Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
Hash算法可以将一个数据转换为一个标志，这个标志和源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。Hash算法还具有一个特点，就是很难找到逆向规律。
Hash算法是一个广义的算法，也可以认为是一种思想，使用Hash算法可以提高存储空间的利用率，可以提高数据的查询效率，也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 [1]
Hash算法也被称为散列算法，Hash算法虽然被称为算法，但实际上它更像是一种思想。Hash算法没有一个固定的公式，只要符合散列思想的算法都可以被称为是Hash算法。
常用HASH函数
散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。常用Hash函数有：
1．直接寻址法。取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）
2． 数字分析法。分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3． 平方取中法。取关键字平方后的中间几位作为散列地址。
4． 折叠法。将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。
5． 随机数法。选择一随机函数，取关键字作为随机函数的种子生成随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
6． 除留余数法。取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生碰撞。
处理冲突方法
1．开放寻址法；Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2,…，k(k<=m-1)，其中H(key)为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法：
1)． di=1,2,3,…，m-1，称线性探测再散列；
2)． di=12,-12,22,-22,32,…，±k2,(k<=m/2)称二次探测再散列；
3)． di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
2． 再散列法：Hi=RHi(key),i=1,2,…，k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。
3． 链地址法(拉链法)
4． 建立一个公共溢出区
哈希函数
(1)余数法:先估计整个哈希表中的表项目数目大小。然后用这个估计值作为除数去除每个原始值，得到商和余数。用余数作为哈希值。因为这种方法产生冲突的可能性相当大，因此任何搜索算法都应该能够判断冲突是否发生并提出取代算法。 [1]
(2)折叠法:这种方法是针对原始值为数字时使用，将原始值分为若干部分，然后将各部分叠加，得到的最后四个数字(或者取其他位数的数字都可以)来作为哈希值。
(3)基数转换法:当原始值是数字时，可以将原始值的数制基数转为一个不同的数字。例如，可以将十进制的原始值转为十六进制的哈希值。为了使哈希值的长度相同，可以省略高位数字。
(4)数据重排法:这种方法只是简单的将原始值中的数据打乱排序。比如可以将第三位到第六位的数字逆序排列，然后利用重排后的数字作为哈希值。
哈希函数并不通用，比如在数据库中用能够获得很好效果的哈希函数，用在密码学或错误校验方面就未必可行。在密码学领域有几个著名的哈希函数。这些函数包括MD2、MD4以及MD5，利用散列法将数字签名转换成的哈希值称为信息摘要(message-digest)，另外还有安全散列算法(SHA)，这是一种标准算法，能够生成更大的(60bit)的信息摘要，有点儿类似于MD4算法
来源：CSDN
作者：qq_41838312
链接：https://blog.csdn.net/qq_41838312/article/details/104639746