist，30 )构造哈希表； 调用printhash( )输出所建立的哈希表； 接受待查找人名到字符数组name[ ]； 调用hashsearch(hashlist，name )进行查找，若查到显示"found！"并显示 人名在数组中的序号；若未查到显示"no found！" [测试数据]：健表时输入以下数据： January February march april may june july august september October November December Sunday Monday Tuesday wednesday thurday f riday Saturday One two three four five six serve eight nine ten data [实现提示]： 参照杨秀清主编《数据结构》西安电子科技大学出版社P171。 [附加要求]： 1．在哈希查表时考虑插入。当查找失败，且查找时的冲突次数<规定数字(如表长之半)时插入待查找的字符串，并给出“已插入”的显示； 2．在哈希查表时考虑删除。接受待删除人名到字符数组name[ ]；在hash表中找到，并删除之。须注意，删除后不能影响以后的查找。 2．实验设计的（各）流程图：（以下内容请同学认真填写） 3．程序设计的关键代码及解释：（注意对程序代码给出必要的注解，保证可读性） 4．实验（程序运行）结果的粘贴：（必需是你的程序运行结果） 五、实验总结 1．遇到的问题及分析：（请结合你的试验过程认真总结） 2．解决方案（列出遇到的问题和解决办法，列出没有解决的问题）： 3．体会和收获。 六、参考文献

哈希函数编程实现

#include #include #include #include #include #include using namespace std; class Hash; class Node{//边节点类 public: Node(char *ptr){ int len=strlen(ptr); str=new char[len+1]; for(int i=0;i