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散列函数最新视觉报道_n的n分之一次方的极限证明(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

散列函数

𐟔’ 探索哈希函数：数据安全的秘密武器 𐟔 𐟔‘ 哈希函数是什么？哈希函数是一种将任意数据转换为固定大小数字指纹的方法。它通过压缩消息或数据来生成一个摘要，从而减少数据量并固定数据的格式。这个函数通过打乱和混合数据来创建一个称为散列值的指纹。 𐟒ᠥ“ˆ希函数的特性唯一性：只有输入特定的数据，才能得到特定的哈希值。单向性：哈希值无法反向推导出原始数据。暴力求解：如果知道哈希值，想要找到输入值，只能从源头开始，一个数一个数地尝试，看看哪个数套入哈希函数后输出的哈希值等于已知的哈希值。 𐟓š 哈希函数的应用哈希函数在数据安全中有着广泛的应用。例如，在密码学中，哈希函数可以将密码转换为固定大小的哈希值，方便存储和比较。在区块链技术中，哈希函数用于生成区块的哈希值，确保区块的完整性和安全性。 𐟚렦Š•资需谨慎，安全步骤需谨记在投资和交易过程中，安全是最重要的考量因素。哈希函数虽然强大，但也需要正确的使用和保护。任何涉及资金和数据的操作，都需要谨慎对待，确保安全步骤到位。

哈希函数：区块链的幕后英雄 𐟚€ 今天我们来聊聊区块链世界中的一颗隐形之星——哈希函数！𐟔’✨ 哈希函数在区块链生态系统中扮演着至关重要的角色，它不仅是加密货币交易验证的基石，还是智能合约完整性的保证，更是数字资产确权的唯一标识。𐟒𜰟”’ 𐟒𘠥Š 密货币交易验证：哈希函数确保每笔交易的唯一性和不可篡改性。比特币网络中，每个新区块都包含前一个区块的哈希值，形成了一条不可破解的链条。 𐟓„ 智能合约的完整性：在以太坊等平台上，智能合约的代码会被哈希化。这意味着一旦部署，任何人都无法悄悄修改合约内容，保证了执行的可靠性。 𐟏† 数字资产确权：NFT领域的大火背后，离不开哈希函数。每个NFT都有唯一的哈希值，这就是它的"数字指纹"，证明了资产的唯一性和所有权。 𐟔 数据完整性验证：在去中心化存储系统（如IPFS）中，文件的哈希值可以用来验证数据是否被篡改，确保了信息的可靠性。 ⛏️ 工作量证明（PoW）：比特币挖矿本质上就是解决复杂的哈希难题。矿工们通过不断计算来找到符合条件的哈希值，这个过程保证了网络的安全性。哈希函数就像区块链世界的瑞士军刀，小小一个功能却解决了信任、安全和效率的大问题！𐟌Ÿ 对了，知道为什么说区块链是"不可篡改"的吗？就是因为哈希函数的这些特性哦！任何细微的改动都会导致整个链条的哈希值发生变化，简直是天衣无缝的设计！𐟘Ž 你们觉得哈希函数还有哪些潜在的应用场景呢？欢迎在评论区分享你的想法！𐟒ᰟ‘‡

TikTok前端实习面试经历分享这次TikTok的前端实习面试真是让我又爱又恨。一开始，面试官让我简单自我介绍一下，然后直接进入正题，给了我一个哈希函数，让我写一个函数来收集异步响应。我和面试官讨论了一下思路，提出用缓存来暂存结果，等所有响应都收集齐全后再返回。面试官表示没问题，但后来他又说其实题目里没要求用缓存，直接实现就行。于是我又简单解释了一下用Set来实现。接下来是第二道题，面试官让我实现Reddit的评论区功能。这题确实有点麻烦，需要自己设计数据结构，然后再写组件。整个过程还是挺费脑的。面试官看起来是个老外，但我也没敢多问。整个面试过程大概45分钟，感觉这个bar确实挺高的。另外，我还有个感悟：每个人的面试痛点都不一样。有些人英语不太好，交流起来有点困难；有些人代码能力稍差。网上的面试准备方法有很多，但大家还是得多自己给自己出题模拟练习，找到自己的痛点，根据自身情况去针对性地练习，这样才能提升得最快。希望大家都能发挥自己的潜能，顺利通过面试！𐟒ꀀ

𐟔’探索哈希加密函数的奥秘𐟌Ÿ 哈希（Hash）是一种将任意长度的数据转换为固定长度（通常较短）散列值（哈希值）的方法𐟔„。这个过程依赖于一种称为哈希函数的算法𐟔’。常见的哈希函数包括SHA-256（安全散列算法256位）和MD5等𐟓„。这些函数能够将任何长度的输入数据映射为一个固定长度的输出值，确保数据的唯一性和安全性。哈希函数在密码学、数据完整性验证和数字签名等领域有着广泛的应用𐟔’。通过使用哈希函数，可以确保数据的完整性和真实性，防止数据被篡改或伪造。

缓存穿透？布隆过滤器来救场！缓存穿透是指查询一个在数据库中不存在的数据时，由于缓存不命中，每次请求都需要从数据库中查询，导致缓存穿透。解决方案一：缓存空结果如果一个查询返回空结果（数据不存在或系统故障），将空结果进行缓存，但过期时间很短，最长不超过五分钟。优点：简单易行缺点：消耗内存，可能导致数据不一致解决方案二：布隆过滤器（Bloom Filter）布隆过滤器是一种类似白名单的数据结构，由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成。它用于判断一个元素是否在一个集合中。原理：使用二进制数组，对要存入的key进行多次hash，分配到数组的不同位置，数组的值从0改成1。查询时也进行多次hash，如果命中到数组的位置的值都是1，则key可能存在；如果有一个不是1，则key一定不存在。布隆过滤器不直接处理或识别null值。因此，如果一个元素是null，它不会被添加到位数组中，也就不会导致任何位被设置为1。优点：空间效率高：只需存储位数组，不需要存储元素本身。查询速度快：查询操作通常只需常数时间。缺点：误判率：布隆过滤器存在误判的情况，因为之前存入的key的hash值可能跟这次的一样。误判率一般设置为0.01，误判率越低，执行的hash函数越多，执行效率越低。不支持删除：删除操作复杂且可能影响其他元素的判断。

哈希表：数据查找的超级导航系统 𐟚€ 想象一下，你在图书馆工作，任务是帮顾客快速找到他们想要的书。图书馆里书架林立，如果每次都要一本一本地翻找，效率肯定低得吓人。为了解决这个问题，你决定创建一个高效的导航系统——一个巨大的书架，每个部分都有一个特定的编号，每本书根据书名的某种规则被放在特定的编号位置上。顾客只需报上书名，你就能通过这个规则迅速找到书的位置，直接去取书。这个过程就像计算机中的“哈希表”。书架与哈希表 𐟓š 书架：哈希表本身，是存放数据的地方。书名：键（Key），是查找数据的标识。编号：通过哈希函数（Hash Function）计算出来的，根据书名决定书的存放位置。哈希值：书架上每个部分的特定编号，是键通过哈希函数计算后得到的结果，指示数据应该存放的位置。冲突与解决 𐟔„ 如果两本不同的书通过哈希函数得到了同一个位置，这种情况称为“冲突”（Collision）。解决冲突的方法有很多，比如可以在同一个位置放一个小书架，存放所有计算结果相同的书。哈希表的优势 𐟌Ÿ 哈希表的最大优势在于，通过哈希函数，它能非常快速地进行数据的查找、插入和删除操作。因为这些操作大多数情况下都能直接定位到数据的存放位置。实际例子：用户登录系统 𐟔‘ 在Web开发中，我们经常使用哈希表来存储用户信息。比如，一个简单的用户登录系统，可以用一个哈希表来存储用户名（键）和密码（值）。当用户尝试登录时，系统可以用用户名来快速查找对应的密码，检查用户输入的密码是否与存储的密码匹配，从而验证用户的登录请求。这样的使用哈希表可以让登录过程非常快速和高效。通过这些简单的比喻和例子，希望能帮助你更好地理解哈希表的原理和优势。

sha256算法 𐟔’ SHA-256算法是一种广泛使用的哈希函数，能够生成256位的哈希值。它在TLS/SSL、SSH、PGP和比特币等安全协议中都有应用。使用JavaScript原生API可以轻松计算SHA-256哈希值，但浏览器和Node.js之间存在一些差异。 𐟌 在浏览器中，可以利用SubtleCrypto API来计算哈希值。首先，创建一个TextEncoder对象，并使用它来编码给定的值。然后，将编码后的值传递给SubtleCrypto.digest()方法，生成数据的摘要。由于Promise解析为ArrayBuffer，需要使用DataView和getUint32()方法将数据转换为十六进制表示形式。最后，将十六进制数据添加到数组中，并使用join()方法将数组中的值组合成一个字符串。 𐟓 示例代码： ```javascript const hashValue = val => { return crypto.subtle.digest('SHA-256', new TextEncoder('utf-8').encode(val)) .then(h => { let hexes = [], view = new DataView(h); for (let i = 0; i < view.byteLength; i += 4) { hexes.push(('0000000' + view.getUint32(i).toString(16)).slice(-8)); } return hexes.join(""); }); }; hashValue(JSON.stringify({ a: 'a', b: [1, 2, 3, 4], foo: { c: 'bar' }})) .then(console.log); ``` 𐟚€ 在Node.js中，可以使用crypto模块来计算哈希值。首先，创建一个具有适当算法的对象，然后使用hash.update()方法将数据添加到Hash对象中，并使用hash.digest()方法计算数据的摘要。为了与浏览器实现的一致性，可以将Promise通过setTimeout()方法返回。 𐟓 示例代码： ```javascript import createHash from 'crypto'; const hashValue = val => { return new Promise(resolve => { setTimeout(() => resolve(createHash('sha256').update(val).digest('hex')), 0); }); }; hashValue(JSON.stringify({ a: 'a', b: [1, 2, 3, 4], foo: { c: 'bar' }})) .then(console.log); ``` 通过这些示例代码，你可以轻松地在JavaScript中计算SHA-256哈希值，无论是在浏览器还是Node.js环境中。

加密算法大揭秘：你真的了解吗？有时候，和同行（程序员）聊起加密算法，真的让我哭笑不得。很多人以为base64和md5都是用来加密的，甚至有人觉得压缩也是加密的一种。更别提对称加密和非对称加密的区别了，简直一脸懵逼。 𐟔‘ 对称加密：想象一下，你和你的好朋友之间有一个只有你们俩知道的秘密暗号。对称加密就是这样，用同一个钥匙（密钥）来加密和解密信息。就像两个人用同一把钥匙开同一扇门，简单快捷。但问题来了，这把钥匙怎么安全地传给对方呢？ 𐟔‘ 非对称加密：这就像是有两把钥匙，一把公钥，一把私钥。公钥可以随便给人，用来加密信息；私钥只有自己知道，用来解密。这样，即使公钥被其他人拿到，没有私钥也打不开锁。这种方法更安全，但就像用两把钥匙开门，速度慢一些。 𐟔‘ 散列算法：这货是个单行道，进去就出不来。散列算法可以把任何信息转换成一个固定长度的唯一值（散列值）。这就像给每个信息一个独一无二的身份证号。如果你的信息被篡改了，散列值就会变，这样我们就能知道信息是不是被偷偷改过了。 𐟌Ÿ 为啥要用加密？：在这个数字化的时代，我们的个人信息、财产安全都需要保护。加密技术就是保护我们信息安全的盾牌。 𐟌Ÿ 怎么选？：如果你需要快速处理大量数据，对称加密是个不错的选择。但如果是在网络上传输，需要高度安全性，非对称加密和散列算法就更合适了。希望这篇文章能帮你搞清楚这些加密算法的区别，下次和别人聊起加密时，别再一脸懵逼了！𐟘…

ChibiHash，一个小巧、快速的64位哈希函数。它以C语言编写，代码行数仅约60行。网页链接 ChibiHash在性能上表现出色，尤其在处理大型输入时速度最快。它具有可移植性，不依赖特定硬件指令，且通过了smhasher测试，保证质量。ChibiHash是非加密性的，适用于非密码学用途的64位哈希需求。文章详细解释了ChibiHash的设计思路和实现细节。

区块链解析：四特性详解深入探索区块链的基础知识，第二部分同样精彩纷呈，用思维导图记录了密密麻麻的要点。这一节主要从四个方面详细讲解了区块链的特性，深入浅出，非常适合初学者。四个关键特性包括： 𐟔‘ User identity：通过公钥和私钥的组合，形成独特的用户签名，实现对用户身份的认证。 𐟌 Network：讲解了区块链上的交易数据是如何传递给各个矿工的，以及这些数据是如何在矿工那里被处理并添加到区块链上的。 𐟏—️ Structure：利用哈希函数将一个个区块串联起来，确保链的完整性和正确性。 𐟤 Consensus mechanism：深入剖析了共识机制的原理和作用，是否真的如币圈宣传的那样神奇。通过这些内容的讲解，读者可以更深入地理解区块链的核心原理和实际应用。

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