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愛站散列哈希加密解密工具是一款幫助站長解決不同的散列哈希的加密解密軟件，完美的將不同的輸出的散列值變成固定的輸出，支持多種算法，支持在線文本加密，歡迎下載！

愛站散列哈希加密解密工具功能

Hash，一般翻譯做“散列”，也有直接音譯為“哈�！钡模褪前讶我忾L度的輸入（又叫做預映射， pre-image），通過散列算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小于輸入的空間，不同的輸入可能會散列成相同的輸出，所以不可能從散列值來唯一的確定輸入值。簡單的說就是一種將任意長度的消息壓縮到某一固定長度的消息摘要的函數。它能夠幫您處理散列哈希的相關問題，提供在線文本加密/解密，散列，提供SHA1、MD5、HMAC、AES、RC4、Rabbit、Base64等多種算法。使用方法非常簡單。

愛站散列哈希加密解密工具使用教程

1、登錄愛站工具包，找到工具箱里面的“散列哈�！秉c擊打開

2、在“加密算法”一欄中選擇對應的加密算法，然后將需要加密的內容填充到“加密前”一欄中

3、點擊右上角的“加密”按鈕，在“加密后”一欄中就會生成對應的加密內容。

散列表和哈希表區(qū)別

什么是哈希表？

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。

記錄的存儲位置=f(關鍵字)

這里的對應關系f稱為散列函數，又稱為哈希（Hash函數），采用散列技術將記錄存儲在一塊連續(xù)的存儲空間中，這塊連續(xù)存儲空間稱為散列表或哈希表（Hash table）。

哈希表hashtable(key，value) 就是把Key通過一個固定的算法函數既所謂的哈希函數轉換成一個整型數字，然后就將該數字對數組長度進行取余，取余結果就當作數組的下標，將value存儲在以該數字為下標的數組空間里。（或者：把任意長度的輸入（又叫做預映射， pre-image），通過散列算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小于輸入的空間，不同的輸入可能會散列成相同的輸出，而不可能從散列值來唯一的確定輸入值。簡單的說就是一種將任意長度的消息壓縮到某一固定長度的消息摘要的函數。）

而當使用哈希表進行查詢的時候，就是再次使用哈希函數將key轉換為對應的數組下標，并定位到該空間獲取value，如此一來，就可以充分利用到數組的定位性能進行數據定位。

數組的特點是：尋址容易，插入和刪除困難；

而鏈表的特點是：尋址困難，插入和刪除容易。

那么我們能不能綜合兩者的特性，做出一種尋址容易，插入刪除也容易的數據結構？答案是肯定的，這就是我們要提起的哈希表，哈希表有多種不同的實現方法，我接下來解釋的是最常用的一種方法——拉鏈法，我們可以理解為“鏈表的數組”，如圖：

左邊很明顯是個數組，數組的每個成員包括一個指針，指向一個鏈表的頭，當然這個鏈表可能為空，也可能元素很多。我們根據元素的一些特征把元素分配到不同的鏈表中去，也是根據這些特征，找到正確的鏈表，再從鏈表中找出這個元素。

Hash的應用

1、Hash主要用于信息安全領域中加密算法，它把一些不同長度的信息轉化成雜亂的128位的編碼,這些編碼值叫做Hash值. 也可以說，Hash就是找到一種數據內容和數據存放地址之間的映射關系。

2、查找：哈希表，又稱為散列，是一種更加快捷的查找技術。我們之前的查找，都是這樣一種思路：集合中拿出來一個元素，看看是否與我們要找的相等，如果不等，縮小范圍，繼續(xù)查找。而哈希表是完全另外一種思路：當我知道key值以后，我就可以直接計算出這個元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找！

舉一個例子，假如我的數組A中，第i個元素里面裝的key就是i，那么數字3肯定是在第3個位置，數字10肯定是在第10個位置。哈希表就是利用利用這種基本的思想，建立一個從key到位置的函數，然后進行直接計算查找。

3、Hash表在海量數據處理中有著廣泛應用。

Hash Table的查詢速度非常的快，幾乎是O(1)的時間復雜度。

hash就是找到一種數據內容和數據存放地址之間的映射關系。

散列法：元素特征轉變?yōu)閿到M下標的方法。

我想大家都在想一個很嚴重的問題：“如果兩個字符串在哈希表中對應的位置相同怎么辦？”,畢竟一個數組容量是有限的，這種可能性很大。解決該問題的方法很多，我首先想到的就是用“鏈表”。我遇到的很多算法都可以轉化成鏈表來解決，只要在哈希表的每個入口掛一個鏈表，保存所有對應的字符串就OK了。

散列表的查找步驟

當存儲記錄時，通過散列函數計算出記錄的散列地址

當查找記錄時，我們通過同樣的是散列函數計算記錄的散列地址，并按此散列地址訪問該記錄

關鍵字——散列函數（哈希函數）——散列地址

優(yōu)點：一對一的查找效率很高；

缺點：一個關鍵字可能對應多個散列地址；需要查找一個范圍時，效果不好。

散列沖突：不同的關鍵字經過散列函數的計算得到了相同的散列地址。

好的散列函數=計算簡單+分布均勻（計算得到的散列地址分布均勻）

哈希表是種數據結構，它可以提供快速的插入操作和查找操作。

優(yōu)缺點

優(yōu)點：不論哈希表中有多少數據，查找、插入、刪除（有時包括刪除）只需要接近常量的時間即0(1）的時間級。實際上，這只需要幾條機器指令。

哈希表運算得非�？欤谟嬎銠C程序中，如果需要在一秒種內查找上千條記錄通常使用哈希表（例如拼寫檢查器)哈希表的速度明顯比樹快，樹的操作通常需要O(N)的時間級。哈希表不僅速度快，編程實現也相對容易。

如果不需要有序遍歷數據，并且可以提前預測數據量的大小。那么哈希表在速度和易用性方面是無與倫比的。

缺點：它是基于數組的，數組創(chuàng)建后難于擴展，某些哈希表被基本填滿時，性能下降得非常嚴重，所以程序員必須要清楚表中將要存儲多少數據（或者準備好定期地把數據轉移到更大的哈希表中，這是個費時的過程）。

元素特征轉變?yōu)閿到M下標的方法就是散列法。散列法當然不止一種，下面列出三種比較常用的：

1，除法散列法;

最直觀的一種，上圖使用的就是這種散列法，公式：;

index = value % 16;

學過匯編的都知道，求模數其實是通過一個除法運算得到的，所以叫“除法散列法”。

2，平方散列法;

求index是非常頻繁的操作，而乘法的運算要比除法來得省時（對現在的CPU來說，估計我們感覺不出來），所以我們考慮把除法換成乘法和一個位移操作。公式：

index = (value * value) 28 ; （右移，除以2^28。記法：左移變大，是乘。右移變小，是除。）

如果數值分配比較均勻的話這種方法能得到不錯的結果，但我上面畫的那個圖的各個元素的值算出來的index都是0——非常失敗。也許你還有個問題，value如果很大，value * value不會溢出嗎？答案是會的，但我們這個乘法不關心溢出，因為我們根本不是為了獲取相乘結果，而是為了獲取index。

3，斐波那契（Fibonacci）散列法

平方散列法的缺點是顯而易見的，所以我們能不能找出一個理想的乘數，而不是拿value本身當作乘數呢？答案是肯定的。

1，對于16位整數而言，這個乘數是40503

2，對于32位整數而言，這個乘數是2654435769

3，對于64位整數而言，這個乘數是11400714819323198485

這幾個“理想乘數”是如何得出來的呢？這跟一個法則有關，叫黃金分割法則，而描述黃金分割法則的最經典表達式無疑就是著名的斐波那契數列，即如此形式的序列：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377, 610， 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946，…。另外，斐波那契數列的值和太陽系八大行星的軌道半徑的比例出奇吻合。

對我們常見的32位整數而言，公式：

index = (value * 2654435769) 28

如果用這種斐波那契散列法的話，那上面的圖就變成這樣了：

注：用斐波那契散列法調整之后會比原來的取摸散列法好很多。;

適用范圍

快速查找，刪除的基本數據結構，通常需要總數據量可以放入內存。

基本原理及要點

hash函數選擇，針對字符串，整數，排列，具體相應的hash方法。;

碰撞處理，一種是open hashing，也稱為拉鏈法；另一種就是closed hashing，也稱開地址法，opened addressing。