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　　在日常安装打印机驱动中，会遇到因为打印机驱动过老无法安装的情况，这里演示下现象及解决办法， 这里可以看到提示 这个驱动程序没有经过数字签名，直接点击下一步安装就会出现报错提示文件的哈西值不在指定的目录文件中，这种情况打印机是无法安装成功的。 解决的步骤是先打开，开始点击设置，找到更新与安全，点击恢复，点击立即重新启动电脑，这个时候会重启等待开机， 开机之后选择疑难解答，点击高级选项，点击启动设置， 点击重启，这里电脑会再次重启，输入数字七禁用驱动程序， 强制签名回车之后电脑会最后重启一次，再次进入系统之后按照正常步骤安装修改设置之后的安装就比较顺利了。

　　如何解决 hisco 的计算出的哈西值无法匹配存储位置的问题？好，接着上一条视频我们来揭晓一下答案。因为哈西半普呢，他自己实现了自己的哈西方法，通过两次的劳动呢，使他自己的哈西值高低位自动的进行了异货运算，降低了哈西碰撞的概率，也使得数据的分布呢更加的平均。 第二个，在保证速度长度为二的密次方的时候呢，使用哈西运算之后的指引运算来获取速度下标的方式来进行存储，这样呢，比取余的操作呢更加有效率。第三点呢，是解决了哈西直以速度大小范围不匹配的一个问题。

　　大家好，欢迎来到强哥专升本课堂，我是助教老师西西老师，现在我来讲一下在哈西表当中如何计算查找成功和查找失败的平均查找长度。首先我们读题目，现在有长度为十三且初始为空的哈西表， 所以我们就构造了有如下十三个空格的哈西表，并且在表上标注了数字零到十二。现在我们来看，哈西函数是对七进行一个曲模运算，所以我们就将 关键字序列依次对七取，之后的结果写在了下面。现在我们来看第一个，五十七对七取膜之后是一，所以就是一下面写上五十七。同时呢，我们在数字下面写上他的比较次数，也就 说五十七只需要比较一次就可以放入表中。接着再看四十九对七取膜是零，所以零下面写上四十九。同理，四十九下面也写上一，那面再看五十三，五十三对七取膜之后是四，所以四下面写上五十三， 同样的五十三下面也写上一，再看四十六对七取膜之后的结果是四，但是五十三已经在四的下面了，所以说发生了冲突。我们再回到题目当中，如果冲突了呢，就采用线性探测再散裂法来解决冲突。 什么是线性探测法呢？我们来看一下这个呢，就是线性探测法的 d e， 也就是说我们将纳西函数预算之后的结果加上 d i 之后，再对 m 进行一个曲模 运算，其中 m 表示为表长， d r 是一到 m 减一的数字。 这个是什么意思呢？我来给大家举个例子，比如说现在我们到四十六发生冲突了，对不对？四十六对七取博运算之后的结果是四，所以我们写下四，加上一个 di， di 是从一开始，所以第一次冲突我们就写上一， 然后再加一个括号，接着再对 m 进行曲模运算，其中 m 为表长，在本题中表的长度是十三，也就是百分号十三， 我们可以看到这个运算结果为五，也就是说我们的四十六应该填在五的下面。 好的， 下面我们再来看三十对七取模式二，所以二下面就写三十， 同时也在三十下面写上一，接着再来看十三对七取模式六，所以六下面写十三， 十三下面写上一，再来看二十一。二十一对七取模式零，但是此时的零已经被四十九所占用了，所以发生了冲突。我们接着再用刚才的这个公式来进行一个求解， 也就是二十一对七取膜之后的运算结果零，再加上一个点点为一，然后再对他的表长取膜，也就是十三，运算结果为一，但是我们可以发现 此时的一下面已经五十七了，所以我们仍然需要进行一个计算，也就是零，再加上一个 d r， 现在 d r 呢？来到了二， 就是二，然后再对十三进行一个曲模运算，答案为二，可以发现二也被三十占有了，所以我们接着运算来到了零，再加上第二，现在第二呢，来到了三， 所以就是零加三，再对一个十三进行曲模运算，得到三，现在可以发现三下面并没有数字，所以我们二十一就放在了三的下面。 通过刚刚的计算，我们可以发现二十一经过了一次，两次，三次，四次，四次比较，所以我们在二十一下面写上四， 现在关键字都已经放在了哈细表当中，所以我们就可以来计算一下查找成功的平均查找长度啦。 这个呢非常简单，只需要将他所有比较的次数进行一个相加，再求平均就可以了，也就是说是一加一加一加四 加一加二加一，然后再除上一个关键字的个数，可以看见是七，最终的结果是一点五七，这里我们保留两位小数，下面我们再来看查找失败的平均查找长度。 在求这个之前呢，我们先要了解一个概念，就是什么是散列表呢？散列表也叫 期表，是根据关键码值而直接进行访问的数据结构，也就是说他通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以加快查找速度。首先我们看一下什么叫做关键码值， 关键码值呢，其实就是对七取膜之后的运算结果，也就是零到六，这七个数字对不对？也就对应着表上的这七个，我们把它圈出来方便大家观看。 因为计算查找失败的平均查找长度并不需要看之前的比较次数，所以我们先将下面这一行数字给他擦去，下面我们再来看假设给我们了关键码值为零，我们需要查找数字，一百的话，可以发现这些数字当中并 没有一百，所以肯定会查找失败的。假设我们现在以关键码值为零开始进行查找，多少次能够发现查找失败了呢？四十九并不是一百，所以查找失败一次，五十七也不是查找失败两次， 失败三次，失败四次，五次，六次，七次，八次。一直查找到为空的时候，我们就停止查找了，因为后面都没有数字了，所以接着往下查找也没有任何意义，也就是说以关键尺码为零开始，一共查找八次查找失败，我们把八记下来。 接着再来看，一共会出现多少次失败呢？一次，两次，三次，四次，五次，六次，七次，可以知道十七次我们也记下来。再来 来看关键码值为二的时候，按照一次两次，三次四次，五次，六次六次，我们也记下来。 再来看关键码值为三的情况下，一次两次，三次，四次五次。其实到这里我们已经发现规律了，对不对？就是依次往下递减，所以我们刚刚查找到三，现在到四了，四就是一二，三四， 我们写下四，再来到五五就是一，二，三写下三，再加上六是一，二写下二。 一直查找到关键码之为六的时候，我们就停止查找，并且把如下的数字进行相加，再求一个平均值，平均值意味刚刚是 是七个码值，所以就除以七。最终的答案是五。以上就是哈西表查找成功和查找失败的平均查找长度的相关计算。

　　大家好，今天一起学习书记结构与算法中哈西处理冲突方法这一部分内容。 在哈西表中，尽管构造性能良好的哈西函数可以减少冲突，但实际上冲突是不可避免的。事实上，处理冲突是指为产生冲突的地址寻找下一个哈西地址。 接着看一下开放定制法。所谓开放定制法，就是当关键字 k 的初始哈西地址是 h 零， 当产生冲突了，就以 h 零作为基准，再加一个增量。第一，寻求新的哈系地址 h 一，接着，如果 h 一不凑巧又产生了冲突，那再加一个增。 第二，计算出一个新的哈系地址， hr 以此类推，直到把全部哈系表都搜索完，或者找到了一个空闲的区域存放该关键字才能结束。 那如果在搜索的过程中已经走到了这个表的表尾，那该怎么办呢？如果表中存在空闲区域，那就从头到尾重新试探。 因此，计算出的哈西地址要对表长 m 进行求于操作。这就有一个通用的在哈西的形式， 第一次计算 h 零，加上 d i 增量后，再对表长 m 求于。值得注意的是，由于这 使用的是求于运算，因而整个表相当于一个首尾连接的循环表。 在这里，增量的取值方式不同，就对应不同的处理冲突。方法一，如果增量是线性的，那称为线性探测。再三列， 当发生冲突时，顺序查看表中下一个单元，直到找到一个空单元，或者查遍全表。 二，如果增量是右左跳跃，较为灵活，不易产生聚集， 但缺点是不能探查到整个散列地质空间。在这里，第一次加一的平方，第二次减一的平方，第三次加 二的平方，第四次减二的平方，以此类推。这种称为二次探测。在反面 三需要建立一个随机术发生器，并给定一个随机术作为起始点，称为尾随机探测。再散练法。 接着举一例来分析线性探测再散列的具体过程。这里有九个关键字，给定的哈西函数是除留余数法，对十一求余，表常也固定是十一 通过哈西函数计算的地址，如表所示，接着就将这九个关键字依次填入在哈西表中。第一次关键字十九，哈西地址是八，所以十九放在了八号位置。 第二次关键字零一，哈西地址是一，所以零一放在了一号位置上。第三次关键字二十三，哈西地址是一，这是发现和一号位置的零一冲突。 按照线性探测再算，列在哈系的地址就是一加一等于二，所以二十三放到了二号位置上， 以此类推。关键字十四放到了三号位置上，关键字五十五放到了零号位置上，接着关键字六十八， 哈西地址是二，这是发现和二号位置的二十三冲突了。按照线性探测再三联方法，在哈西的地址是二加一等于三，还是冲突继续寻求下一个 哈西地址是二加二等于四，所以六十八放到了四号位置上。以此类推，把十一放到了五号位置上，八十二放到了六号位置上，三十六放到了七号位置上。 如果计算在哈西地址后，发现哈西地址大于十了，那对表常求于就可以了。 有了线性探测再三列方法处理冲突方法的模拟过程。那查找成功或者查找失败的平均查找长度该如何计算呢？ 假设要查找十九，通过哈西函数计算的地址是八，所以首先查找八号位置，发现的确是十九，那就意味着和关键字比较一次就可以了。 所以我们可以把比较次数一写在哈西表的下边。例如查找零一，通过哈西函数计算的地址是一，所以首先查找一号位置，发现的确是零一，那就意味着和关键字比较一次就可以了。 那假设现在要查找二十三，通过哈西函数计算的地址是一，所以应该首先查找一号位置，发现是零一和二十三不相等， 再查找二号位置，发现的确是二十三，所以查找二十三的时候，比较次数是二。以此类推，可以把每个关键字查找成功时比较关键字的个数都统计出来。根据哈西表下面的这些比较 次数，计算成功时的平均查找长度，一共有九个元素。假设是等概率情况下的查找，则查找成功时的平均查找长度，就应该等于标注出来的这些比较次数之和除以九， 结果就是九分之二十二。接着分析失败时的平均查找长度，假设也是等概率情况下的查找。那失败的可能性有多少种呢？ 哈西函数是对十一求誉，那如果失败，就意味着失败的所有情况。对十一求一的结果，可能的范围是零一、二一直到十一，共有这十一种不同的可能。把这所有 失败的可能按照失败入口进行分类，就意味着查找失败的种类是十一种，也就是说，当计算的哈西地址是零，发生失败是一种，哈西值是一，发生失败是另一种。 以此类推。接着计算查找失败时关键字的比较次数。 我们知道，当遇到空单元，就说明查找失败了。假设要查找六十六，通过哈西函数计算的地址是零， 所以首先要查找零号位置，发现五十五不相等，再继续查找一号位置，发现是零一还是不相等，以此类推。当查找到第八号位置了，发现十九仍然不和六十六不相等， 接着理应查找九号位置，发现九号位置是空的，那就意味着查找失败了。那到底比较了几次呢？ 以此来看一下，关键字依次是和零号的五十五，一号的零一，一直到九号为空为止了。比较次数一共是十次，所以在零号位置下面标注失败的比较次数是十。 同理，如果要查找十二，发生失败了，比较次数是九， 以此类推。在二号、三号一直到八号下面，分别标注出查找失败时候的比较次数，依次是八、七、六、五，一直到二。那如果要查 找九这个关键字，通过哈西函数计算的地址是九，所以首先就应该找九号位置，这时候发现九号位置是空的，那就意味着比较一次就发现查找失败了。 同理，十号位置下失败的比较次数也标注为一。所以在等概率情况下，查找失败时的平均差额长度等于标注出来的比较次数之和除以十一，结果是十一分之五十六。 接着继续举例来分析二次探测再三列的具体过程还是这九个关键字给定的，哈西函数不变，表长也仍然是十一，哈西函数计算的地址还是如 表所示。接着将这九个关键字依次填入到表中。第一次关键字十九，哈西地址是八，所以十九放在了八号位置上。第二次关键字零一，哈西地址是一，所以零一放在了一号位置上。 第三次关键字二十三，哈西地址是一，这时发现和零一冲突，按照二次探测再三列方法，在哈西的地址是一加一等于二，所以二十三放到了二号位置上， 以此类推。关键字十四放到了三号位置上，关键字五十五放到了零号位置上。接着关键字六十八，哈西地址是二，这时发现和二十三冲 冲突，按照二次探测再三列方法，在哈系的地址是二加一等于三，但还是冲突，继续找下一个哈系地址是二减一等于一，还是冲突。 继续寻找下一个哈气地址是二加二的平方等于六，所以六十八放到六号位置上，以此类推。把十一放到十号位置，八十二放到五号位置上，三十六放到四号位置上。 如果计算在哈系地址后，发现哈系地址大于十或者小于零，则对表长求于就可以了。可以看到这种处理冲突方法是在表的右左进行 跳跃式探测，比较灵活。接着一起分析一下平均查找长度。首先统计出查找成功时关键字的比较次数，这里以查找六十八为例进行分析。 假设要查找六十八，通过哈西函数计算的地址是二，所以首先查找二号位置， 发现二号位置是二十三，不想等，再查找二加一等于三号位置，发现是十四，还是不想等， 再查找二减一等于一的位置，发现是零一，不想等，再查找二加二的平方。这个位置发现的确是六十八， 所以比较次数是四。其他情况类四。 这里列出了关键字查找成功时的比较次数。分析方法在这里不再追数，所以在等概率情况下查找成功的平均，查到长度等于标注出来的比较次数之和除以九，结果是九分之十六。 接着统计出查找失败时关键字的比较次数，这里以二十二为例进行分析。假设要查找二十二，通过哈西函数计算的地址是零。 首先查找零号位置，发现是五十五不相等。再查找零加一等于一号位置，发现是零一不相等。再查找零减一对整体表十一，求，于得到结果是十。找十号位置， 发现是十一还是不相等，再查找零加二的平方等于四号位置，发现是三十六不相等。再查找零减四对整体表的求，于是七号位置发现为空，证明查找失败。 那在这里一共比较的次数是多少次呢？本身的关键字加一后的减一后的加二的平方，减二的平方，一共比较了五次， 其他情况类似。这里列出了每个关键字查找失败的比较次数。分析方法在这里不再追书， 所以在等概率情况下，查找失败的平均查偶长度等于标注出来的比较次数之和除以十一，结果是十一分之四十四。 今天重点学习了开放定制法中的线性探测在三列和二次探测在三列处理冲突。 当然也可以将所有同义词连在一个单列表中，那就是用练地之法处理冲突，课后大家可以自行分析并且实现。

　　文件的身份证在平时下载操作系统镜像文件时，一般镜像员网站会伴随镜像给到如图所示的少一、少二、五、六等一段字不揣 这些字符串是利用安全散列算法对原文件进行计算得到的。如果原文件发生改动，即使是小到一个自己的变化，计算出的值会与变动前的值产生较大的差距。 利用这个特点，可以将下载好的镜像进行相同方式都计算，在于网站提供的值进行比较，用以确认文件是否相同。习惯上我们把这个纸称为泰式纸或哈锡纸。 在 mins 中可以通过命令来方便的计算一个文件的哈戏曲。此处我们新建一个文本文档，在里面随便添加文字 保存退出后分别使用 m、 d 五和上亿两种算法进行计算。 得到两组之后，用另一对文件进行修改，将其中一个 l 替换为一，保存推出。 再次进行两组计算， 会发现哈西直前后发生了巨大变动。目前常用的算法有少一、少二、 am 五等，广泛运用于文件传输、教练文件标志、服务器铺在均衡数据、分布式存储等场景中。

　　哈喽，大家好，我是北漂玉维，欢迎大家收看我的视频，那么这一期来给大家分享一个小知识点，就是 md 五教验器啊，那么我们大家经常在网上下载 软件的时候呢，会看见网站或者是别人跟你分享的时候，同时会给你一个 md 五码或者是哈西的教验器，那么这个教验器他是怎么用的呢？ 首先你要想一个场景，那么比如说我想要从我家里给你发一个软件过去，那么我怎么能防止中途我这个软件没有被别人拦截过，篡改 来过，更何况我这个软件放在网站上也有好长的时间了，那么怎么能保证别人没有创改过这个软件到你手就是我当初原原来发布的那个软件呢？那么 如果说我在发布这个软件的同时，我给你一些教验码，比如说 一二三四五六，然后你打开这个软件的时候，你也去降压一下，你看这个特征码跟你的这个下载完的这个文件是一致的，那么就说明我这个 文件或者软件没有被篡改过，对不对？那么说 md 五码他是什么东西呢？呃， m 第五码，你可以这样，他呢本质上就是通过呀 文件的各种的信息，比如说文件的特征，文件的大小，加上文件的格式，还有他的修改时间，生成一串的数字，这个数字就相当于每一个软件的特殊身份证证号啊，你可以这样理解， 那么每一个 md 五码他都是唯一的，所以说他可以作为唯一的教验码来使用，那么在这之后呢， 又衍生出了哈西算法，哈西算法就是在 md 五码之上又多加了一些教研信息而生成的一串子字符串， 用来帮你协助你去教练文件的。那么说这个工具怎么用呢 啊？首先啊，你会拿到一个这个 md 五码或者是哈西的救援器，他本质上也是一个小软件，对吧？然后你直接打开他呢，他是这个样子的， 对吧？然后比如说你需要不，比如说我现在要 发布一个软件，或者是一个压缩包，那么这个时候呢，我把它拖进来，拖进来了以后大家看他就生成了 md 五码和哈西，哈西直啊质量 两串数字，甚至呢还有修改时间和文件大小。那么我把这一串数字都复制到一个文本里面去，随着我这个软件 一起发布，或者是一起给你分享到网盘里面去，同时我会把这个软件和工具也分享给你，那么你下载完之后，你也跟我一样这样读取下这个软件的这些值， 你比对一下，你读出来的这些值呢，跟我放在网盘里，或者是文件，或者是那个 啊网站里面的那个文本，比如说 txt 的文本，那里面的值是一致的，那就说明你下载的这个文件呢， 是完整的，没有被别人篡改过的，如果不一致的话，那么可能这个文件就被损坏过，那你就得重新下载，或者是这个文件就彻底损坏了，那就没法用了啊。 嗯，这个为什么呢？因为啊，你在网盘或者是网站上下载的时候呢，他会把这个软件呀分割成数据流，一针一针一针一针一针，这样传到你的电脑上的，传过来了以后呢， 他会把这些数据针都组合到一起啊，大致哈，大致就是这么一个过程，然后如果说中途这一针丢掉了，哎，那你这个文件读出读取出来之后呢？你的哈吸值和 md 五码他就不一致了，那么这时候你的文件就损坏了啊。好，那么这期视频就给大家分享到这里，我们下期再见，谢谢大家。

　　哈西函数采用可变长度的输入数据，并产生固定长度的输出值。我们通常将其称为哈西马、摘药哈西值或简称哈西。哈西函数有一些重要的属性。散裂是一种单向过程，因此我们无法从其哈西中检索原始数据。 哈西函数是确定性的，因此当我们将相同的输入传递给哈西函数时，他总是生成相同的输出哈西马。例如陕一哈西值是一百六十未长 一致性哈西值应该均匀分布在可能的值上。特定的哈西函数总是产生固定大小的输出，他应该足够复杂。以最大限度的减少碰撞风险。作为例子，我们来分析一下 java the stream 类中使用的哈西函数。在一 ffective job 中，扎说 box 解释说，值三十一是故意选择的，因为它是一个激素数。使用偶数可能会导致信息丢失，因为乘以两类死于一位。简而言之， 使用具有多个除数的值可能会导致更多冲突，因此使用除数较少的数字更安全。让我们看看 hashco 方法的实际应用。分析结果我们可以看到提到的哈西函数的一些属性。首先，调用 hashco 是一个单项过程， 我们无法从生成的哈西值中检索原始字符串。其次，该方法是确定性的，我们在一个测试变量上调用它两次，并获得了相同的哈西值。最后，他总是生成固定长度的哈西马。因为 java 的 int 类型是固定大小的。正如我们在 java v m 文的 当中所读到的那样，加密哈西函数是一组专门的哈西函数，他们提供了更高级别的安全性，因此他们用于密码学目的，例如密码验证数据完整性验证区块链抗碰撞性。加密哈西函数必须完全抗碰撞。 我们已经知道标准哈西函数应该最大限度的减少冲突的风险。然而，最小化并不意味着他们不会发生。之前我们分析了一个 hashco 函数，因为他返回一个音尺， 所以散裂的变化受到因范围负两千一百四十七万四千八百三十六，四十八到二十一亿四千七百四十八万三千六百四十七的限制。因此，当我们用完所有可能的值时就会发生冲突。因此，在加密哈西函数中 不可能发生任何可能的冲突情况。原相抵抗。对于任何具有摘药的加密哈西函数，不应该有任何快速方法可以在其中找到消息。第二原相抗性如果给定函数是抗碰撞的， 则他始终具有第二原相抗性，但他不能抗原相。缺乏原相抗性的哈西函数被认为对于加密目的来说是不安全的。与随机预言的不可区分性。找到具有两个稍微不同的哈西值的消息应该是不可能的。 计算任何消息的哈吸值应该很快。如果消息发生了更改，即使是微小的更改，新的哈吸值也应该与旧的哈吸值显得不同。换句话说， 我们不应该能够找到新旧哈西马之间的任何关联为随机性。简而言之，加密哈西函数应该是安全、有效和可靠的。

　　哈西算法是一种只能加密不能解密的算法，这种算法的神奇之处在于可以将任意长度的信息转换为一段故意长度的自助串。而且这算法还有两个特点，一、不同的输入值对于不同的输出值，而且输入值哪怕只改动一点点，输出结果也会大不相同，无法预测。二、 无法根据输出值反推出输入值。比特币采用哈西算法保证了比特币挖矿不能逆向推倒出结果，矿工只能采取暴力穷局的办法来找到正确的输入值，从而获得比特币挖矿奖励。怎么样？哈气算法值不神奇，关注我，带你了解更多区块链内容！

　　在这块案中经常听到的哈西函数是个什么鬼？如果你觉得他很高级啊，那一定是被他的名字所迷惑了。因为哈西函数不过是一个我们小学二年级有接触过的运算，只是当时他的名字更加朴素。对哈西函数是这样定义的，翻译成中文啊，再翻译成人话就是，不论你的输入有多长，哈西后的输出结果都是个定场。 例如，李雷，李雷给韩梅梅，李雷给韩梅梅十个大饼，经过某一哈西运存后啊，他的结果是这样这样这样的。不论输出的结果是由哪些字符构成，输出结果的字符长度都是固定的八位。就算你把整本资本论的每一个字都写出来，全部作为输入，经过以上哈西运存后，得到的结果仍是八位。 这么神奇的运算，其实在小学二年级就接触过，你是不是有点不敢相信？我特地上网搜了一下啊，人教版二年级数学下的电子教材，在第六十一页可以看到，九除以四等于二于一，十除以四等于二于二，十一除以四等于二于三。 如果再扩展一下，九十九，一百一百零一呢？你有没有发现啊，无论输入的是一位的九，两位的十十一、九十九，还是三位的一百一百零一，他的余数都是一位。这就是我们最早接触的哈西运算。求余数在密码权中啊。评价哈西运算是否安全，主要看三个方面，第一，防篡改能力。 输入值。只要有很小的改变，输出的哈西值就会天差地别。刚才我们看到啊，李雷给韩梅梅十个大饼的哈西值是这样的， 如果改成李雷给韩梅梅十一个大饼，同样算把下的哈西直是这样，可以看到两个哈西直没有任何关联，只看哈西直，你是很难知道他们的原始输入只有十和十一这么一点差别。 第二，抗碰撞能力随碰撞啊，是不同输入得到了同一个输出，两个不同输入的哈吸值撞车了。抗碰撞呢，是指不同输入得到相同哈吸值的概率非常低，或者说大部分输入都要独一 无二的结果输出。第三，反向不可算，这只输入一串字符，通过哈奇函数得到一个输出值，但是没法通过这个输出值反向推导出他的输入值。要想找到这个输入值，唯一的方法就是一个一个反复去尝试，直到试出想要的结果为止。 那么哈西函数到底有什么用呢？为什么会在区块链中反复提及呢？当李雷给韩梅梅十个大饼时，李雷不仅会把交易信息广播出去，而且会把交易内容通过哈西直广播出去。任何一个节点收到交易内容后，都会自行将交易内容进行哈西，并与同时收到的哈西直进行对比。 如果两者一致，则说明李雷给韩梅梅十个大饼的交易内容没有被篡改过。可能有人会问，如果黑客同事篡改了交易内容和相应的哈西指怎么办？这个是一道大饼的另外一个安全机制，工药和撕药。这个咱们回头再说啊。最后咱们说一下，目前大饼所使用的哈西算法是杀二五六算法，全称叫做安全哈西算法，只有美国 国家安全局研发的，他的输出是一个二百五十六位的二进制数据，或者是一个六十四位的十六进制数据。大家可以自行上网搜一下哈基函数的三元计算器，感受一下任何输入都有相同位数的输出，是一个什么样的企业。关注关蓝，讲你听得懂的外普三。

　　大家好，这里是昨天还好好的，我是一个随时准备转型的程序员，今天我们来聊聊什么是哈西。哈西就是我们常说的哈西表，也叫散列表，我们常用的比如字典集合都属于哈西表啊。哈西表在存储的时候使用的是哈西函数，其实就是一个方法，把传入的 k 值经过一系列计算后得到一个内存地址，然 然后以所以呢方式返回给我们，再把值保存到对应的内存中。呃，就像一个班级，每个学生呢都有一个名字，我们可以通过名字很快的找到一位学生，所以哈西表在获取值的时候都是长数时间的复杂度，仅需要通过哈西函数一次定位即可完成。 其实哈西表的本质就是一个数做哦他的，他和数组的区别就在于数组的删除与插入操作都是 on 的，而哈西表的中山改查都是欧一的操作。呃，那么数组为了保证所有的连续性，三个元素如果删除第二个元素，那么最 后一个元素需要向上移动并更新自己的缩影，而哈西表就不存在这个问题。呃，那么如果要是有几名学生被分配到同一个座位， 这个时候应该怎么办呢？其实这就是我们常说的哈西冲突，哈西冲突就是你给我的这个配置，我在经过运算之后得到的这个所有位置已经被其他人占用了，这个时候要怎么解决呢？其实这也是面试中的高频问题，有两种方法，第一种是拉链法，第二种是线性探测法。 拉链法就是在出现哈西充足的时候，使用列表的方式来进行存储，而现行探测法就是在出现哈西充足的时候，向下找一个空位来进行存储。哈西表其实还有很多方面的应用，比如说文件的验证指纹、区块链的数字指纹等等，关于哈西的细节还有很多需要分享，在后续的视频中我将逐步的分享给大家。对了， 哈西表的 p 值是不允许重复的，你能想到这是为什么吗？好，这里是昨天还好好的，我是一个随时准备转型的程序员，如果我讲解的不够清晰或者有错误，请及时指正，希望我们能共同进步，下次见。

　　哈西表是一种常见的数据结构，例如在哈西曼、哈西 k r sweat logo、 哈西曼中，都是用哈西表来作为数据结构。当使用哈西表作为数据结构来存储元素时，那么会通过该元素的哈西值计算在哈西表中的存储下标。当不同的元素计算的下标位置相同时，就会产生哈西冲突。 这就像你去停车场停车，属于你的车位已经被人占用了，那这个时候呢，你就需要想想其他办法来给自己找到一个新的停车位。所以当发生哈气冲突时，我们也需要通过特定的方式来计算出一个新的下轮位置来解决哈气冲突。 常见的解决哈西冲突的方式呢，主要有以下四种方式。第一种方式，开放地址法。当发生哈西冲突的时候呢，可以通过线性探测、平方探测等三种方法在哈西岛中寻找出一个空闲的位置。这种方式就好比你车位被占，你会在相应的位置去找一个空闲的车位。比如在 swriter logomap 采用的就是线性探测的开放地质法来解决哈西冲突。第二个好事变地质法。哈西表中的每个存储位置呢，它都被设计成了一条链表，所以当发生哈西冲突时呢，可以将新元素插入到这个链表的尾部。这就好比你的车位被占，但是每个车位呢，它都是一个立体车位。 当车位被占的时候呢，你可以直接把车停在当前这个车位的脑袋上面。例如在哈西爸爸当中呢，就采用了练地制法来解决哈西冲突，他将每个产生充足的元素呢，都放入到了一条列表当中。 第三种方式，在哈西法，当发生哈西冲突时呢，使用新的哈西函数来计算出一个哈西值，然后将元素插入到对应位置。这种方式呢，就好比你的车位被撞了，但是架不住你的财大气粗，重新购买了新的车位，但是这种方式虽然能解决问题，但比较浪费。第四种方式，公共运输区将哈西表呢 分成了主表和一出表。当发生哈西冲突时呢，他会将产生充足的元素放入一出表。这种方式就好比你车位被占，但是物业呢，特别负责任，特意开辟了一块区域，专门提供给车位被占的业主使用。这就是解决哈西冲突的四种方式。

　　和 mac 戴密奥的哈西消息验证码是一种特殊的加密算法，它结合了 m d 五和煞一两种算法的优点，可以提供更高的安全性。和 mac 算法的安全性建立在哈西函数的安全性和密奥的保密性上，只有拥有密奥的人才能计算出正确的哈西值， 因此攻击者很难在没有妙的情况下破解他。 how max 算法的过程如下，一、 一、选定一个哈西函数 h， 如 m d 五或沙一。二选定一个 milk。 三、将消息 m 和庙 k 作为输入，利用哈西函数 h 计算消息的哈西值 h m k， 其中表示将 k 附在 m 后面。四、通信双方通过比较计算出的哈西值和接收到的哈西值来验证 消息的完整性和身份认证。 homex 的应用场景主要涉及数据完整性验证、用户身份验证和消息认证码生成等方面。 homex 的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景， 一、数据完整性验证在数据传输过程中，为了确保数据没有被篡改，可以使用哈麦克进行完整性验证。发送方使用共享的密奥对数据进行哈西运算， 生成认证码，并将认证码附加在数据中一起发送。接收方使用相同的密，要对接收到的数据进行哈西运算，并与接收到的认证码进行比对，如果一致，则说明数据完整无误。 二、用户身份验证在用户登录过程中，为了确保用户的身份真实有效，可以使用 max 进行身份验证。服务器在用户登录时生成一个随机的令牌，并将该令牌与用户的身份信息进行哈西运算，生成一个认证码，服务器将认证码发送给客户端，客户端在后续的请求中携带该认证码。 服务器接收到请求后，使用相同的密奥对携带的认证码进行哈西运算，并与服务器端生成的认证码进行比对，如果一致，则说明用户身份有效。 三、消息认证码生成 homex 法可以用于生成消息认证码，以确保消息的完整性和真实性。使用 homex 算法， 通信双方可以生成一个唯一的认证码，并将该认证码附加在消息中发送给对方。接收方使用相同的密奥对消息和认证码进行哈西运算， 并与接收到的认证码进行比对，如果一致，则说明消息完整且未被篡改。和麦克通常用于数据完整性验证、数字签名和身份验证等功能。它可以用于确保消息的完整性和身份认证。 例如， homex 可用于在传输敏感数据时验证数据的完整性和真实性，确保数据没有被篡改或窃取。 homex 算法结合了 md 五和刹一两种算法的优点，可以提供更高的安全性。

　　哈喽，大家好，今天我们来讲讲哈西碰撞，那么什么是哈西碰撞呢？比如说有一天你逛街的时候，突然有一个人从你的背后来拍你的肩膀，叫了一声老 老王，这是你的心里咯噔了一下，平时我的兄弟都叫我老张啊，莫非是遇到了歹徒， 在你回头的一瞬间，对方说不好意思认错人了，这时你旋转的一个心才掉下来。为什么会产生这种现象呢？有可能你的背景和他的朋友的确很像，身高身形什么的也很像，穿的衣服也很像， 发型也像，甚至连走路的姿态也很像，总之除了看到脸就区分不出来，发型碰撞也一样有可 可能数据的特征让计算机无法区分，这时就会产生一样的哈气质，也就是说产生的碰撞。那有没有这样一种哈气函数， 只要数据有任何一点点一点点的差距，就能产生绝对不同的哈西值呢？这是不可能的。为什么呢？我给大家举个例子， 我们来看看在下巴中的哈希克的。我们知道在下巴中哈希克的是任何对象，他都会产生一个整形的一个哈气质。我们先用字符串串来试试， 我们来看一下，如果不管不管什么字符串都产生不同的哈西克的，大家都学过排列， 只要十三个不同的字符按不同的顺序排列，就会得到这么大一个数字的一种。这么多种情况，哈希克的作为一个 只只是用一个整形来表达，怎么能容纳下下这么多种情况呢？显然是不可能的。我们再来看一看一个简单的例子，你要知道数字本身也是有哈欠扣的的，那数字本身的哈欠扣的的话，在 在校服中他是以数字本身来表示的。我们刚才看到一个做服串，他得到的一个哈气克纸扣的，他是一个复数，那么假如我用这个数字来取一个哈气克的的话， 那他就和刚才字符串产生的产生的哈希克的是一样的。难道哈希克的就这么容易碰撞吗？当然说说容易也容易，说不容易也不容易， 今天给大家举个例子来看，应该是比较容易的，因为原因是我们意识的范围太窄，仅仅在 一个整形的范围内，而我们真正的数据是非常非常多的，我们在一个无限的数据范围内预设的一个有限的空间，显然他会产生碰撞。 而我们真正用于对文件进行教练签名的这些，比如说 mt 五是多少位呢？二百五十六位。 之前有个视频我们讲过，一张纸对折五十次，之后就是地球到太阳的距离，大约为一点五亿铅笔， 你可以想象一下这个数字是多么的庞大，在这种情况下要产生碰撞的可能性是非常低的。用过信迅雷、电驴的都知道， 同时下载的人越多，下载的速度就越快，你下载同同时也在上传，上传的同时也 也在从那个地方下载，在这中间文件被分割成很多块，每一块，那么每一块就是需要就需要识别，对吧？不可能你整个快都下载下来了，然后再识别，这样也 也没有用，对吧？我们肯定是要下载一个很小的数据，然后再去下载真正的数据，这时候的话，我们下载的数据就是其实就是下载的一些 签名，一些快的签名，然后再去下载真正的数据，这样的话就可以实现一个 p 图 p 的一个功能。