很多朋友在找时都会咨询哈希和哈希dr6000，这说明有一部分人对这个问题不太了解，您了解吗？那么什么是哈希dr6000？下面就由小编带大家详细了解一下吧！

哈希算法就是一种特殊的函数，不论输入多长的一串字符，只要通过这个函数都可以得到一个固定长度的输出值，这就好像身份证号码一样，永远都是十八位而且全国唯一。

哈希算法的输出值就叫做哈希值。哈希算法也被称为“散列”，是区块链的四大核心技术之一。是能计算出一个数字消息所对应的、长度固定的字符串。

哈希算法原理：

Hash算法的原理是把输入空间的值映射到Hash空间内，由于Hash值的空间远小于输入的空间，而且借助抽屉原理 ，可以得出一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况，如果一个Hash算法足够好，那么他就一定会有更小的发生冲突的概率，也就是说，一个好的Hash算法应该具有优秀的 抗碰撞能力。

什么是哈希算法？哈希是一种加密算法，也称为散列函数或杂凑函数。哈希函数是一个公开函数，可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值H（M），称H（M）为哈希值、散列值（Hash Value）、杂凑值或者消息摘要。它是一种单向密码体制，即一个从明文到密文的不可逆映射，只有加密过程，没有解密过程。

Hash的特点

易压缩：对于任意大小的输入x，Hash值的长度很小，在实际应用中，函数H产生的Hash值其长度是固定的。

易计算：对于任意给定的消息，计算其Hash值比较容易。

单向性：对于给定的Hash值，要找到使得在计算上是不可行的，即求Hash的逆很困难。在给定某个哈希函数H和哈希值H（M）的情况下，得出M在计算上是不可行的。即从哈希输出无法倒推输入的原始数值。这是哈希函数安全性的基础。

抗碰撞性：理想的Hash函数是无碰撞的，但在实际算法的设计中很难做到这一点。

有两种抗碰撞性：一种是弱抗碰撞性，即对于给定的消息，要发现另一个消息，满足在计算上是不可行的；另一种是强抗碰撞性，即对于任意一对不同的消息，使得在计算上也是不可行的。

高灵敏性：这是从比特位角度出发的，指的是1比特位的输入变化会造成1/2的比特位发生变化。消息M的任何改变都会导致哈希值H（M）发生改变。即如果输入有微小不同，哈希运算后的输出一定不同。

Hash（哈希），又称“散列”。

散列（hash）英文原意是“混杂”、“拼凑”、“重新表述”的意思。

在某种程度上，散列是与排序相反的一种操作，排序是将集合中的元素按照某种方式比如字典顺序排列在一起，而散列通过计算哈希值，打破元素之间原有的关系，使集合中的元素按照[散列函数]的分类进行排列。

在介绍一些集合时，我们总强调需要重写某个类的 equals() 方法和 hash Code() 方法，确保唯一性。这里的 hash Code() 表示的是对当前对象的唯一标示。计算 hash Code 的过程就称作 哈希。

我们通常使用数组或者链表来存储元素，一旦存储的内容数量特别多，需要占用很大的空间，而且在 查找某个元素 是否存在的过程中，数组和链表都需要挨个循环比较，而通过 哈希 计算，可以大大 减少比较次数 。

举个栗子：

现在有 4 个数 {2,5,9,13}，需要查找 13 是否存在。

这样需要遍历 4 次才能找到，时间复杂度为 O(n)。

四个数 {2,5,9,13} 对应的哈希值为：

然后把它们存储到对应的位置。

当要查找 13 时，只要先使用哈希函数计算它的位置，然后去那个位置查看是否存在就好了，本例中只需查找一次，时间复杂度为 O(1)。

因此可以发现，哈希 其实是随机存储的一种优化，先进行分类，然后查找时按照这个对象的分类去找。

哈希通过一次计算大幅度缩小查找范围，自然比从全部数据里查找速度要快。

比如你和我一样是个剁手族买书狂，家里书一大堆，如果书存放时不分类直接摆到书架上（数组存储），找某本书时可能需要脑袋从左往右从上往下转好几圈才能发现；如果存放时按照类别分开放，技术书、小说、文学等等分开（按照某种哈希函数计算），找书时只要从它对应的分类里找，自然省事多了。

哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。

哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词 key ，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。

表示为：

address = H [key]

哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。

哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词 key ，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。

表示为：

address = H [key]

取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。

即 H(key) = key 或 H(key) = a*key + b，其中a和b为常数。

取关键字被某个不大于散列表长度 m 的数 p 求余，得到的作为散列地址。

即 H(key) = key % p, p m。

当关键字的位数大于地址的位数，对关键字的各位分布进行分析，选出分布均匀的任意几位作为散列地址。

仅适用于所上述文章内容就是键字都已知的情况下，根据实际应用确定要选取的部分，尽量避免发生冲突。

先计算出关键字值的平方，然后取平方值中间几位作为散列地址。

随机分布的关键字，得到的散列地址也是随机分布的。

将关键字分为位数相同的几部分，然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为散列地址。

用于关键字位数较多，并且关键字中每一位上数字分布大致均匀。

选择一个随机函数，把关键字的随机函数值作为它的哈希值。

通常当关键字的长度不等时用这种方法。

构造哈希函数的方法很多，实际工作中要根据不同的情况选择合适的方法，总的原则是 尽可能少的产生冲突 。

通常考虑的因素有 关键字的长度 和 分布情况 、 哈希值的范围 等。

如：当关键字是整数类型时就可以用除留余数法；如果关键字是小数类型，选择随机数法会比较好。

根据设定的 哈希函数H（key） 和 处理冲突的方法 将一组关键字影像到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便成为 哈希表 ，这一映像过程称为哈希造表或 散列 ，所得存储位置称 哈希地址 或 散列地址 。

上面所提到的 哈希函数 是指：有一个对应关系 f ，使得每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应，这样在查找时，我们不需要像传统的查找算法那样进行比较，而是根据这个对应关系 f 找到给定值K的像 f（K） 。

哈希函数也可叫哈希算法，它可以用于检验信息是否相同（ 文件校验 ），或者检验信息的拥有者是否真实（ 数字签名 ）。

下面分别就哈希函数和处理冲突的方法进行讨论;

构造哈希函数的方法有很多。在介绍各种方法前，首先需要明确什么是“好” 的哈希算法。若对于关键字集合中的任一个关键字，经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，则称此类哈希函数是 均匀的 （Uniform）哈希函数。换句话说，就是使关键字经过哈希函数得到一个“随机的地址”，以便使一组关键字的哈希地址均匀分布在整个地址区间中，从而减少冲突。

常用的构造哈希函数的方法有：

理论研究表明， 除留余数法的模 p 取不大于表长且最接近表长 m 的素数效果最好，且 p 最好取1.1 n ~ 1.7 n 之间的一个素数（n为存在的数据元素个数） 。

以上便是常用的6种构造哈希函数的方法，实际工作中需视不同的情况采用采用不同的哈希函数，通常考虑的因素有：

前面有提到过 均匀的哈希函数可以减少冲突，但不能避免 ，因此，如何处理冲突是哈希造表不可缺少的另一方面。

通常用的处理冲突的方法有下列几种：

在哈希表上进行查找的过程和哈希建表的过程基本一致。 给定K值，根据建表时设定的哈希函数求得哈希地址，若表中此位置上没有记录，则查找不成功；否则比较关键字，若和给定值相等，则查找成功；否则根据造表时设定的处理冲突的方案找“下一地址” ，直到找到为止。

哈希算法是一个广义的算法，也可以认为是一种思想，使用Hash算法可以提高存储空间的利用率，可以提高数据的查询效率，也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。

哈希算法也被称为散列算法，Hash算法虽然被称为算法，但实际上它更像是一种思想。Hash算法没有一个固定的公式，只要符合散列思想的算法都可以被称为是Hash算法。

特点：

加密哈希跟普通哈希的区别就是安全性，一般原则是只要一种哈希算法出现过碰撞，就会不被推荐成为加密哈希了，只有安全度高的哈希算法才能用作加密哈希。

同时加密哈希其实也能当普通哈希来用，Git 版本控制工具就是用 SHA-1 这个加密哈希算法来做完整性校验的。一般来讲越安全的哈希算法，处理速度也就越慢，所以并不是所有的场合都适合用加密哈希来替代普通哈希。

散列是指从可变大小的输入生成固定大小的输出的过程。这是通过使用称为散列函数（作为散列算法实现）的数学公式来完成的。

尽管并非所有哈希函数都涉及密码学的使用 ，但所谓的密码哈希函数是加密货币的核心。多亏了它们，区块链和其他分布式系统能够实现显着水平的 数据完整性和安全性。

传统和加密散列函数都是确定性的。确定性意味着只要输入不变，散列算法将始终产生相同的输出（也称为摘要或散列）。

通常，加密货币的散列算法被设计为单向函数，这意味着如果没有大量的计算时间和资源，它们就无法轻易恢复。换句话说，从输入创建输出非常容易，但在相反的方向（仅从输出生成输入）相对困难。一般来说，越难找到输入，哈希算法被认为越安全。

不同的散列函数将产生不同大小的输出，但每种散列算法可能的输出大小始终是恒定的。例如，SHA-256 算法只能生成 256 位的输出，而 SHA-1 将始终生成 160 位的摘要。

为了说明这一点，让我们通过 SHA-256 哈希算法（比特币中使用的算法）运行“Bitcoin”和“bitcoin”这两个词。

请注意，微小的更改（第一个字母的大小写）会导致完全不同的哈希值。但由于我们使用 SHA-256，输出将始终具有 256 位（或 64 个字符）的固定大小 – 无论输入大小如何。此外，无论我们通过算法运行这两个单词多少次，两个输出都将保持不变。

相反，如果我们通过 SHA-1 哈希算法运行相同的输入，我们将得到以下结果：

值得注意的是，首字母缩略词 SHA 代表安全哈希算法。它指的是一组加密哈希函数，包括 SHA-0 和 SHA-1 算法以及 SHA-2 和 SHA-3 组。SHA-256 是 SHA-2 组的一部分，还有 SHA-512 和其他变体。目前，只有 SHA-2 和 SHA-3 组被认为是安全的。

传统的哈希函数具有广泛的用例，包括数据库查找、大文件分析和数据管理。另一方面，加密散列函数广泛用于信息安全应用，例如消息认证和数字指纹。就比特币而言，加密哈希函数是挖矿过程的重要组成部分， 也在新地址和密钥的生成中发挥作用。

散列的真正威力在于处理大量信息时。例如，可以通过哈希函数运行一个大文件或数据集，然后使用其输出来快速验证数据的准确性和完整性。由于散列函数的确定性，这是可能的：输入将始终产生简化的、压缩的输出（散列）。这种技术消除了存储和“记住”大量数据的需要。

散列在区块链技术的背景下特别有用。比特币区块链有几个涉及散列的操作，其中大部分在挖掘过程中。事实上，几乎所有的加密货币协议都依赖散列来将交易组链接和压缩成块，并在每个块之间产生加密链接，从而有效地创建区块链。

同样，部署密码技术的散列函数可以定义为密码散列函数。一般来说，破解密码哈希函数需要无数次的蛮力尝试。对于“还原”加密哈希函数的人来说，他们需要通过反复试验来猜测输入是什么，直到产生相应的输出。然而，也有可能不同的输入产生完全相同的输出，在这种情况下会发生“冲突”。

从技术上讲，加密哈希函数需要遵循三个属性才能被视为有效安全。我们可以将这些描述为抗碰撞性、抗原像性和抗二次原像性。

在讨论每个属性之前，让我们用三个简短的句子总结它们的逻辑。

如前所述，当不同的输入产生完全相同的散列时，就会发生冲突。因此，哈希函数被认为是抗冲突的，直到有人发现冲突为止。请注意，任何散列函数都将始终存在冲突，因为可能的输入是无限的，而可能的输出是有限的。

换句话说，当发现碰撞的可能性非常低以至于需要数百万年的计算时，哈希函数是抗碰撞的。因此，尽管没有无冲突的哈希函数，但其 中一些函数足够强大，可以被视为具有抵抗力（例如，SHA-256）。

在各种 SHA 算法中，SHA-0 和 SHA-1 组不再安全，因为已经发现冲突。目前，SHA-2 和 SHA-3组被认为是抗冲突的。

原像电阻的特性与单向函数的概念上述文章内容就是。当有人找到生成特定输出的输入的可能性非常低时，哈希函数被认为是抗原像的。

请注意，此属性与前一个属性不同，因为攻击者会试图通过查看给定的输出来猜测输入是什么。另一方面，当有人发现产生相同输出的两个不同输入时，就会发生冲突，但使用哪个输入并不重要。

原像抗性的特性对于保护数据很有价值，因为消息的简单散列可以证明其真实性，而无需披露信息。在实践中，许多服务提供商和 Web 应用程序存储和使用从密码生成的哈希值，而不是明文密码。

为简化起见，我们可以说第二原像电阻介于其他两个属性之间。当有人能够找到一个特定的输入，该输入生成与他们已经知道的另一个输入相同的输出时，就会发生二次原像攻击。

换句话说，第二原像攻击涉及寻找碰撞，但不是搜索生成相同散列的两个随机输入，而是搜索生成由另一个特定输入生成的相同散列的输入。

因此，任何抗碰撞的哈希函数也能抗第二原像攻击，因为后者总是意味着碰撞。然而，人们仍然可以对抗碰撞函数执行原像攻击，因为它意味着从单个输出中找到单个输入。

比特币挖矿有很多步骤 涉及哈希函数，例如检查余额、链接交易输入和输出，以及对区块内的交易进行哈希处理以形成 默克尔树。但比特币区块链安全的主要原因之一 是矿工需要执行无数的散列操作，以便最终为下一个区块找到有效的解决方案。

具体来说，矿工在为其候选块创建哈希值时必须尝试几种不同的输入。本质上，如果他们生成以一定数量的零开头的输出哈希，他们将只能验证他们的块。零的数量决定了挖矿难度，它根据网络的哈希率而变化。

在这种情况下，哈希率表示在比特币挖矿中投入了多少计算机能力。如果网络的哈希率增加，比特币协议会自动调整挖矿难度，使挖出一个区块所需的平均时间保持在接近 10 分钟。相反，如果几个矿工决定停止挖矿，导致算力大幅下降，则会调整挖矿难度，使其更容易挖矿（直到平均出块时间回到10分钟）。

请注意，矿工不必发现冲突，因为他们可以生成多个散列作为有效输出（从一定数量的零开始）。所以对于某个区块有几种可能的解决方案，矿工只需要找到其中一种——根据挖矿难度确定的阈值。

由于比特币挖矿是一项成本密集型任务，矿工没有理由欺骗系统，因为这会导致重大的经济损失。加入区块链的矿工越多，它就变得越大越强大。（国内禁止参与挖矿）

毫无疑问，哈希函数是计算机科学中必不可少的工具，尤其是在处理大量数据时。当与密码学结合时，散列算法可以非常通用，以多种不同的方式提供安全性和身份验证。因此，加密哈希函数对几乎所有加密货币网络都至关重要，因此了解它们的属性和工作机制对于任何对区块链技术感兴趣的人肯定会有所帮助。

只要你仔细阅读了上述，那么你就已经了解了哈希dr6000的相关知识，如果屏幕面前的你还有什么对哈希好的建议和想法，欢迎各位再下面评论区评论出来，我们将及时回复。