Hash算法、MD5算法、HashMap

Hash算法

先说结论：MD5算法是Hash算法中的一种。
“哈希值”（Hash Value）本身是由哈希算法生成的，而hashCode算法在Java中是与对象的hashCode()方法相关联的概念。下面我将分别解释哈希值和Java中的hashCode算法。

哈希值（Hash Value）

哈希值是由哈希函数生成的，哈希函数接受输入（或“消息”）并返回固定大小的字符串，通常是数字形式。这个返回值通常是固定长度的，且通常与原始数据的长度无关。哈希函数的主要目的是快速比较两个不同数据的哈希值，如果哈希值相同，那么原始数据有很大可能性也是相同的。

常见的哈希算法包括：

- MD5（Message Digest Algorithm 5）

• SHA-1（Secure Hash Algorithm 1）
• SHA-256（Secure Hash Algorithm 256）

Java中的hashCode算法

Java中的hashCode算法与安全哈希算法（如MD5或SHA）不同，它是由Java对象的hashCode()方法实现的。这个方法是java.lang.Object类中的一个本地方法，每个Java对象都继承了这个方法。hashCode方法的目的是为对象生成一个32位的整数值，这个值在对象的生命周期内是不变的。

hashCode的特点：

1. 一致性：在同一个程序执行过程中，同一个对象多次调用hashCode()方法，应该返回相同的值。
2. 不唯一性：不同的对象可能有不同的hashCode值，但也有可能相同。
3. 快速性：hashCode的计算应该尽可能快，以便在哈希表等数据结构中高效使用。

使用场景：

• 作为哈希表（如HashMap、HashSet）中键的哈希码。
• 用于快速比较对象的相似性。

注意：

hashCode方法默认的实现可能依赖于对象的内存地址，但是Java鼓励开发者重写此方法，以便为对象提供一个与其equals()方法一致的散列码。如果两个对象通过equals()方法比较结果为true，则它们调用hashCode()方法也应该返回相同的值。

在Java中，你可以通过覆盖Object类的hashCode()方法来提供自定义的散列码实现。例如：

@Override
public int hashCode() {// 根据对象的属性来计算散列码return Objects.hash(this.property1, this.property2);
}

在这个例子中，Objects.hash()方法接受多个参数，返回一个根据这些参数值计算出的散列码。这可以确保如果对象的属性值相同，那么它们的散列码也相同。

MD5算法

文件的MD5值是一个128位的哈希值，由MD5（Message Digest Algorithm 5，消息摘要算法第五版）哈希算法生成。MD5算法是一种广泛使用的哈希函数，它可以产生一个32位的十六进制字符串作为输入数据的“摘要”或“指纹”。

MD5值的特点：

1. 唯一性：理论上，不同的输入数据经过MD5算法处理后，产生相同MD5值的可能性非常小。
2. 不变性：给定的文件或数据，无论何时何地使用MD5算法，都会得到相同的MD5值。
3. 紧凑性：128位的哈希值可以以32位的十六进制字符串形式紧凑地表示。

MD5值的用途：

• 数据完整性校验：常用于验证文件是否在传输或存储过程中被篡改。
• 密码存储：在某些系统中，用户的密码可能会被存储为MD5哈希值，以增加安全性。
• 数据指纹：用于快速比较大量数据的相似性。

如何获取文件的MD5值：

在不同的操作系统中，可以使用不同的命令行工具来计算文件的MD5值：

• Windows：可以使用 certUtil 命令，例如：

  certUtil -hashfile "C:\path\to\file.txt" MD5
  

• Linux/Unix：可以使用 md5sum 命令，例如：

  md5sum /path/to/file.txt
  

在编程中，许多编程语言提供了生成MD5值的库或函数。例如，在Java中，可以使用java.security.MessageDigest类来计算文件的MD5值。

注意：

尽管MD5在某些场合仍然有用，但它已经不再被认为是安全的哈希函数，因为它容易受到多种攻击，如碰撞攻击。在需要高安全性的场合，建议使用更安全的哈希算法，如SHA-256。

HashMap

HashMap插值的整体过程
在Java中，HashMap的插入流程涉及几个关键步骤，确保键值对能够高效地存储和检索。以下是HashMap插入键值对的整体流程：

1. 计算哈希码：
   首先，通过调用键对象的hashCode()方法来获取其哈希码。

2. 定位哈希桶：
   使用哈希码通过某种形式的散列（通常是一个简单的模运算，例如h % capacity，其中capacity是哈希表的容量）来确定该键值对应该存储在哈希表的哪个桶（bucket）中。
   这里的h是通过hashcode算法计算得来的：
   高位运算：为了进一步减少哈希冲突并更好地分布键值对，HashMap会对原始哈希码进行一些位运算处理。在Java 8及以后的版本中，这包括一个无符号右移16位操作和异或操作，如下所示：

int hash = (key == null) ? 0 : key.hashCode();
int h = hash ^ (hash >>> 16);

这样做的好处是：
1、高低位混合可以使得哈希表的bucket分布更加均匀。
2、异或操作可以保持原始哈希码的更多信息，增加哈希表的性能。
3. 处理哈希冲突：
如果两个或多个键的哈希码定位到同一个桶，就会发生哈希冲突。HashMap通过链表或树（当链表长度超过一定阈值时，比如默认的8）来解决冲突。

4. 遍历哈希桶：
   如果桶中已有元素，HashMap会遍历该桶的链表或树，检查是否已经存在相同的键（通过equals()方法比较）。

5. 插入键值对：
   如果桶中没有找到相同的键，则将新的键值对添加到桶中。如果桶是空的，键值对将成为桶中的第一个元素。如果桶中有元素，并且存在哈希冲突，则将新键值对添加到链表的末尾或树中。

6. 调整容量（如果需要）：
   当哈希表中的元素数量超过容量与加载因子（load factor）的乘积时，HashMap会进行扩容。扩容通常涉及创建一个更大的哈希表，并重新分配现有键值对到新的桶中。
   加载因子：一般为0.75，是一个经验值。

7. 返回结果：
   put()方法返回插入操作的结果。如果插入的键是新的，返回null；如果键已存在，返回原先对应的值。