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哈希表类使用除留余数法进行哈希运算。

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简介：
哈希查找机制如下：首先，哈希表类中的哈希函数运用了除留余数法进行数据映射；其次，为了处理可能发生的哈希冲突，采用了开放定址法中的线性探察策略。接下来，我们构建一个包含十个数据元素的集合；最后，对哈希表长度为m=13和m=11两种不同的情况进行了测试，并验证了其中几个关键元素的查找效率。

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  • 哈希表类使用除留余数法作为哈希函数；
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    本项目实现了一个基于除留余数法构造哈希函数的哈希表类，适用于快速数据检索和存储场景。 哈希查找方法如下：1. 哈希表类的哈希函数采用除留余数法；2. 解决哈希冲突使用开放定址法中的线性探测法；3. 构建一个包含10个数据元素的集合；4. 测试两种不同长度（m=13和m=11）的哈希表，并在其中查找几个特定元素。
     
  • 哈希表创建与哈希查找算法
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    简介：本教程讲解了如何创建和使用哈希表，并深入介绍了哈希查找算法的工作原理及其在数据结构中的应用。 待哈希数据序列功能要求：输出所采用的哈希方法及解决冲突的方法（文字形式），并展示生成的哈希表。
     
  • MFC哈希表小电话簿：线性探测与除留取余法
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    本文章介绍如何使用MFC编程实现一个基于哈希表的小型电话簿系统，重点探讨了线性探测和除留取余两种冲突解决策略。 问题描述：设计一个哈希算法来处理单位或个人的电话号码簿。每个记录包含以下数据项：电话号码、用户名、住址。从键盘输入各记录，并以用户名作为关键字建立哈希表，使用除留取余数法构造哈希函数，并采用线性探测法解决冲突。程序应具备插入、查找和删除功能，能够显示给定用户名的记录并计算查找长度，同时将哈希表保存到文件中。 测试数据：选取个人手机中的若干电话号码簿条目作为输入数据。 提高要求：将电话号码薄以文件形式存储在磁盘上，并能通过用户名或电话号码两种方式建立哈希表，实现插入、查找和删除功能。
     
  • SHA256哈希算法
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    SHA256是一种广泛使用的密码散列函数，它能将不同长度的数据转换成固定长度的不可逆编码，适用于数据完整性验证和安全存储。 标题中的HASH-SHA256指的是哈希（Hash）函数家族中的一种特定算法——SHA256。它是Secure Hash Algorithm 256位版本的简称，是一种广泛使用的密码学散列函数，能将任意长度的信息转化为固定长度的输出，通常是一个256位（32字节）的二进制数字。该算法基于密码学原理设计，主要目的是提供一种不可逆的数据摘要：输入数据经过SHA256运算后得到的哈希值无法被轻易还原为原始信息。这种特性使得SHA256在数据完整性验证、数字签名和防止篡改等方面具有重要应用。 描述中提到“通过字符串加密实现MD5相关功能”可能是指，在某些场景下，人们会用SHA256来替代MD5进行哈希计算。MD5曾是一种常用的哈希函数，但由于其安全性相对较低（存在碰撞攻击的风险），现在更多地被SHA256等更安全的算法所取代。SHA256提供了更高的安全性和抗碰撞能力，更适合保护敏感信息。 SHA256的工作过程可以分为以下几个步骤： 1. **初始化**：使用一组预定义常量初始化几个工作变量。 2. **消息扩展**：将输入的消息块进行扩展以使其达到512位的倍数。 3. **迭代运算**：包括替代（Substitute）、置换（Permute）、异或（XOR）和旋转（Rotate）四种操作。 4. **组合**：最终将工作变量与上一步中的哈希值结合，生成新的哈希值。 5. **输出结果**：重复上述过程直到处理完所有消息块，最后得到的256位SHA256摘要即为所需的结果。 标签中提到“加密算法”虽然准确地说SHA256不是传统意义上的加密算法（因为它不能用于解密回原始数据），但在某些应用场景如SSL/TLS证书和数字签名等场合结合非对称加密技术，SHA256确实扮演着关键角色。压缩包内的文件`test-hash256.c`很可能是一个C语言编写的程序，该程序演示或测试了SHA256算法的实现过程。 总的来说，SHA256是一种强大的安全工具，在数据完整性验证和保护方面具有广泛应用，包括软件开发、网络安全及区块链技术等领域。了解并正确使用它对于保障信息系统的安全性至关重要。
     
  • MD5哈希算法
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    MD5哈希算法是一种被广泛使用的密码散列函数，它能将不同长度的数据转换成固定长度的一串不可读代码，主要用于信息安全领域中的数据完整性检查和数字签名。 MD5哈希算法是一种常见的数据加密方法，它能够将任意长度的数据转换为固定长度的128位哈希值。由于其简洁性和高效性，在各种应用中被广泛使用。然而，随着技术的发展，人们发现该算法在安全性方面存在一定的局限性，例如容易受到碰撞攻击的影响。 尽管如此，MD5仍然适用于一些对安全要求不高的场景或者用于非关键的数据完整性校验。对于需要更高安全级别的场合，则建议采用SHA-2等更先进的哈希函数替代之。
     
  • HMack_SHA1哈希算法
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    HMack_SHA1是一种基于SHA1哈希函数的消息认证码（MAC）算法，用于验证数据完整性和真实性，确保信息未被篡改。 HMac_SHA1哈希算法是一种基于密钥的哈希消息认证码（Hash-based Message Authentication Code）算法，结合了SHA1散列函数。SHA1是一种广泛使用的安全散列函数，能够将任意长度的数据转化为固定长度的摘要值。而HMAC则是通过将密钥和数据一起输入散列函数，从而提供数据完整性和来源认证的安全机制。 HMAC的设计目的是为了增强散列函数的安全性，防止在不安全的环境中被攻击者篡改消息。它的工作原理是将密钥和消息分别与一个特定的散列函数（如SHA1）运算，然后将两个结果进行复合运算，生成最终的HMAC值。这样，任何对原始消息的修改或伪造尝试都会导致HMAC值的变化，接收方可以通过验证HMAC来确认消息的完整性和真实性。 “VC6.0的源码工程”指的是一个使用Visual C++ 6.0开发的代码示例，用于实现HMAC_SHA1算法。这个源码工程可能包含了一个完整的类或函数库，在C++程序中生成和验证HMAC_SHA1签名。 标签“HMAC SHA1 HMAC_SHA1”强调了主题是关于HMAC以及其与SHA1的结合。虽然HMAC可以与其他散列函数（如MD5、SHA256等）结合，但SHA1是最常见的一种选择，尤其是在早期系统和应用中使用较多。 压缩包中的文件“HMac_SHA1”可能包含实现HMAC_SHA1算法的C++源代码文件，包括类定义、函数实现以及测试用例。通过查看这些源代码，开发者可以学习如何在自己的项目中实现或使用HMAC_SHA1来保护数据的安全。 作为一个关键的网络安全工具，HMAC_SHA1常用于数据完整性检查、认证和防止中间人攻击。通过VC6.0的源码工程，学习者可以深入理解算法的工作原理，并提升C++编程能力。对于需要处理敏感信息或构建安全通信系统的软件开发者来说，理解和掌握HMAC_SHA1至关重要。
     
  • vhashing: 实现Nießmer Voxel哈希方法的哈希表 - 源码
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    简介：vhashing是实现Nießmer Voxel哈希算法的开源代码库，适用于快速空间划分和查询。该源码为开发者提供了高效的三维数据索引解决方案。 重新实现Nießmer的体素散列方法以使其更加简洁，并尽可能地使用推力类/功能。有关用法，请参考tests/voxelblocks.cu文件。 当在内核调用中使用哈希表时，应采用以下形式： ```__global__ void kernel(int3 *keys, VoxelBlock *values, int n, vhashing::HashTableBase bm) { ``` 这样可以确保不会复制不需要的thrust::*_vector结构。 在主机代码部分，请使用下列之一： - HashTable<..., host_memspace>: 在基础代码中使用host_vector - HashTable<..., device_mem>: 用于设备内存操作
     
  • 哈希算法实验
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    哈希算法实验旨在探索不同哈希函数的设计与实现，分析其在数据安全、完整性校验及快速检索中的应用效果，并研究碰撞概率及其优化方法。 密码学实验六使用LibTomCrypt库中的MD5相关函数对一个文件进行处理，并计算该文件的Hash值。请提交程序代码和运算结果。
     
  • 哈希表详解
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    简介：本文详细解析了哈希表的数据结构原理与实现方法，包括哈希函数、冲突解决策略等内容。适合编程爱好者和技术人员学习参考。 哈希表是一种高效的数据存储与检索方式，在数据结构领域扮演着重要角色。它通过将键（Key）映射到一个确定的位置——通常是数组的索引位置——来实现快速访问和查找功能。在Python中，字典是基于哈希表构建的基础数据类型之一。 哈希函数作为核心机制，接收输入后的键并生成唯一对应的哈希值，此数值常为非负整数，并可用于数组下标定位。理想情况下，该函数应确保不同键之间产生的散列值分布均匀且冲突较少；然而，在实际应用中难免出现相同哈希值的情况（即“碰撞”），此时便需要采取相应的处理策略。 常见的解决方法包括： 1. **开放寻址法**：当发生碰撞时寻找下一个可用的地址，直到找到为止。这种方法通常要求哈希表容量足够大以避免填满。 2. **链地址法**：每一个桶（对应数组中的一个单元）都连接着一条链表，所有散列值相同的键值对均存储于该列表中；查询时先通过计算得到索引位置再遍历相应链表寻找目标元素。 3. **二次哈希法**：当首次生成的哈希结果冲突时，则使用另一套函数重新进行计算。 Python中的字典采用了上述原理，支持O(1)平均时间复杂度下的插入、删除及查找操作。其中的关键点在于键必须为不可变类型（如字符串或元组）以确保其可被正确散列化处理。常用的操作包括： - `dict[key]`：访问对应值；若未找到对应的键，则抛出异常。 - `dict.get(key, default)`：返回指定的值，如果不存在则给出默认参数。 - `dict[key] = value`：设置新的键/值对关系。 - `del dict[key]`：移除给定的键及其关联信息。 - `key in dict`：判断特定键是否存在字典中。 - `len(dict)`：返回当前包含的所有项的数量。 - `dict.keys()`、`dict.values()`、`dict.items()`：分别提供对所有键名、值和成对元素（即“键/值”）的迭代访问。 在实际编程实践中，哈希表被广泛应用于各种场景中，如缓存系统、数据库索引构建及统计分析等。掌握并熟练应用此数据结构能够显著提高程序性能，在优化算法设计时尤为关键。
     
  • 哈希表的查找与删除等算法详解
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    本篇文章将详细介绍哈希表的数据结构及其中的关键操作，包括查找和删除元素的过程，并解析其背后的算法原理。 哈希表使用线性探查法解决冲突，在进行查找、删除和插入关键字的操作时需要注意这种方法的特点。线性探查法在发生碰撞时会依次检查下一个位置直到找到空闲的槽位，这可能会影响哈希表的性能，尤其是在负载因子较高时容易形成聚集效应。因此，在设计使用这种策略的数据结构实现中需要考虑如何优化查找、删除和插入操作以提高效率。