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1，hash算法的数学原理是什么如何保证尽可能少的碰撞

基于概率分析在使用哈希函数时选择“正确”的哈希函数可以很大程度减少碰撞比如字符串哈希可以用BKDRHash当然也可以针对输入数据特点设计哈希算法这个就要分情况了
【哈希算法】在【数据结构】课程里面有提及，它是散列表查找中的一种思想，当然与编程紧密相连。能力有限，无法解释通透~~

hash算法的数学原理是什么如何保证尽可能少的碰撞

2，哈希算法的介绍

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法。

哈希算法的介绍

3，关于哈希算法

关于哈希算法的什么？原理？原理就是把一个内容当作自变量代入一个方程计算得到一个结果，这个结果是一个数字a，然后这个内容就被放到数组的第a个位置去。由于这个方程设计的比较特别，所以大多数实际应用中能遇到的内容通过这个计算得到的a都是不同的，所以这样可以实现内容的快速查找定位。例如，要查找某个内容是否存在，直接根据这个内容算出一个地址，就可以去那里找一下这个内容是否已经保存了。 当然，不管多好的方程，都还是有可能多个内容算出来的地址是同一个，所以还需要一点点冲突处理的算法。

关于哈希算法

4，Hash算法原理

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希算法用来产生一些数据片段（例如消息或会话项）的哈希值的算法。使用好的哈希算法，在输入数据中所做的更改就可以更改结果哈希值中的所有位；因此，哈希对于检测数据对象（例如消息）中的修改很有用。散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，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。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为 [0,m-1]。
这个问题有点难度，不是很好说清楚。 我来做一个比喻吧。 我们有很多的小猪，每个的体重都不一样，假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别)，我们按照体重来分,划分成100个小猪圈。 然后把每个小猪，按照体重赶进各自的猪圈里，记录档案。 好了，如果我们要找某个小猪怎么办呢？我们需要每个猪圈，每个小猪的比对吗？ 当然不需要了。 我们先看看要找的这个小猪的体重，然后就找到了对应的猪圈了。 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了。 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了。 对应于hash算法。 就是按照hashcode分配不同的猪圈，将hashcode相同的猪放到一个猪圈里。 查找的时候，先找到hashcode对应的猪圈，然后在逐个比较里面的小猪。 所以问题的关键就是建造多少个猪圈比较合适。 如果每个小猪的体重全部不同（考虑到毫克级别)，每个都建一个猪圈，那么我们可以最快速度的找到这头猪。缺点就是，建造那么多猪圈的费用有点太高了。 如果我们按照10公斤级别进行划分，那么建造的猪圈只有几个吧，那么每个圈里的小猪就很多了。我们虽然可以很快的找到猪圈，但从这个猪圈里逐个确定那头小猪也是很累的。 所以，好的hashcode，可以根据实际情况，根据具体的需求，在时间成本(更多的猪圈，更快的速度)和空间本(更少的猪圈，更低的空间需求)之间平衡。

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