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带着问题阅读会更高效哦：
1、概念的理解，即什么是哈希算法？
2、哈希算法的应用场景？
3、哈希算法有哪些特征？
哈希算法的定义
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。
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。
举个例子: 1、《大海捞图》
让我们举个例子理解一下：如果我们要搜一张图片，在没有人工标注的情况下，于巨大的图库中想要以图搜图是一件及其庞大而又困难的工作量。可是在训练集上，通过哈希算法，可以得到一系列哈希函数，通过这些函数，可以将每一张图片转化成一串0~1的编码。
应用的场景有哪些？
举个例子: 2、《生活处处要编号》
你去上学，班主任会告诉你一个学号；毕业后上班，HR会给你一个工号；你回家，抬头看得到门牌；你去桑拿，前台会给你一块手牌；
站在管理者的角度看，为了把一摊事管得有秩序，就得排序。这样协作系统能定位目标，更好地服务。否则，课程没法排，工资没法算，快递员找不到你家，甚至在你洗完澡结账时都会纠结半天，因为前台搞不清你到底吃了多少果盘。
编号，要解决两个问题：
1）能定位；
2）无重号。
★小规模编号，比如班级学号，从1、2、3……开始，就能解决问题；
★中等规模的如大企业工号，数字前面得加个字母：A120908；
★大规模编号如身份证系统，别管谁进来，统一18位数字标签贴在你的身份证上。
但，如果是给互联网里的所有文件编号，标签应该如何贴呢？那可是星辰大海呀，如果按老办法排序，那得到千年后才能给你现在看的这篇文章编上号。而且遇到重号问题如何解决？是否专门安排公务员管这摊事？那有没有效率更高的编号方法？有，答案是哈希算法。
哈希的特点？
易压缩：
对于任意大小的输入x，Hash值的长度很小，在实际应用中，函数H产生的Hash值其长度是固定的。
易计算：
对于任意给定的消息，计算其Hash值比较容易。
单向性：
对于给定的Hash值，要找到使得在计算上是不可行的，即求Hash的逆很困难。在给定某个哈希函数H和哈希值H（M）的情况下，得出M在计算上是不可行的。即从哈希输出无法倒推输入的原始数值。这是哈希函数安全性的基础。
抗碰撞性：理想的Hash函数是无碰撞的，但在实际算法的设计中很难做到这一点。
有两种抗碰撞性：一种是弱抗碰撞性，即对于给定的消息，要发现另一个消息，满足在计算上是不可行的；另一种是强抗碰撞性，即对于任意一对不同的消息，使得在计算上也是不可行的。
高灵敏性：这是从比特位角度出发的，指的是1比特位的输入变化会造成1/2的比特位发生变化。消息M的任何改变都会导致哈希值H（M）发生改变。即如果输入有微小不同，哈希运算后的输出一定不同。
什么是好的哈希算法？
正如前文维基百科的定义：哈希算法只是将文件映射为哈希值，“映射”的意思是投影。既然是投影，那总会不同的人有一模一样的影子。所以最终在数学意义上，哈希会发生重号，只是重号概率小到我们难以理解地接近零。
这种无限接近零的概率类似于：明天一早你突然当选美国总统、你从小到大每天都中六合彩，或者下一秒49个外星人在你面前排成7×7方阵……的概率。但万一碰到了呢？我们把这种情况称为碰撞。
越好的哈希算法发生碰撞的概率越小。
可如果只为完成“少发生碰撞”这一个目标，很容易实现，你只要把哈希值弄得长长的就可以了。但哈希值最终不是纯数字编号，而是数字与字母的组合，目的也只有一个：缩短哈希值长度，便于实际应用。毕竟，没有人会带一根1米的香肠出差。
如果你要自建一个小型图片网站，使用CRC-32短哈希算法给图片贴标签就足够了，它能为你提供42亿种不同的标签，而且文件名长度（哈希值）永远只有8位。
如果你要检索论文库，MD5算法足够你用：哈希值稍长，但几乎不会有重复，能让你做出足够精准的索引。
而商业级加密，你可以用SHA256：哈希值稍长，但倒推难度极大：需要人类当前所有计算能力总和的千万倍……还不一定能算出来。
所以，无论是CRC-32、MD5、SHA256……并没有绝对最好的哈希算法。只有在不同场景下，衡量成本收益之后，才存在相对最优。
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