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　　当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候，emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值，他就是这个文件唯一的身份标志，它包含了这个文件的基本信息，然后把它提交到所连接的服务器。当有他人想对这个文件提出下载请求的时候， 这个hash值可以让他人知道他正在下载的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他属性被更改之后(如名称等)这个值就更显得重要。而且服务器还提供了，这个文件当前所在的用户的地址，端口等信息，这样emule就知道到哪里去下载了。

　　道理同上，当我们在第一次使用emule的时候，emule会自动生成一个值，这个值也是唯一的，它是我们在emule世界里面的标志，只要你不卸载，不删除config，你的userhash值也就永远不变，积分制度就是通过这个值在起作用，emule里面的积分保存，身份识别，都是使用这个值，而和你的id和你的用户名无关，你随便怎么改这些东西，你的userhash值都是不变的，这也充分保证了公平性。其实他也是一个信息摘要，只不过保存的不是文件信息，而是我们每个人的信息。

　　我们经常在emule日志里面看到，emule正在hash文件，这里就是利用了hash算法的文件校验性这个功能了，文章前面已经说了一些这些功能，其实这部分是一个非常复杂的过程，在ftp,bt等软件里面都是用的这个基本原理，emule里面是采用文件分块传输，这样传输的每一块都要进行对比校验，如果错误则要进行重新下载，这期间这些相关信息写入met文件，直到整个任务完成，这个时候part文件进行重新命名，然后使用move命令，把它传送到incoming文件里面，然后met文件自动删除，所以我们有的时候会遇到hash文件失败，就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配，另外有的时候开机也要疯狂hash，有两种情况一种是你在第一次使用，这个时候要hash提取所有文件信息，还有一种情况就是上一次你非法关机，那么这个时候就是要进行排错校验了。

　　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，在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在比较的基础上，查找的效率与比较次数密切相关。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。因而查找时，只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上，由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。在此，称这个对应关系f为哈希函数，按这个思想建立的表为哈希表(又称为杂凑法或散列表)。

　　哈希表不可避免冲突(collision)现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词(synonym)。因此，在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数，而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表:根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的象作为相应记录在表中的存储位置，这种表被称为哈希表。