Python hash函數返回值問題？

hash函數輸出大小就是摘要大小.輸入單位就是塊尺寸

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當遇到“大集合”的數據比塊尺寸還小的情況，是會把數據補齊到塊大小，然后輸出摘要。

.比如MD5的摘要為128bit或16byte，塊512bit或64byte

輸入"a",太小，補齊到64byte，“a_____________________”

輸入一個16byte的摘要，通常用HEX編碼顯示為32byte，自然比a長很多

python之哈希算法

哈希(Hash)算法：`hash（object）`

哈希算法將一個不定長的輸入，通過散列函數變換成一個定長的輸出，即散列值。是一種信息摘要算法。對象的hash值比原對象擁有更低的內存復雜度。

它不同于加密。哈希（hash）是將目標文本轉換成具有相同長度的，不可逆的雜湊字符串，而加密則是將文本轉換為具有相同長度的，可逆的密文。

哈希（hash）算法是不可逆的，只能由輸入產生輸出，不能由輸出產生輸入。而加密則是可逆的。即可以從輸入產生輸出，也可以反過來從輸出推出輸入。

對于hash算法，不同的數據應該生成不同的哈希值。如果兩個不同的數據經過Hash函數計算得到的Hash值一樣。就稱為哈希碰撞（collision）。哈希碰撞無法被完全避免。只能降低發生概率。

好的hash函數會導致最少的hash碰撞。

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可哈希性（hashable）：

可哈希的數據類型為不可變的數據結構（如字符串srt，元組tuple，對象集objects等）。這種數據被稱為可哈希性。

不可哈希性：

不可哈希的數據類型，為可變的數據結構（如字典dict，列表list和集合set等）。

如果對可變的對象進行哈希處理，則每次對象更新時，都需要更新哈希表。這樣我們則需要將對象移至不同的數據集，這種操作會使花費過大。

因此設定不能對可變的對象進行hash處理。

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Python3.x添加了hash算法的隨機性，以提高安全性，因此對于每個新的python調用，同樣的數據源生成的結果都將不同。

哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256與SHA512等）。常用的有SH256與SHA512。MD5與SHA1不再常用。

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一種局部敏感的hash算法，它產生的簽名在一定程度上可以表征原內容的相似度。

可以被用來比較文本的相似度。

安裝simhash：

Pip3 install simhash

感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于檢測圖像和視頻的差異。

安裝Imagehash:

pip3 install Imagehash

比較下面兩張圖片的Imagehash值

可以看到兩張圖片的hash值非常相似。相似的圖片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特點。

Python數據結構-哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table） ：通過鍵 key 和一個映射函數 Hash(key) 計算出對應的值 value，把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。

哈希函數（Hash Function） ：將哈希表中元素的關鍵鍵值映射為元素存儲位置的函數。

哈希沖突（Hash Collision） ：不同的關鍵字通過同一個哈希函數可能得到同一哈希地址。

哈希表的兩個核心問題是： 「哈希函數的構建」 和 「哈希沖突的解決方法」 。

常用的哈希函數方法有：直接定址法、除留余數法、平方取中法、基數轉換法、數字分析法、折疊法、隨機數法、乘積法、點積法等。

常用的哈希沖突的解決方法有兩種：開放地址法和鏈地址法。

給你一個整數數組 nums 和兩個整數 k 和 t 。請你判斷是否存在 兩個不同下標 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同時又滿足 abs(i - j) = k 。

如果存在則返回 true，不存在返回 false。

給定兩個數組 nums1 和 nums2 ，返回 它們的交集 。輸出結果中的每個元素一定是 唯一 的。我們可以 不考慮輸出結果的順序 。

給你兩個整數數組 nums1 和 nums2 ，請你以數組形式返回兩數組的交集。返回結果中每個元素出現的次數，應與元素在兩個數組中都出現的次數一致（如果出現次數不一致，則考慮取較小值）。可以不考慮輸出結果的順序。

請你判斷一個 9 x 9 的數獨是否有效。只需要 根據以下規則 ，驗證已經填入的數字是否有效即可。

數字 1-9 在每一行只能出現一次。

數字 1-9 在每一列只能出現一次。

數字 1-9 在每一個以粗實線分隔的 3x3 宮內只能出現一次。（請參考示例圖）

力扣217

力扣389

力扣496

內容參考：