哈希查询(哈希查询网站)

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作为虚拟货币行业的人，我们常说查询哈希值有很多细节需要注意。你知道哈希查询网站吗？今天就让边肖告诉你吧！

可以通过交易所客服热线进入人工服务。，然后提供个人身份信息查询具体的交易哈希值。

通常情况下，用户在交易所转账时，交易所会给用户提供一个对应的哈希值。

哈希值相当于银行转账的交易号。，通过哈希值，用户可以查询转账的具体过程。

有交易记录，但是区块链上没有记录

。投资者可通过交易所客服热线进入人工服务，提供个人身份信息，查询具体交易哈希值。通常当用户在交易所转账时，交易所会向用户提供相应的哈希值。哈希值相当于银行转账的交易号，用户可以通过哈希值查询转账的具体流程。

推荐使用区块链浏览器。。由于区块链的交易信息和其他数据是公开透明的，区块链浏览器是查询区块链交易记录的地址，用户可以用它查看自己的交易信息和其他存储在区块链的信息。网站：

哈希表：即散列存储结构。

哈希存储的基本思想是建立关键码字与其存储位置的对应关系，或者说，数据的存储地址是由关键码的值决定的。

这样，不需要比较，一次访问就可以得到被搜索元素的搜索方法

优点：搜索速度极快(O(1))，搜索效率与元素个数n无关！

哈希方法(哈希方法)

选择一个函数。根据该函数，通过关键字计算元素的存储位置，并据此进行存储；在搜索时，同一个函数还计算给定值K的地址，并将K与地址中的内容进行比较，以确定搜索是否成功。

哈希函数(哈希函数)

哈希法中使用的转换函数称为哈希函数(hashfunction)。在记录的键码和记录的存储地址之间建立的对应关系

包括数据元素序列(14，23，39，9，25，11)。如果指定每个元素k的存储地址H(k)=k，H(k)称为哈希函数，画一个存储结构图。

根据哈希函数h(k)=k，可以知道元素14应该存储在地址为14的单元中。元素23应该存储在地址为23的单元中.

根据存储中使用的哈希函数H(k)的表达式，马上就能找到结果！

比如搜索key=9，将访问地址H(9)=9，内容为9则成功；

如果没有找到，应该尝试返回一个特殊值，比如空指针或者空记录。

显然，这种搜索方式的空间效率太低了。

哈希函数可以写成：addr(ai)=H(ki)

选择一个函数，根据这个函数通过关键字计算出元素的存储位置并据此存储；在搜索时，同一个函数还计算给定值K的地址，并将K与地址中的内容进行比较，以确定搜索是否成功。。哈希法中使用的转换函数称为哈希函数(hashfunction)。它是在记录的关键代码和记录的存储地址之间建立的对应关系。

通常情况下，密钥的集合远大于哈希地址的集合，所以经过哈希函数变换后，，可以将不同的键映射到同一个散列地址。这种现象叫做冲突。

有六个键码：(14，23，39，9，25，11)。

选择键和元素位置之间的函数为H(k)=kmod7

根据hash函数，发现同一个地址有多个键，即存在冲突。哈希查找方法中的

冲突是不可避免的，只能尽量减少。

因此，哈希方法必须解决以下两个问题：

1)构造的哈希函数

(a)为了提高转换速度，选择的函数尽量简单；

(b)所选函数为关键代码计算的地址应集中在hash地址中，大致均匀分布，以减少空间浪费。

2)当制定好解决冲突的方案时

搜索如果可以'；如果无法从哈希函数计算的地址中找到关键代码，您应该根据冲突解决规则定期查询其他相关单元。

从上面两个例子可以得出以下结论：

Hash函数只是一个图像。所以哈希函数的设置非常灵活，只要任意键的哈希函数值落在表长允许的范围内

冲突：key1key2，但是H(key1)=H(key2)

同义词：两个键值相同的键码

冲突不可避免，只能最小化。所以哈希法解决了两个问题：

构造的哈希函数；

制定冲突解决的基本要求：

要求1:N个数据原本只占用N个地址。虽然哈希搜索是用空间换时间，但还是希望哈希的地址空间越小越好。

要求二：不管用什么方法存储。目的是尽可能均匀地存储元素，以避免冲突。

hash(key)=akeyb(a和b是常数)

优点：取keykey的一个线性函数值作为hash地址。，不会有冲突。

缺点：占用连续地址空间，空间效率低。

示例。键码集是{100，300，500，700，800，900}，

如果哈希函数是Hash(key)=key/100和

，那么存储结构(哈希表)如下：

Hash(key)=keymodp(p为整数)

特点：取密钥除以p的余数作为哈希地址。

关键：如何选择合适的p？如果P选择不好，就容易产生同义词

。技巧：如果设计的哈希表长度为m，一般pm且是素数

(也可以是合数，但不能包含小于20的品质因数)。

Hash(key)=？B(A键mod1)？

(A和B是常数，0A1和B是整数)

特点：将keykey乘以a，取其小数部分，再放大b倍，四舍五入为哈希地址。

例：要对学号的后两位进行寻址，哈希函数应该是：

H(k)=100(0.01k%1)

其实也可以用方法2实现：H(k)=k0

特点：选择一些关键字组合成一个哈希地址。。选择原则应该是：该位出现的各种符号的频率大致相同。

例：有一组(例如80个)键码，其样式如下：

讨论：

第一位和第二位是"3和4"。，第三位只有"7，8，9"，因此这些位不能使用，剩下的四位均匀分布，可以作为哈希地址使用。

如果哈希地址取两位(因为只有80个元素)，这四位中的任意两位可以组合成一个哈希地址。，也可以取其中两个与另外两个相加，取低两个作为哈希地址。

特点：关键代码平方后，根据哈希表大小取中间的几个位作为哈希地址。(适合不知道所有键的)

原因：因为中间的数字关系到数据的每一位。

例：2589的平方值是6702921，中间的029可以作为地址。

特点：将键码从左到右分成几个位数相同的部分(最后一部分可以短一些)，然后将这些部分相加求和，根据哈希表的长度取最后几位作为哈希地址。

适用于键码比特数很多，每个比特上每个符号的出现概率大致相同的情况。

方法一：移位法——对齐并添加每个部分的最后一位。

方法二：边界叠加法——从一端到另一端沿分割线来回折叠后，最后一位对齐相加。

例：元素42751896，

用法1:427+518+96=1041

7。随机数法

hash(key)=random(key)(random是伪随机函数)

适用于关键字长度不等的情况。做表和找表都很方便。

总结：构造哈希函数的原则：

执行速度(即计算哈希函数所需的时间)；

关键字的长度；

哈希表的大小；

关键词分布；

搜索频率。

设计思路：当有冲突时，寻找下一个空哈希地址。只要哈希表足够大，总是可以找到空的哈希地址，并且数据元素将被存储。

1)lineardetectionmethod

hi=(hash(key)di)modm(1Im)

where:

hash(key)isahashfunction.

m是哈希表长度

di是增量序列1，2，m-1，di=i

的键码集是{47，7，29，11，16，92，200。

假设哈希表m=11

哈希函数为hash(key)=keymod11；

提出线性检测方法处理冲突。建立一个散列表如下：

解释：

47和7是哈希函数得到的无冲突哈希地址；

Hash(29)=7，哈希地址冲突。我们需要找到下一个空散列地址：fromH1=(Hash(29)1)mod11=8。，哈希地址8为空，所以存储29。

此外，22、8、3在哈希地址上也有冲突，找到空哈希地址的也是H1。

其中3个连续移动(二次聚合)

线性检测法的优点：只要哈希表不填充，就保证能找到空的地址单元来存储冲突元素；

线性检测方法的缺点：第I个哈希地址的同义词可能存储在第I个哈希地址中。这样，本应存储在第i1个散列地址中的元素变成了第i2t个散列地址的同义词.

因此，许多元素可能"堆积"在相邻的哈希地址上，这大大降低了搜索效率。

解决方案：可以采用二次检测法或伪随机检测法来提高"积累"问题。

2)二次检测法

还是拿上面的例子，用二次检测法处理冲突。表格如下：

hi=(Hash(key)di)modm

其中：Hash(key)为哈希函数

m为哈希表长度，要求m为4k^3的素数；

di是增量序列1^2，-1^2，2^2，-2^2，…，q^2

注：只有3的冲突处理与上面的例子不同，

Hash(3)=3。

h1=(hash(3)12)mod11=4，仍然冲突；

H2=(hash(3)-12)mod11=2，找一个空的hash地址并存储。

3)若di=伪随机序列，则称为伪随机检测法

基本思想：将hash地址相同的记录(以上文章内容是关键代码同义)链式连接成一个单链表，将m个hash地址设为m个单链表。然后用一个数组存储M个单链表的头指针，形成一个动态结构。

设{47，7，29，11，16，92，22，8，3，50，37，89}的哈希函数为：

hash(key)=keymod11，

如果用zipper方法处理冲突，则表的构建如图所示。

Hi=RHi(key)i=1，2，…，k

RHi都是不同的哈希函数。当冲突发生时，计算另一个散列函数，直到冲突不再发生。

优点：不易聚合；

缺点：计算时间增加。

思路：除了基本哈希表之外，再设置一个溢出向量表。

上面文章的内容是，关键字和基本表中有同义词的记录，在冲突的情况下会被填入溢出表，而不管它们的地址是通过哈希函数得到的。

很明显哈希函数没有"环球"通式(哈希法)并应根据元素集的特点分别构造。

讨论：哈希查找的速度真的是O(1)吗？

号由于冲突所以哈希表的搜索过程仍然需要用平均搜索长度ASL来比较和衡量。

一般来说，ASL取决于哈希表的填充因子，表示哈希表的填充程度。

01

越大，表中记录越多，意味着表越满，冲突的可能性越大，搜索时比较的次数也越多。

比如一组关键词(19，14，23，1，68，20，84，27，55，11，10，79)

哈希函数H(key)=keyMOD13，哈希表长度m=13。

设每条记录的搜索概率相等

(1)用线性探针重新散列冲突，即hi=(h(key)di)modm

(2)用二次探针重新散列冲突。即hi=(h(key)di)modm

(3)用链地址法处理冲突

1)哈希存储的搜索效率如何？

A:ASL和填充因子。以上文章的内容是！O(1)和O(n)

2)都不是"冲突"特别讨厌？

答：不一定！因为冲突，加密后无法解密文件！(单向哈希函数是不可逆的。常用于数字签名和间接加密)。

利用了哈希表的属性：源文件的微小变化会导致哈希表的巨大变化。

一般来说，哈希值就是证件的身份证，但是比身份证严格。他基于文件大小、时间、类型、创建者、机器等。很容易改，没人能预测下一个数字是什么，也没人改他的软件。哈希算法将一个任意长度的二进制值映射成一个更小的固定长度的二进制值，称为哈希值。。哈希值是一段数据的唯一且极其紧凑的数字表示。如果明文被散列，甚至段落中的一个字母被改变，随后的散列将产生不同的值。通过计算不可能找到散列值相同的两个不同输入。

有这样一种情况，有30000张图片我们想平均放在三台缓存服务器上

简单的办法就是对缓存的key进行哈希运算，得到的值取模计算，余数就是缓存服务器的个数

hash%机器数=余数

当机器数为3时，无论值是多少，余数总是只有0，1和2

然后根据余数，，我们将服务器编号为s0、s1、s2，并将余数0放在s0服务器上，1和2也是如此。

所以我们把30000张图片的缓存分成三部分，分别存储在三个缓存服务器上

因为对同一个图片进行哈希处理时得到的哈希值是不变的，所以当我们需要访问图片时，可以通过再次哈希和取模计算得到图片存储的服务器，然后我们就可以去服务器查找，满足我们的需求。。而这个算法也被称为哈希算法

。其中一个问题是，如果我添加一个服务器会怎么样

可以预见的是，当添加一个服务器时，服务器的数量就变成了4，余数也出现了四种情况

此时，查询s2's服务器，图片可以'；不能被读取，这导致程序不能'；t从缓存服务器读取数据。这时程序会向后端服务器请求，大量缓存同时失效，导致所有请求都指向后端服务器，导致后端服务器崩溃。

这是要引入一致哈希算法

还是同样的三台缓存服务器？这次我们对哈希值取模为2^32，得到的数必须是1到2^32之间的整数

然后我们设想一个环，环上的每个点代表1到2^32之间的一个整数，这个环也叫哈希环

。之后我们计算服务器A的模数，所以计算出来的整数必须在1到2^32之间。将这个整数表示为服务器A，我们可以将这个整数映射到哈希环。同样，我们处理另外两个服务器。此时，三台服务器都映射到哈希环，对于图片，我们也将其映射到哈希环

然后我们只需要从图片的哈希值开始，顺时针在哈希环上搜索，我们遇到的第一个服务器就是图片缓存所在的服务器

这个时候即使哈希环上增加了新的服务器，我们丢失的缓存数据只是从新添加的服务器到我们逆时针方向遇到的第一个服务器的数据，大部分缓存仍然可以在缓存服务器中找到，可以帮助后端服务器分担大部分压力，不会导致服务器崩溃。而这部分丢失的缓存数据可以在后端重新加载

这就引入了另一个问题，hashskew

我们可以'；t确保三个服务器在哈希环上平均分配。很有可能其中一个服务器分配给大部分，另外两个分配给小部分，这样也会有后端服务器崩溃的隐患

我们可以在同一个服务器上添加很多虚拟节点，我们把很多虚拟节点划分出来，映射到哈希环上。，哈希环上的节点越多，缓存被平分的概率就越大，这样可以保证缓存在服务器上尽可能接近理想的平分状态，避免哈希偏斜的问题

经过上面的哈希值查询的分享介绍，相信你对哈希查询网站有个大概的了解，想了解更多关于哈希查询的知识。我们将继续与您分享！

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