Hash，就是把任意長度的輸入，通過散列算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。

這種轉(zhuǎn)換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小于輸入的空間，不同的輸入可能

會散列成相同的輸出，而不可能從散列值來唯一的確定輸入值。數(shù)學表述為：h = H(M) ，
其中H( )--單向散列函數(shù)，M--任意長度明文，h--固定長度散列值。

 　

　在信息安全領(lǐng)域中應用的Hash算法，還需要滿足其他關(guān)鍵特性： 　　

 　　第一當然是單向性(one-way)，從預映射，能夠簡單迅速的得到散列值，而在計算上不可能構(gòu)造一個預映
射，使其散列結(jié)果等于某個特定的散列值，即構(gòu)造相應的M=H-1(h)不可行。這樣，散列值就能在統(tǒng)計上唯一的
表征輸入值，因此，密碼學上的 Hash 又被稱為"消息摘要(messagedigest)"，就是要求能方便的將"消息"進
行"摘要"，但在"摘要"中無法得到比"摘要"本身更多的關(guān)于"消息"的信息。 
　　

 　　第二是抗沖突性(collision-resistant)，即在統(tǒng)計上無法產(chǎn)生2個散列值相同的預映射。給定M，計算上
無法找到M'，滿足H(M)=H(M') ，此謂弱抗沖突性；計算上也難以尋找一對任意的M和M'，使?jié)M足H(M)=H(M')

，此謂強抗沖突性。要求"強抗沖突性"主要是為了防范 所謂"生日攻擊(birthdayattack)"，在一個10人的團
體中，你能找到和你生日相同的人的概率是2.4%，而在同一團體中，有2人生日相同的概率是11.7%。類似的，
當預映射的空間很大的情況下，算法必須有足夠的強度來保證不能輕易找到"相同生日"的人。 　　

 　　第三是映射分布均勻性和差分分布均勻性，散列結(jié)果中，為 0 的 bit 和為 1 的 bit ，其總數(shù)應該大致
相等；輸入中一個 bit的變化，散列結(jié)果中將有一半以上的 bit 改變，這又叫做"雪崩效應(avalanche effect)"；
要實現(xiàn)使散列結(jié)果中出現(xiàn) 1bit的變化，則輸入中至少有一半以上的 bit 必須發(fā)生變化。其實質(zhì)是必須使輸入
中每一個 bit 的信息， 盡量均勻的反映到輸出的每一個 bit上去；輸出中的每一個 bit，都是輸入中盡可能
多 bit 的信息一起作用的結(jié)果。Damgard 和 Merkle定義了所謂“壓縮函數(shù)(compression function)”，就是
將一個固定長度輸入，變換成較短的固定長度的輸出，這對密碼學實踐上Hash函數(shù)的設計產(chǎn)生了很大的影響。
Hash函數(shù)就是被設計為基于通過特定壓縮函數(shù)的不斷重復“壓縮”輸入的分組和前一次壓縮處理的結(jié)果的過程，
直到整個消息都被壓縮完畢，最后的輸出作為整個消息的散列值。盡管還缺乏嚴格的證明，但絕大多數(shù)業(yè)界的
研究者都同意，如果壓縮函數(shù)是安全的，那么以上述形式散列任意長度的消息也將是安全的。任意長度的消息
被分拆成符合壓縮函數(shù)輸入要求的分組，最后一個分組可能需要在末尾添上特定的填充字節(jié)，這些分組將被順
序處理，除了第一個消息分組將與散列初始化值一起作為壓縮函數(shù)的輸入外，當前分組將和前一個分組的壓縮
函數(shù)輸出一起被作為這一次壓縮的輸入，而其輸出又將被作為下一個分組壓縮函數(shù)輸入的一部分，直到最后一
個壓縮函數(shù)的輸出，將被作為整個消息散列的結(jié)果。MD5 和 SHA1 可以說是目前應用最廣泛的Hash算法，而它
們都是以MD4 為基礎設計的。

設計高效算法往往需要使用Hash鏈表，常數(shù)級的查找速度是任何別的算法無法比擬的，Hash鏈表的構(gòu)造和沖突
的不同實現(xiàn)方法對效率當然有一定的影響，然而Hash函數(shù)是Hash鏈表最核心的部分，下面是幾款經(jīng)典軟件中使
用到的字符串Hash函數(shù)實現(xiàn)，通過閱讀這些代碼，我們可以在Hash算法的執(zhí)行效率、離散性、空間利用率等方
面有比較深刻的了解。

下面分別介紹幾個經(jīng)典軟件中出現(xiàn)的字符串Hash函數(shù)。

●PHP中出現(xiàn)的字符串Hash函數(shù)

static unsigned long hashpjw(char *arKey, unsigned int nKeyLength)
{
    unsigned long h = 0, g;
    char *arEnd=arKey+nKeyLength; 

    while (arKey < arEnd) {
        h = (h << 4) + *arKey++;
        if ((g = (h & 0xF0000000))) {
            h = h ^ (g >> 24);
            h = h ^ g;
        }
    }

    return h;
}

unsigned long lh_strhash(char *str)
{
    int i,l;
    unsigned long ret=0;
    unsigned short *s; 

    if (str == NULL) return(0);
    l=(strlen(str)+1)/2;
    s=(unsigned short *)str; 

    for (i=0; i<l; i++)
        ret^=(s[i]<<(i&0×0f));

    return(ret);
} 

/* The following hash seems to work very well on normal text strings 
* no collisions on /usr/dict/words and it distributes on %2^n quite 
* well, not as good as MD5, but still good. 
*/
unsigned long lh_strhash(const char *c)
{
    unsigned long ret=0;
    long n;
    unsigned long v;
    int r; 

    if ((c == NULL) || (*c == ‘\0′))
        return(ret);

    /*
    unsigned char b[16]; 
    MD5(c,strlen(c),b); 
    return(b[0]|(b[1]<<8)|(b[2]<<16)|(b[3]<<24)); 
    */ 

    n=0×100;
    while (*c)
    {
        v=n|(*c);
        n+=0×100;
        r= (int)((v>>2)^v)&0×0f;
        ret=(ret(32-r));
        ret&=0xFFFFFFFFL;
        ret^=v*v;
        c++;
    } 

    return((ret>>16)^ret);
}

●MySql中出現(xiàn)的字符串Hash函數(shù)

#ifndef NEW_HASH_FUNCTION 

/* Calc hashvalue for a key (區(qū)分大小寫)*/
static uint calc_hashnr(const byte *key,uint length)
{
    register uint nr=1, nr2=4; 

    while (length––)
    {
        nr^= (((nr & 63)+nr2)*((uint) (uchar) *key++))+ (nr << 8);
        nr2+=3;
    } 

    return((uint) nr);
} 

/* Calc hashvalue for a key, case indepenently （不區(qū)分大小寫） */
static uint calc_hashnr_caseup(const byte *key,uint length)
{
    register uint nr=1, nr2=4; 

    while (length–)
    {
        nr^= (((nr & 63)+nr2)*((uint) (uchar) toupper(*key++)))+ (nr << 8);
        nr2+=3;
    } 

    return((uint) nr);
}

#else
/* 
* Fowler/Noll/Vo hash 
* 
* The basis of the hash algorithm was taken from an idea sent by email to the 
* IEEE Posix P1003.2 mailing list from Phong Vo (kpv@research.att.com) and 
* Glenn Fowler (gsf@research.att.com). Landon Curt Noll (chongo@toad.com) 
* later improved on their algorithm. 
* 
* The magic is in the interesting relationship between the special prime 
* 16777619 (2^24 + 403) and 2^32 and 2^8. 
* 
* This hash produces the fewest collisions of any function that we’ve seen so 
* far, and works well on both numbers and strings. 
*/

//（區(qū)分大小寫）
uint calc_hashnr(const byte *key, uint len)
{
    const byte *end=key+len;
    uint hash; 

    for (hash = 0; key < end; key++)
    {
        hash *= 16777619;
        hash ^= (uint) *(uchar*) key;
    } 

    return (hash);
} 

//（不區(qū)分大小寫）
uint calc_hashnr_caseup(const byte *key, uint len)
{
    const byte *end=key+len;
    uint hash; 

    for (hash = 0; key < end; key++)
    {
        hash *= 16777619;
        hash ^= (uint) (uchar) toupper(*key);
    } 

    return (hash);
}
#endif

●另一個經(jīng)典字符串Hash函數(shù)

unsigned int hash(char *str)
{
    register unsigned int h;
    register unsigned char *p; 

    for(h=0, p = (unsigned char *)str; *p ; p++)
        h = 31 * h + *p; 

    return h;
}

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的hash算法和常见的hash函数 [转]的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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