数据结构 | 杂凑问题3

在计算机科学中，杂凑(hashing)是一种使用散列函数(hash function)将输入值映射到散列表(hash table)中的过程。杂凑函数是将任意长度的消息压缩到固定长度的消息摘要的函数。此外，它们还需要满足严格的条件，例如效率高、冲突少等等。

散列函数的分类

散列函数可以被分为以下两类：

可逆散列函数

可逆散列函数将输入数据音频或图像的水印)进行加密，并在需要时可以用与加密相同的密钥进行解密。这些散列函数通常被用在安全领域，例如数据加密。

不可逆散列函数

不可逆散列函数将输入数据进行压缩，并返回固定长度的哈希值。这些散列函数通常被用在数据完整性验证、数据比较和数据索引等领域。

常用的散列函数算法

1. MD5算法 MD5(Message Digest algorithm 5)是一种广泛使用的密码散列函数，能够将任意长度的信息压缩成一个128位的哈希值。MD5算法在加密和解密方面都已经过时，但是它仍然用于校验文件完整性。

import hashlib

def md5_hash(data):
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(data)
    return md5.hexdigest()

2. SHA算法 SHA(Secure Hash Algorithm)是一种密码散列函数，能够将任意长度的信息压缩成一个固定长度的哈希值。SHA算法包含几个变种，例如SHA-1，SHA-2，SHA-3等等。目前，SHA-256是最广泛使用的SHA算法。

import hashlib

def sha256_hash(data):
    sha256 = hashlib.sha256()
    sha256.update(data)
    return sha256.hexdigest()

3. HMAC算法 HMAC(Hash-based Message Authentication Code)是一种使用散列函数和密钥生成的哈希值来验证消息完整性和认证消息发送者的技术。HMAC算法可用于任何散列函数，例如SHA和MD5等。

import hmac
import hashlib

def hmac_sha256(data, key):
    hashed = hmac.new(key, data, hashlib.sha256)
    return hashed.hexdigest()

杂凑算法的应用场景

1. 数据完整性验证 在数据传输过程中，经常会出现数据包被篡改或数据损坏的情况。使用杂凑算法可以算出数据的哈希值，然后将哈希值发送到接收者。接收者可以使用相同的杂凑算法来计算哈希值是否匹配，从而验证数据的完整性。

2. 数据比较 使用杂凑算法可以对两个数据集的哈希值进行比较，从而判断这两个数据集是否相同或不同。在比较文件时，可以先使用杂凑算法计算文件的哈希值，然后比较哈希值，以确定文件是否相同。

3. 数据索引 杂凑算法可以用作哈希表的底层实现，从而提高数据的查找速度。在搜索引擎中，使用杂凑算法可以对爬取到的网页进行索引，从而提高搜索结果的准确性。