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　　哈希（hash）算法，原先是一种被用在资料编码中的技术，可以被用来加密要隐藏的资料，还可以被用来，比较不同文本的相似度。哈希算法属于信息摘要（Message Digest）算法。

　　区块链技术背后的底层原理之一，即为哈希算法。理解了哈希函数，自然就会理解区块链的挖矿模式。

　　哈希函数（hash function）: 也称为「散列函数」或「杂凑函数」。

　　哈希算法将任意长度的消息 M，映射成为一个长度较短且长度固定的值 H（M）。H(M)即为散列值或哈希值（hash value）。

　　哈希算法是一种信息摘要（Message Digest）算法。对象的 hash 值比原对象拥有更低的内存复杂度。

　　即使大型网站的数据库被攻破，也不会造成太大损失。为什么呢？这涉及到了哈希函数的两个主要特性：不可逆性与抗碰撞性。

　　由于哈希（hash）函数是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。系统服务器无法根据每个 hash 值逆过来推算出原密码。因此即使是后台工作人员，也无法得知用户的原密码。

　　用户登录的时候，输入密码，经过 hash 操作后转换成 hash 值，再与数据库中被保存的 hash 值进行对比。hash 值完全一样，则密码正确。

　　不是所有的 hash 函数都可以被用来加密，这就涉及到了哈希碰撞（hash collision）。

　　对于 hash 算法，一般情况下，不同的数据会生成不同的哈希值。但是如果两个不同的数据，经过 Hash 函数计算后，得到的 Hash 值一样，则为哈希碰撞（collision）。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低其发生概率。

　　开放寻址法的总体设计原理为：出现哈希碰撞时，重新检测一个空闲位置，并插入。

　　线性探测法用来解决哈希碰撞的原理是：当某个被给定键在散列表中的对应单元已被占用时（即我们向当前哈希表写入数据时发生了冲突），会检测散列表中离冲突单元最近的空闲单元。并把该键值对写入到下一个不为空的位置。

　　再哈希法用来解决哈希碰撞的原理是：两个值产生冲突时，通过下面算式，计算另一地址，直到不再冲突。

　　同样的关键字，同样的哈希函数，用不同的处理哈希碰撞的方法，得到的哈希函数值也不同。

　　若对于关键字集合中的，任意一个关键字，经过哈希函数，映像到地址集合中，任何一个地址的概率是相等的，则为均匀（uniform）的哈希函数。也即好的哈希函数。

　　首先要了解两个概念，可哈希性（hashable）与不可哈希性（unhashable）。

　　可哈希性（hashable）：可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串 srt，元组 tuple，对象集 objects 等）。这种数据被称为可哈希性。

　　不可哈希性：不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典 dict，列表 list 和集合 set 等）。

　　如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集，这种操作会使花费过大。

　　哈希表（hash table）散列表，是根据关键码值进行访问的数据结构。通常提供查找（search），插入（insert），删除（delete）等操作。跟数组一样都是一种数据结构。与字典类似，通过键值对来保存数据。

　　目前大部分动态语言的实现中都使用了哈希表。有些语音将哈希表乘坐字典，但是哈希表跟字典并不完全相同。哈希表是弱类型的，而字典是强类型的。

　　Python3.x添加了 hash 算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的 python 调用，同样的数据源生成的结果都将不同。 下面为算法实例。

　　这是一种局部敏感的 hash 算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。

　　例如：可以通过比较两张图片的 hash 值来判断相似度。下面为比较两张相似图片的代码示例。

　　从输出结果可以看到两张图片的 hash 值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是 Imagehash 的特点。

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