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　　围绕着哈希函数中的素数的使用的基本的概念是，利用一个素数来改变处理的哈希函数的状态值，而不是使用其他类型的数。处理这个词的意思就是对哈希 值进行一些简单的操作，比如乘法和加法。这样得到的一个新的哈希值一定要在统计学上具有更高的熵，也就是说不能有为偏向。简单的说，当你用一个素数去 乘一堆随机数的时候，得到的数在bit这个层次上是1的概率应该接近0.5。没有具体的证明这种不便向的现象只出现在使用素数的情况下，这看上去只是一个自 我宣称的直觉上的理论，并被一些业内人士所遵循。

　　hash构 造 方 法 1. 直接寻址法：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（这种散列函数叫做自身函数） 2. 数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但 是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字 的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。 3. 平方取中法：取关键字平方后的中间几位作为散列地址。 4. 折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。 5. 随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。 6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p=m。不仅可以对关键字直接取模，也 可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。

　　布隆过滤器允许一个非常大范围内的值被一个小很多的内存锁代表。在计算机科学，这是众所周知的关联查询，并在关联容器的核心理念。 Bloom Filter的实现通过多种不同的hash函数使用，也可通过允许一个特定值的存在有一定的误差概率会员查询结果的。布隆过滤器的保证提供的是，对于任何 会员国的查询就永远不会再有假阴性，但有可能是假阳性。假阳性的概率可以通过改变控制为布隆过滤器，并通过不同的hash函数的数量所使用的表的大小。

　　随后的研究工作集中在的散列函数和哈希表以及Mitzenmacher的布隆过滤器等领域。建议对这种结构，在数据被散列熵最实用的用法有助于哈希函数熵， 这是理论成果上缔结一项最佳的布隆过滤器（一个提供给定一个最低的进一步导致假阳性的可能性表的大小或反之亦然）提供假阳性的概率定义用户可以建造最 多也作为两种截然不同的两两独立的哈希散列函数已知功能，大大提高了查询效率的成员。 布隆过滤器通常存在于诸如拼写检查器，字符串匹配算法，网络数据包分析工具和网络/ Internet缓存的应用程序。 5.Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面： （1) 文件校验 我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗数据篡改的能力，它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码，但却不能防 止对数据的恶意破坏。 MD5 Hash算法的数字指纹特性，使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。 （2) 数字签名 Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢，所以在数字签名协议中，单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值，又称数字摘要进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。 （3) 鉴权协议 如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式：在传输信道是可被侦听，但不可被篡改的情况下，这是一种简单而安全的方法。