6.3 哈希算法¶
前两节介绍了哈希表的工作原理和哈希冲突的处理方法。然而无论是开放寻址还是链式地址,它们只能保证哈希表可以在发生冲突时正常工作,而无法减少哈希冲突的发生。
如果哈希冲突过于频繁,哈希表的性能则会急剧劣化。如图 6-8 所示,对于链式地址哈希表,理想情况下键值对均匀分布在各个桶中,达到最佳查询效率;最差情况下所有键值对都存储到同一个桶中,时间复杂度退化至 \(O(n)\) 。
图 6-8 哈希冲突的最佳情况与最差情况
键值对的分布情况由哈希函数决定。回忆哈希函数的计算步骤,先计算哈希值,再对数组长度取模:
观察以上公式,当哈希表容量 capacity
固定时,哈希算法 hash()
决定了输出值,进而决定了键值对在哈希表中的分布情况。
这意味着,为了降低哈希冲突的发生概率,我们应当将注意力集中在哈希算法 hash()
的设计上。
6.3.1 哈希算法的目标¶
为了实现“既快又稳”的哈希表数据结构,哈希算法应具备以下特点。
- 确定性:对于相同的输入,哈希算法应始终产生相同的输出。这样才能确保哈希表是可靠的。
- 效率高:计算哈希值的过程应该足够快。计算开销越小,哈希表的实用性越高。
- 均匀分布:哈希算法应使得键值对均匀分布在哈希表中。分布越均匀,哈希冲突的概率就越低。
实际上,哈希算法除了可以用于实现哈希表,还广泛应用于其他领域中。
- 密码存储:为了保护用户密码的安全,系统通常不会直接存储用户的明文密码,而是存储密码的哈希值。当用户输入密码时,系统会对输入的密码计算哈希值,然后与存储的哈希值进行比较。如果两者匹配,那么密码就被视为正确。
- 数据完整性检查:数据发送方可以计算数据的哈希值并将其一同发送;接收方可以重新计算接收到的数据的哈希值,并与接收到的哈希值进行比较。如果两者匹配,那么数据就被视为完整。
对于密码学的相关应用,为了防止从哈希值推导出原始密码等逆向工程,哈希算法需要具备更高等级的安全特性。
- 单向性:无法通过哈希值反推出关于输入数据的任何信息。
- 抗碰撞性:应当极难找到两个不同的输入,使得它们的哈希值相同。
- 雪崩效应:输入的微小变化应当导致输出的显著且不可预测的变化。
请注意,“均匀分布”与“抗碰撞性”是两个独立的概念,满足均匀分布不一定满足抗碰撞性。例如,在随机输入 key
下,哈希函数 key % 100
可以产生均匀分布的输出。然而该哈希算法过于简单,所有后两位相等的 key
的输出都相同,因此我们可以很容易地从哈希值反推出可用的 key
,从而破解密码。
6.3.2 哈希算法的设计¶
哈希算法的设计是一个需要考虑许多因素的复杂问题。然而对于某些要求不高的场景,我们也能设计一些简单的哈希算法。
- 加法哈希:对输入的每个字符的 ASCII 码进行相加,将得到的总和作为哈希值。
- 乘法哈希:利用乘法的不相关性,每轮乘以一个常数,将各个字符的 ASCII 码累积到哈希值中。
- 异或哈希:将输入数据的每个元素通过异或操作累积到一个哈希值中。
- 旋转哈希:将每个字符的 ASCII 码累积到一个哈希值中,每次累积之前都会对哈希值进行旋转操作。
def add_hash(key: str) -> int:
"""加法哈希"""
hash = 0
modulus = 1000000007
for c in key:
hash += ord(c)
return hash % modulus
def mul_hash(key: str) -> int:
"""乘法哈希"""
hash = 0
modulus = 1000000007
for c in key:
hash = 31 * hash + ord(c)
return hash % modulus
def xor_hash(key: str) -> int:
"""异或哈希"""
hash = 0
modulus = 1000000007
for c in key:
hash ^= ord(c)
return hash % modulus
def rot_hash(key: str) -> int:
"""旋转哈希"""
hash = 0
modulus = 1000000007
for c in key:
hash = (hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ ord(c)
return hash % modulus
/* 加法哈希 */
int addHash(string key) {
long long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (unsigned char c : key) {
hash = (hash + (int)c) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 乘法哈希 */
int mulHash(string key) {
long long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (unsigned char c : key) {
hash = (31 * hash + (int)c) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 异或哈希 */
int xorHash(string key) {
int hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (unsigned char c : key) {
hash ^= (int)c;
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
int rotHash(string key) {
long long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (unsigned char c : key) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ (int)c) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 加法哈希 */
int addHash(String key) {
long hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (char c : key.toCharArray()) {
hash = (hash + (int) c) % MODULUS;
}
return (int) hash;
}
/* 乘法哈希 */
int mulHash(String key) {
long hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (char c : key.toCharArray()) {
hash = (31 * hash + (int) c) % MODULUS;
}
return (int) hash;
}
/* 异或哈希 */
int xorHash(String key) {
int hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (char c : key.toCharArray()) {
hash ^= (int) c;
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
int rotHash(String key) {
long hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (char c : key.toCharArray()) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ (int) c) % MODULUS;
}
return (int) hash;
}
/* 加法哈希 */
int AddHash(string key) {
long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
foreach (char c in key) {
hash = (hash + c) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 乘法哈希 */
int MulHash(string key) {
long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
foreach (char c in key) {
hash = (31 * hash + c) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 异或哈希 */
int XorHash(string key) {
int hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
foreach (char c in key) {
hash ^= c;
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
int RotHash(string key) {
long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
foreach (char c in key) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ c) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 加法哈希 */
func addHash(key string) int {
var hash int64
var modulus int64
modulus = 1000000007
for _, b := range []byte(key) {
hash = (hash + int64(b)) % modulus
}
return int(hash)
}
/* 乘法哈希 */
func mulHash(key string) int {
var hash int64
var modulus int64
modulus = 1000000007
for _, b := range []byte(key) {
hash = (31*hash + int64(b)) % modulus
}
return int(hash)
}
/* 异或哈希 */
func xorHash(key string) int {
hash := 0
modulus := 1000000007
for _, b := range []byte(key) {
fmt.Println(int(b))
hash ^= int(b)
hash = (31*hash + int(b)) % modulus
}
return hash & modulus
}
/* 旋转哈希 */
func rotHash(key string) int {
var hash int64
var modulus int64
modulus = 1000000007
for _, b := range []byte(key) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ int64(b)) % modulus
}
return int(hash)
}
/* 加法哈希 */
func addHash(key: String) -> Int {
var hash = 0
let MODULUS = 1_000_000_007
for c in key {
for scalar in c.unicodeScalars {
hash = (hash + Int(scalar.value)) % MODULUS
}
}
return hash
}
/* 乘法哈希 */
func mulHash(key: String) -> Int {
var hash = 0
let MODULUS = 1_000_000_007
for c in key {
for scalar in c.unicodeScalars {
hash = (31 * hash + Int(scalar.value)) % MODULUS
}
}
return hash
}
/* 异或哈希 */
func xorHash(key: String) -> Int {
var hash = 0
let MODULUS = 1_000_000_007
for c in key {
for scalar in c.unicodeScalars {
hash ^= Int(scalar.value)
}
}
return hash & MODULUS
}
/* 旋转哈希 */
func rotHash(key: String) -> Int {
var hash = 0
let MODULUS = 1_000_000_007
for c in key {
for scalar in c.unicodeScalars {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ Int(scalar.value)) % MODULUS
}
}
return hash
}
/* 加法哈希 */
function addHash(key) {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash = (hash + c.charCodeAt(0)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 乘法哈希 */
function mulHash(key) {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash = (31 * hash + c.charCodeAt(0)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 异或哈希 */
function xorHash(key) {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash ^= c.charCodeAt(0);
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
function rotHash(key) {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ c.charCodeAt(0)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 加法哈希 */
function addHash(key: string): number {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash = (hash + c.charCodeAt(0)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 乘法哈希 */
function mulHash(key: string): number {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash = (31 * hash + c.charCodeAt(0)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 异或哈希 */
function xorHash(key: string): number {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash ^= c.charCodeAt(0);
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
function rotHash(key: string): number {
let hash = 0;
const MODULUS = 1000000007;
for (const c of key) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ c.charCodeAt(0)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 加法哈希 */
int addHash(String key) {
int hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < key.length; i++) {
hash = (hash + key.codeUnitAt(i)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 乘法哈希 */
int mulHash(String key) {
int hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < key.length; i++) {
hash = (31 * hash + key.codeUnitAt(i)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 异或哈希 */
int xorHash(String key) {
int hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < key.length; i++) {
hash ^= key.codeUnitAt(i);
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
int rotHash(String key) {
int hash = 0;
final int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < key.length; i++) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ key.codeUnitAt(i)) % MODULUS;
}
return hash;
}
/* 加法哈希 */
fn add_hash(key: &str) -> i32 {
let mut hash = 0_i64;
const MODULUS: i64 = 1000000007;
for c in key.chars() {
hash = (hash + c as i64) % MODULUS;
}
hash as i32
}
/* 乘法哈希 */
fn mul_hash(key: &str) -> i32 {
let mut hash = 0_i64;
const MODULUS: i64 = 1000000007;
for c in key.chars() {
hash = (31 * hash + c as i64) % MODULUS;
}
hash as i32
}
/* 异或哈希 */
fn xor_hash(key: &str) -> i32 {
let mut hash = 0_i64;
const MODULUS: i64 = 1000000007;
for c in key.chars() {
hash ^= c as i64;
}
(hash & MODULUS) as i32
}
/* 旋转哈希 */
fn rot_hash(key: &str) -> i32 {
let mut hash = 0_i64;
const MODULUS: i64 = 1000000007;
for c in key.chars() {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ c as i64) % MODULUS;
}
hash as i32
}
/* 加法哈希 */
int addHash(char *key) {
long long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < strlen(key); i++) {
hash = (hash + (unsigned char)key[i]) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 乘法哈希 */
int mulHash(char *key) {
long long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < strlen(key); i++) {
hash = (31 * hash + (unsigned char)key[i]) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 异或哈希 */
int xorHash(char *key) {
int hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < strlen(key); i++) {
hash ^= (unsigned char)key[i];
}
return hash & MODULUS;
}
/* 旋转哈希 */
int rotHash(char *key) {
long long hash = 0;
const int MODULUS = 1000000007;
for (int i = 0; i < strlen(key); i++) {
hash = ((hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ (unsigned char)key[i]) % MODULUS;
}
return (int)hash;
}
/* 加法哈希 */
fun addHash(key: String): Int {
var hash = 0L
val MODULUS = 1000000007
for (c in key.toCharArray()) {
hash = (hash + c.code) % MODULUS
}
return hash.toInt()
}
/* 乘法哈希 */
fun mulHash(key: String): Int {
var hash = 0L
val MODULUS = 1000000007
for (c in key.toCharArray()) {
hash = (31 * hash + c.code) % MODULUS
}
return hash.toInt()
}
/* 异或哈希 */
fun xorHash(key: String): Int {
var hash = 0
val MODULUS = 1000000007
for (c in key.toCharArray()) {
hash = hash xor c.code
}
return hash and MODULUS
}
/* 旋转哈希 */
fun rotHash(key: String): Int {
var hash = 0L
val MODULUS = 1000000007
for (c in key.toCharArray()) {
hash = ((hash shl 4) xor (hash shr 28) xor c.code.toLong()) % MODULUS
}
return hash.toInt()
}
### 加法哈希 ###
def add_hash(key)
hash = 0
modulus = 1_000_000_007
key.each_char { |c| hash += c.ord }
hash % modulus
end
### 乘法哈希 ###
def mul_hash(key)
hash = 0
modulus = 1_000_000_007
key.each_char { |c| hash = 31 * hash + c.ord }
hash % modulus
end
### 异或哈希 ###
def xor_hash(key)
hash = 0
modulus = 1_000_000_007
key.each_char { |c| hash ^= c.ord }
hash % modulus
end
### 旋转哈希 ###
def rot_hash(key)
hash = 0
modulus = 1_000_000_007
key.each_char { |c| hash = (hash << 4) ^ (hash >> 28) ^ c.ord }
hash % modulus
end
可视化运行
观察发现,每种哈希算法的最后一步都是对大质数 \(1000000007\) 取模,以确保哈希值在合适的范围内。值得思考的是,为什么要强调对质数取模,或者说对合数取模的弊端是什么?这是一个有趣的问题。
先抛出结论:使用大质数作为模数,可以最大化地保证哈希值的均匀分布。因为质数不与其他数字存在公约数,可以减少因取模操作而产生的周期性模式,从而避免哈希冲突。
举个例子,假设我们选择合数 \(9\) 作为模数,它可以被 \(3\) 整除,那么所有可以被 \(3\) 整除的 key
都会被映射到 \(0\)、\(3\)、\(6\) 这三个哈希值。
如果输入 key
恰好满足这种等差数列的数据分布,那么哈希值就会出现聚堆,从而加重哈希冲突。现在,假设将 modulus
替换为质数 \(13\) ,由于 key
和 modulus
之间不存在公约数,因此输出的哈希值的均匀性会明显提升。
值得说明的是,如果能够保证 key
是随机均匀分布的,那么选择质数或者合数作为模数都可以,它们都能输出均匀分布的哈希值。而当 key
的分布存在某种周期性时,对合数取模更容易出现聚集现象。
总而言之,我们通常选取质数作为模数,并且这个质数最好足够大,以尽可能消除周期性模式,提升哈希算法的稳健性。
6.3.3 常见哈希算法¶
不难发现,以上介绍的简单哈希算法都比较“脆弱”,远远没有达到哈希算法的设计目标。例如,由于加法和异或满足交换律,因此加法哈希和异或哈希无法区分内容相同但顺序不同的字符串,这可能会加剧哈希冲突,并引起一些安全问题。
在实际中,我们通常会用一些标准哈希算法,例如 MD5、SHA-1、SHA-2 和 SHA-3 等。它们可以将任意长度的输入数据映射到恒定长度的哈希值。
近一个世纪以来,哈希算法处在不断升级与优化的过程中。一部分研究人员努力提升哈希算法的性能,另一部分研究人员和黑客则致力于寻找哈希算法的安全性问题。表 6-2 展示了在实际应用中常见的哈希算法。
- MD5 和 SHA-1 已多次被成功攻击,因此它们被各类安全应用弃用。
- SHA-2 系列中的 SHA-256 是最安全的哈希算法之一,仍未出现成功的攻击案例,因此常用在各类安全应用与协议中。
- SHA-3 相较 SHA-2 的实现开销更低、计算效率更高,但目前使用覆盖度不如 SHA-2 系列。
表 6-2 常见的哈希算法
MD5 | SHA-1 | SHA-2 | SHA-3 | |
---|---|---|---|---|
推出时间 | 1992 | 1995 | 2002 | 2008 |
输出长度 | 128 bit | 160 bit | 256/512 bit | 224/256/384/512 bit |
哈希冲突 | 较多 | 较多 | 很少 | 很少 |
安全等级 | 低,已被成功攻击 | 低,已被成功攻击 | 高 | 高 |
应用 | 已被弃用,仍用于数据完整性检查 | 已被弃用 | 加密货币交易验证、数字签名等 | 可用于替代 SHA-2 |
6.3.4 数据结构的哈希值¶
我们知道,哈希表的 key
可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置的哈希算法,用于计算哈希表中的桶索引。以 Python 为例,我们可以调用 hash()
函数来计算各种数据类型的哈希值。
- 整数和布尔量的哈希值就是其本身。
- 浮点数和字符串的哈希值计算较为复杂,有兴趣的读者请自行学习。
- 元组的哈希值是对其中每一个元素进行哈希,然后将这些哈希值组合起来,得到单一的哈希值。
- 对象的哈希值基于其内存地址生成。通过重写对象的哈希方法,可实现基于内容生成哈希值。
Tip
请注意,不同编程语言的内置哈希值计算函数的定义和方法不同。
num = 3
hash_num = hash(num)
# 整数 3 的哈希值为 3
bol = True
hash_bol = hash(bol)
# 布尔量 True 的哈希值为 1
dec = 3.14159
hash_dec = hash(dec)
# 小数 3.14159 的哈希值为 326484311674566659
str = "Hello 算法"
hash_str = hash(str)
# 字符串“Hello 算法”的哈希值为 4617003410720528961
tup = (12836, "小哈")
hash_tup = hash(tup)
# 元组 (12836, '小哈') 的哈希值为 1029005403108185979
obj = ListNode(0)
hash_obj = hash(obj)
# 节点对象 <ListNode object at 0x1058fd810> 的哈希值为 274267521
int num = 3;
size_t hashNum = hash<int>()(num);
// 整数 3 的哈希值为 3
bool bol = true;
size_t hashBol = hash<bool>()(bol);
// 布尔量 1 的哈希值为 1
double dec = 3.14159;
size_t hashDec = hash<double>()(dec);
// 小数 3.14159 的哈希值为 4614256650576692846
string str = "Hello 算法";
size_t hashStr = hash<string>()(str);
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 15466937326284535026
// 在 C++ 中,内置 std:hash() 仅提供基本数据类型的哈希值计算
// 数组、对象的哈希值计算需要自行实现
int num = 3;
int hashNum = Integer.hashCode(num);
// 整数 3 的哈希值为 3
boolean bol = true;
int hashBol = Boolean.hashCode(bol);
// 布尔量 true 的哈希值为 1231
double dec = 3.14159;
int hashDec = Double.hashCode(dec);
// 小数 3.14159 的哈希值为 -1340954729
String str = "Hello 算法";
int hashStr = str.hashCode();
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 -727081396
Object[] arr = { 12836, "小哈" };
int hashTup = Arrays.hashCode(arr);
// 数组 [12836, 小哈] 的哈希值为 1151158
ListNode obj = new ListNode(0);
int hashObj = obj.hashCode();
// 节点对象 utils.ListNode@7dc5e7b4 的哈希值为 2110121908
int num = 3;
int hashNum = num.GetHashCode();
// 整数 3 的哈希值为 3;
bool bol = true;
int hashBol = bol.GetHashCode();
// 布尔量 true 的哈希值为 1;
double dec = 3.14159;
int hashDec = dec.GetHashCode();
// 小数 3.14159 的哈希值为 -1340954729;
string str = "Hello 算法";
int hashStr = str.GetHashCode();
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 -586107568;
object[] arr = [12836, "小哈"];
int hashTup = arr.GetHashCode();
// 数组 [12836, 小哈] 的哈希值为 42931033;
ListNode obj = new(0);
int hashObj = obj.GetHashCode();
// 节点对象 0 的哈希值为 39053774;
let num = 3
let hashNum = num.hashValue
// 整数 3 的哈希值为 9047044699613009734
let bol = true
let hashBol = bol.hashValue
// 布尔量 true 的哈希值为 -4431640247352757451
let dec = 3.14159
let hashDec = dec.hashValue
// 小数 3.14159 的哈希值为 -2465384235396674631
let str = "Hello 算法"
let hashStr = str.hashValue
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 -7850626797806988787
let arr = [AnyHashable(12836), AnyHashable("小哈")]
let hashTup = arr.hashValue
// 数组 [AnyHashable(12836), AnyHashable("小哈")] 的哈希值为 -2308633508154532996
let obj = ListNode(x: 0)
let hashObj = obj.hashValue
// 节点对象 utils.ListNode 的哈希值为 -2434780518035996159
int num = 3;
int hashNum = num.hashCode;
// 整数 3 的哈希值为 34803
bool bol = true;
int hashBol = bol.hashCode;
// 布尔值 true 的哈希值为 1231
double dec = 3.14159;
int hashDec = dec.hashCode;
// 小数 3.14159 的哈希值为 2570631074981783
String str = "Hello 算法";
int hashStr = str.hashCode;
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 468167534
List arr = [12836, "小哈"];
int hashArr = arr.hashCode;
// 数组 [12836, 小哈] 的哈希值为 976512528
ListNode obj = new ListNode(0);
int hashObj = obj.hashCode;
// 节点对象 Instance of 'ListNode' 的哈希值为 1033450432
use std::collections::hash_map::DefaultHasher;
use std::hash::{Hash, Hasher};
let num = 3;
let mut num_hasher = DefaultHasher::new();
num.hash(&mut num_hasher);
let hash_num = num_hasher.finish();
// 整数 3 的哈希值为 568126464209439262
let bol = true;
let mut bol_hasher = DefaultHasher::new();
bol.hash(&mut bol_hasher);
let hash_bol = bol_hasher.finish();
// 布尔量 true 的哈希值为 4952851536318644461
let dec: f32 = 3.14159;
let mut dec_hasher = DefaultHasher::new();
dec.to_bits().hash(&mut dec_hasher);
let hash_dec = dec_hasher.finish();
// 小数 3.14159 的哈希值为 2566941990314602357
let str = "Hello 算法";
let mut str_hasher = DefaultHasher::new();
str.hash(&mut str_hasher);
let hash_str = str_hasher.finish();
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 16092673739211250988
let arr = (&12836, &"小哈");
let mut tup_hasher = DefaultHasher::new();
arr.hash(&mut tup_hasher);
let hash_tup = tup_hasher.finish();
// 元组 (12836, "小哈") 的哈希值为 1885128010422702749
let node = ListNode::new(42);
let mut hasher = DefaultHasher::new();
node.borrow().val.hash(&mut hasher);
let hash = hasher.finish();
// 节点对象 RefCell { value: ListNode { val: 42, next: None } } 的哈希值为15387811073369036852
val num = 3
val hashNum = num.hashCode()
// 整数 3 的哈希值为 3
val bol = true
val hashBol = bol.hashCode()
// 布尔量 true 的哈希值为 1231
val dec = 3.14159
val hashDec = dec.hashCode()
// 小数 3.14159 的哈希值为 -1340954729
val str = "Hello 算法"
val hashStr = str.hashCode()
// 字符串“Hello 算法”的哈希值为 -727081396
val arr = arrayOf<Any>(12836, "小哈")
val hashTup = arr.hashCode()
// 数组 [12836, 小哈] 的哈希值为 189568618
val obj = ListNode(0)
val hashObj = obj.hashCode()
// 节点对象 utils.ListNode@1d81eb93 的哈希值为 495053715
num = 3
hash_num = num.hash
# 整数 3 的哈希值为 -4385856518450339636
bol = true
hash_bol = bol.hash
# 布尔量 true 的哈希值为 -1617938112149317027
dec = 3.14159
hash_dec = dec.hash
# 小数 3.14159 的哈希值为 -1479186995943067893
str = "Hello 算法"
hash_str = str.hash
# 字符串“Hello 算法”的哈希值为 -4075943250025831763
tup = [12836, '小哈']
hash_tup = tup.hash
# 元组 (12836, '小哈') 的哈希值为 1999544809202288822
obj = ListNode.new(0)
hash_obj = obj.hash
# 节点对象 #<ListNode:0x000078133140ab70> 的哈希值为 4302940560806366381
可视化运行
在许多编程语言中,只有不可变对象才可作为哈希表的 key
。假如我们将列表(动态数组)作为 key
,当列表的内容发生变化时,它的哈希值也随之改变,我们就无法在哈希表中查询到原先的 value
了。
虽然自定义对象(比如链表节点)的成员变量是可变的,但它是可哈希的。这是因为对象的哈希值通常是基于内存地址生成的,即使对象的内容发生了变化,但它的内存地址不变,哈希值仍然是不变的。
细心的你可能发现在不同控制台中运行程序时,输出的哈希值是不同的。这是因为 Python 解释器在每次启动时,都会为字符串哈希函数加入一个随机的盐(salt)值。这种做法可以有效防止 HashDoS 攻击,提升哈希算法的安全性。