Hash算法
从HashMap说起
散列表（Hash table，也叫哈希表），是依据关键码值(Key value)而直接进行訪问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来訪问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
比方我们存储70个元素，但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7，这个数字称为负载因子。我们之所以这样做，也是为了“高速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每一个元素安排存储位置，这样就能够避免遍历性质的线性搜索，以达到高速存取。可是因为此随机性，也必定导致一个问题就是冲突。所谓冲突，即两个元素通过散列函数H得到的地址同样，那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每一个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为[0,m-1]。
解决冲突是一个复杂问题。冲突主要取决于：
- 散列函数，一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。
- 处理冲突方法。
- 负载因子的大小。太大不一定就好，并且浪费空间严重，负载因子和散列函数是联动的。
解决冲突的办法：
- 线性探查法：冲突后，线性向前试探，找到近期的一个空位置。缺点是会出现堆积现象。存取时，可能不是同义词的词也位于探查序列，影响效率。
- 链地址法：
- 溢出区法：
- 再散列函数法：在位置d冲突后，再次使用还有一个散列函数产生一个与散列表桶容量m互质的数c，依次试探(d+n*c)%m，使探查序列跳跃式分布。
构造散列函数的方法
直接寻址法：取keyword或keyword的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b，当中a和b为常数（这样的散列函数叫做自身函数）
数字分析法：分析一组数据，比方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同样，这种话，出现冲突的几率就会非常大，可是我们发现年月日的后几位表示月份和详细日期的数字区别非常大，假设用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显减少。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。
平方取中法：取keyword平方后的中间几位作为散列地址。
折叠法：将keyword切割成位数同样的几部分，最后一部分位数能够不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。
随机数法：选择一随机函数，取keyword的随机值作为散列地址，通经常使用于keyword长度不同的场合。
除留余数法：取keyword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。不仅能够对keyword直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择非常重要，一般取素数或m，若p选的不好，easy产生同义词。
著名的hash算法
MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用快速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。
MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本号。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 同样。MD5比MD4来得复杂，而且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好
SHA-1：SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4同样原理,而且模仿了该算法。
Hash算法在信息安全方面的应用主要体如今下面的3个方面：
- 文件校验
- 数字签名
- 鉴权协议
分类
Hash函数应用的主要对象是数组（比方，字符串），而其目标通常是一个int类型。
一般的说，Hash函数能够简单的划分为例如以下几类：
- 加法Hash；
- 位运算Hash；
- 乘法Hash；
- 除法Hash；
- 查表Hash；
- 混合Hash；
以下具体的介绍以上各种方式在实际中的运用。
一 加法Hash
所谓的加法Hash就是把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果。标准的加法Hash的构造例如以下：
static int additiveHash(String key, int prime)
{
int hash, i;
for (hash = key.length(), i = 0; i < key.length(); i++)
hash += key.charAt(i);
return (hash % prime);
}
这里的prime是随意的质数，看得出，结果的值域为[0,prime-1]。
二 位运算Hash
这类型Hash函数通过利用各种位运算（常见的是移位和异或）来充分的混合输入元素。比方，标准的旋转Hash的构造例如以下：
static int rotatingHash(String key, int prime)
{
int hash, i;
for (hash=key.length(), i=0; i < key.length(); i++)
hash = (hash<<4>>28)^key.charAt(i);
return (hash % prime);
}
先移位，然后再进行各种位运算是这样的类型Hash函数的主要特点。比方，以上的那段计算hash的代码还能够有例如以下几种变形：
hash = (hash<<5>>27)^key.charAt(i);
hash += key.charAt(i);
hash += (hash << 10);
hash ^= (hash >> 6);
if((i&1) == 0)
{
hash ^= (hash<<7>>3);
}
else
{
hash ^= ~((hash<<11>>5));
}
hash += (hash<<5>
hash = key.charAt(i) + (hash<<6>>16) ? hash;
hash ^= ((hash<<5>>2));
三 乘法Hash
这样的类型的Hash函数利用了乘法的不相关性（乘法的这样的性质，最有名的莫过于平方取头尾的随机数生成算法，尽管这样的算法效果并不好）。
使用这样的方式的著名Hash函数还有：
// 32位FNV算法
int M_SHIFT = 0;
public int FNVHash(byte[] data)
{
int hash = (int)2166136261L;
for(byte b : data)
hash = (hash * 16777619) ^ b;
if (M_SHIFT == 0)
return hash;
return (hash ^ (hash >> M_SHIFT)) & M_MASK;
}
以及改进的FNV算法：
public static int FNVHash1(String data)
{
final int p = 16777619;
int hash = (int)2166136261L;
for(int i=0;i
hash = (hash ^ data.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;
return hash;
}
除了乘以一个固定的数，常见的还有乘以一个不断改变的数，比方：
static int RSHash(String str)
{
int b = 378551;
int a = 63689;
int hash = 0;
for(int i = 0; i < str.length(); i++)
{
hash = hash * a + str.charAt(i);
a = a * b;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
查表Hash
查表Hash最有名的样例莫过于CRC系列算法。尽管CRC系列算法本身并非查表，可是，查表是它的一种最快的实现方式。
混合Hash
混合Hash算法利用了以上各种方式。各种常见的Hash算法，比方MD5、Tiger都属于这个范围。它们一般非常少在面向查找的Hash函数里面使用。
快速的String Hash
paper：https://en.wikipedia.org/wiki/Fowler%E2%80%93Noll%E2%80%93Vo_hash_function