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　　散列表(Hash table，也叫哈希表)，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

　　给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash)表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

　　散列函数能使对一个数打节角门口据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数身导知台爱据元素将被更快地定位。

　　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。统宪级练情刚心站婷尽皇即H(key)=ke众稳支y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)。反若其中H(key)中已经有值了，就往下一个找，直到H(key)中没有值了，就放进去。

　　2. 数字分析法:分析一组数据，比如一组员工的煤众探规装图调剧出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同爱明，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乡称出染喜的数字差别很大，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，尽可形能利用这些数据来构造冲突几率云掌约请社田营溶较低的散列地址。

　　3. 平方取中法:当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时均外阿，可以先求出关键字气父的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关，座根想判顺液未南号故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

　　末不棉微例:我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K杆福友顺的内部编码为11，E的内部编码为05，Y的内部编码为25，A的内部编码为01, B的内部编码为02。由此组成关键字KEYA的内部代码为11052501，同理我们可以得到关键字KYAB、AKEY、BKEY的内部编码。之后对关键字进行平方运算后，取出第7到第9位作为该者季乡谓空随风头特关键字哈希地址，如下图所示

　　4. 折叠法圆终则祖获盐胜印督候: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。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加航南女太观是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐责后机相加。

　　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周的具况于眼专不同的场合。

　　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除后所得的互因怎呀余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在即折叠、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。

　　(key),i=1,2，…，k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地低其易曲云才都联呢攻转

　　此利求地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。3. 链地址法(拉链法)4. 建立一个公共溢出区

　　查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素:1. 散列函数是否均匀;

　　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。

　　以上就是一些关于hash以及其相关的一些基本预备知识。那么在emule里面他具体起到什么作用呢?

　　大家都知道emule是基于P2P (Peer-to-peer的缩写，指的是对等连接的软件)， 它采用了多源文件传输协议(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。在协议中，定义了一系列传输、压缩和打包还有积分的标准，emule 对于每个文件都有md5-hash的算法设置，这使得该文件独一无二，并且在整个网络上都可以追踪得到。

　　MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同，这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法，如MD5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。

　　当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候，emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值，他就是这个文件唯一的身份标志，它包含了这个文件的基本信息，然后把它提交到所连接的服务器。当有他人想对这个文件提出下载请求的时候， 这个hash值可以让他人知道他正在下载的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他属性被更改之后(如名称等)这个值就更显得重要。而且服务器还提供了，这个文件当前所在的用户的地址，端口等信息，这样emule就知道到哪里去下载了。

　　道理同上，当我们在第一次使用emule的时候，emule会自动生成一个值，这个值也是唯一的，它是我们在emule世界里面的标志，只要你不卸载，不删除config，你的userhash值也就永远不变，积分制度就是通过这个值在起作用，emule里面的积分保存，身份识别，都是使用这个值，而和你的id和你的用户名无关，你随便怎么改这些东西，你的userhash值都是不变的，这也充分保证了公平性。其实他也是一个信息摘要，只不过保存的不是文件信息，而是我们每个人的信息。

　　我们经常在emule日志里面看到，emule正在hash文件，这里就是利用了hash算法的文件校验性这个功能了，文章前面已经说了一些这些功能，其实这部分是一个非常复杂的过程，在ftp,bt等软件里面都是用的这个基本原理，emule里面是采用文件分块传输，这样传输的每一块都要进行对比校验，如果错误则要进行重新下载，这期间这些相关信息写入met文件，直到整个任务完成，这个时候part文件进行重新命名，然后使用move命令，把它传送到incoming文件里面，然后met文件自动删除，所以我们有的时候会遇到hash文件失败，就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配，另外有的时候开机也要疯狂hash，有两种情况一种是你在第一次使用，这个时候要hash提取所有文件信息，还有一种情况就是上一次你非法关机，那么这个时候就是要进行排错校验了。

　　关于hash的算法研究，一直是信息科学里面的一个前沿，尤其在网络技术普及的今天，他的重要性越来越突出，其实我们每天在网上进行的信息交流安全验证，我们在使用的操作系统密钥原理，里面都有它的身影，特别对于那些研究信息安全有兴趣的朋友，这更是一个打开信息世界的钥匙，他在hack世界里面也是一个研究的焦点。

　　一般的线性表、树中，记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系，在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在比较的基础上，查找的效率与比较次数密切相关。理想的情况是能直接找到需要的记录，因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f，使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。因而查找时，只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上，由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。在此，称这个对应关系f为哈希函数，按这个思想建立的表为哈希表(又称为杂凑法或散列表)。

　　哈希表不可避免冲突(collision)现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词(synonym)。因此，在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数，而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表:根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的象作为相应记录在表中的存储位置，这种表被称为哈希表。