hash算法--one-way hash
来源:互联网 发布:pyqt5 知乎问答 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 01:03
我们由一个简单的问题逐步入手:有一个庞大的字符串数组,然后给你一个单独的字符串,让你从这个数组中查找是否有这个字符串并找到它,你会怎么做?有一个方法最简单,老老实实从头查到尾,一个一个比较,直到找到为止,我想只要学过程序设计的人都能把这样一个程序作出来,但要是有程序员把这样的程序交给用户,只能用无语来评价。
最合适的算法自然是使用HashTable(哈希表),先介绍介绍其中的基本知识,所谓Hash,一般是一个整数,通过某种算法,可以把一个字符串"压缩" 成一个整数。当然,无论如何,一个32位整数是无法对应回一个字符串的,但在程序中,两个字符串计算出的Hash值相等的可能非常小,下面看看在MPQ中的Hash算法:
函数一、以下的函数生成一个长度为0x500(合10进制数:1280)的cryptTable[0x500]
函数二、以下函数计算lpszFileName 字符串的hash值,其中dwHashType 为hash的类型,在下面的函数三、GetHashTablePos函数中调用此函数二,其可以取的值为0、1、2,该函数返回lpszFileName 字符串的hash值:
是不是把第一个算法改进一下,改成逐个比较字符串的Hash值就可以了呢,答案是,远远不够,要想得到最快的算法,就不能进行逐个的比较,通常是构造一个哈希表(Hash Table)来解决问题,哈希表是一个大数组,这个数组的容量根据程序的要求来定义,例如1024,每一个Hash值通过取模运算 (mod) 对应到数组中的一个位置,这样,只要比较这个字符串的哈希值对应的位置有没有被占用,就可以得到最后的结果了,想想这是什么速度?是的,是最快的O(1),现在仔细看看这个算法吧:
函数三、下述函数为在Hash表中查找是否存在目标字符串,有则返回要查找字符串的Hash值,无则,return -1.
看到此,我想大家都在想一个很严重的问题:“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办?”,毕竟一个数组容量是有限的,这种可能性很大。解决该问题的方法很多,我首先想到的就是用“链表”,感谢大学里学的数据结构教会了这个百试百灵的法宝,我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决,只要在哈希表的每个入口挂一个链表,保存所有对应的字符串就OK了。事情到此似乎有了完美的结局,如果是把问题独自交给我解决,此时我可能就要开始定义数据结构然后写代码了。
然而Blizzard的程序员使用的方法则是更精妙的方法。基本原理就是:他们在哈希表中不是用一个哈希值而是用三个哈希值来校验字符串。
MPQ使用文件名哈希表来跟踪内部的所有文件。但是这个表的格式与正常的哈希表有一些不同。首先,它没有使用哈希作为下标,把实际的文件名存储在表中用于验证,实际上它根本就没有存储文件名。而是使用了3种不同的哈希:一个用于哈希表的下标,两个用于验证。这两个验证哈希替代了实际文件名。
当然了,这样仍然会出现2个不同的文件名哈希到3个同样的哈希。但是这种情况发生的概率平均是:1:18889465931478580854784,这个概率对于任何人来说应该都是足够小的。现在再回到数据结构上,Blizzard使用的哈希表没有使用链表,而采用"顺延"的方式来解决问题,看看这个算法:
函数四、lpszString 为要在hash表中查找的字符串;lpTable 为存储字符串hash值的hash表;nTableSize 为hash表的长度:
1. 计算出字符串的三个哈希值(一个用来确定位置,另外两个用来校验)
2. 察看哈希表中的这个位置
3. 哈希表中这个位置为空吗?如果为空,则肯定该字符串不存在,返回-1。
4. 如果存在,则检查其他两个哈希值是否也匹配,如果匹配,则表示找到了该字符串,返回其Hash值。
5. 移到下一个位置,如果已经移到了表的末尾,则反绕到表的开始位置起继续查询
最合适的算法自然是使用HashTable(哈希表),先介绍介绍其中的基本知识,所谓Hash,一般是一个整数,通过某种算法,可以把一个字符串"压缩" 成一个整数。当然,无论如何,一个32位整数是无法对应回一个字符串的,但在程序中,两个字符串计算出的Hash值相等的可能非常小,下面看看在MPQ中的Hash算法:
函数一、以下的函数生成一个长度为0x500(合10进制数:1280)的cryptTable[0x500]
void prepareCryptTable(){ unsigned long seed = 0x00100001, index1 = 0, index2 = 0, i; for( index1 = 0; index1 < 0x100; index1++ ) { for( index2 = index1, i = 0; i < 5; i++, index2 += 0x100 ) { unsigned long temp1, temp2; seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB; temp1 = (seed & 0xFFFF) << 0x10; seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB; temp2 = (seed & 0xFFFF); cryptTable[index2] = ( temp1 | temp2 ); } } }
函数二、以下函数计算lpszFileName 字符串的hash值,其中dwHashType 为hash的类型,在下面的函数三、GetHashTablePos函数中调用此函数二,其可以取的值为0、1、2,该函数返回lpszFileName 字符串的hash值:
unsigned long HashString( char *lpszFileName, unsigned long dwHashType ){ unsigned char *key = (unsigned char *)lpszFileName; unsigned long seed1 = 0x7FED7FED; unsigned long seed2 = 0xEEEEEEEE; int ch; while( *key != 0 ) { ch = toupper(*key++); seed1 = cryptTable[(dwHashType << 8) + ch] ^ (seed1 + seed2); seed2 = ch + seed1 + seed2 + (seed2 << 5) + 3; } return seed1; }Blizzard的这个算法是非常高效的,被称为"One-Way Hash"( A one-way hash is a an algorithm that is constructed in such a way that deriving the original string (set of strings, actually) is virtually impossible)。举个例子,字符串"unitneutralacritter.grp"通过这个算法得到的结果是0xA26067F3。
是不是把第一个算法改进一下,改成逐个比较字符串的Hash值就可以了呢,答案是,远远不够,要想得到最快的算法,就不能进行逐个的比较,通常是构造一个哈希表(Hash Table)来解决问题,哈希表是一个大数组,这个数组的容量根据程序的要求来定义,例如1024,每一个Hash值通过取模运算 (mod) 对应到数组中的一个位置,这样,只要比较这个字符串的哈希值对应的位置有没有被占用,就可以得到最后的结果了,想想这是什么速度?是的,是最快的O(1),现在仔细看看这个算法吧:
typedef struct{ int nHashA; int nHashB; bool bExists; ......} SOMESTRUCTRUE;一种可能的结构体定义?
函数三、下述函数为在Hash表中查找是否存在目标字符串,有则返回要查找字符串的Hash值,无则,return -1.
//lpszString要在Hash表中查找的字符串,lpTable为存储字符串Hash值的Hash表。int GetHashTablePos( har *lpszString, SOMESTRUCTURE *lpTable ) { int nHash = HashString(lpszString); //调用上述函数二,返回要查找字符串lpszString的Hash值。 int nHashPos = nHash % nTableSize; //如果找到的Hash值在表中存在,且要查找的字符串与表中对应位置的字符串相同,则返回上述调用函数二后,找到的Hash值 if ( lpTable[nHashPos].bExists && !strcmp( lpTable[nHashPos].pString, lpszString ) ) { return nHashPos; } else { return -1; } }
看到此,我想大家都在想一个很严重的问题:“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办?”,毕竟一个数组容量是有限的,这种可能性很大。解决该问题的方法很多,我首先想到的就是用“链表”,感谢大学里学的数据结构教会了这个百试百灵的法宝,我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决,只要在哈希表的每个入口挂一个链表,保存所有对应的字符串就OK了。事情到此似乎有了完美的结局,如果是把问题独自交给我解决,此时我可能就要开始定义数据结构然后写代码了。
然而Blizzard的程序员使用的方法则是更精妙的方法。基本原理就是:他们在哈希表中不是用一个哈希值而是用三个哈希值来校验字符串。
MPQ使用文件名哈希表来跟踪内部的所有文件。但是这个表的格式与正常的哈希表有一些不同。首先,它没有使用哈希作为下标,把实际的文件名存储在表中用于验证,实际上它根本就没有存储文件名。而是使用了3种不同的哈希:一个用于哈希表的下标,两个用于验证。这两个验证哈希替代了实际文件名。
当然了,这样仍然会出现2个不同的文件名哈希到3个同样的哈希。但是这种情况发生的概率平均是:1:18889465931478580854784,这个概率对于任何人来说应该都是足够小的。现在再回到数据结构上,Blizzard使用的哈希表没有使用链表,而采用"顺延"的方式来解决问题,看看这个算法:
函数四、lpszString 为要在hash表中查找的字符串;lpTable 为存储字符串hash值的hash表;nTableSize 为hash表的长度:
int GetHashTablePos( char *lpszString, MPQHASHTABLE *lpTable, int nTableSize ){ const int HASH_OFFSET = 0, HASH_A = 1, HASH_B = 2; int nHash = HashString( lpszString, HASH_OFFSET ); int nHashA = HashString( lpszString, HASH_A ); int nHashB = HashString( lpszString, HASH_B ); int nHashStart = nHash % nTableSize; int nHashPos = nHashStart; while ( lpTable[nHashPos].bExists ) { if ( lpTable[nHashPos].nHashA == nHashA && lpTable[nHashPos].nHashB == nHashB ) { return nHashPos; } else { nHashPos = (nHashPos + 1) % nTableSize; } if (nHashPos == nHashStart) break; } return -1;}上述程序解释:
1. 计算出字符串的三个哈希值(一个用来确定位置,另外两个用来校验)
2. 察看哈希表中的这个位置
3. 哈希表中这个位置为空吗?如果为空,则肯定该字符串不存在,返回-1。
4. 如果存在,则检查其他两个哈希值是否也匹配,如果匹配,则表示找到了该字符串,返回其Hash值。
5. 移到下一个位置,如果已经移到了表的末尾,则反绕到表的开始位置起继续查询
6. 看看是不是又回到了原来的位置,如果是,则返回没找到
7. 回到3
- hash算法--one-way hash
- Blizzard One-Way Hash
- hash表、hash算法
- hash 算法
- Hash算法
- hash算法
- Hash算法
- Hash算法
- Hash算法
- Hash算法
- Hash算法
- hash算法
- HASH 算法
- HASH算法
- hash算法
- Hash算法
- Hash算法
- Hash 算法
- 关键路径的实现
- Android Listener侦听的N种写法
- linux shell使用经验
- Android动画开发——Animation动画效果
- 生命的答案水知道(只有部分图片,要全的图片自己还是的网上下个pdf看吧)
- hash算法--one-way hash
- PHP数据类型总结
- 10000000000000000不是整数,以及 10000000000000000 === 9999999999999999
- Android 滑动效果入门篇(一)—— ViewFlipper
- Android 滑动效果入门篇(二)—— Gallery
- Vc++(MFC)实现SQL Server的远程连接(ADO实现)
- Twitter战略总监:如何挑选联合创始人
- Android 滑动效果基础篇(三)—— Gallery仿图像集浏览
- Android 滑动效果基础篇(四)—— Gallery + GridView