散列（Hashing），也常被称为哈希，是一种将输入（或者“消息”）转换为固定大小字符串或数字值的过程。这个过程通常由一个称为哈希函数的数学函数来完成。哈希在计算机科学中有广泛的应用，包括但不限于数据结构、密码学、数据存储和检索等。
散列（Hash），在计算机科学中，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数将输入（或者'消息'）转换成固定长度的字符串，这个字符串通常是一个数字的序列。这个过程称为散列。
以下是散列（哈希）的一些关键点：
- 不可逆性：理想的散列函数是单向的，即从散列值很难反向推导出原始的数据。
- 固定长度：无论输入数据的大小如何，散列函数都会输出一个固定长度的散列值。
- 冲突最小化：不同的输入数据应该很难产生相同的散列值，这种情况称为“散列冲突”。
- 高效性：计算散列值应该相对快速。
散列函数在计算机科学中有广泛的应用，包括但不限于：
- 数据结构：如哈希表，通过散列函数快速地插入和查找数据。
- 安全性：
- 密码存储：通常不直接存储用户的密码，而是存储密码的散列值。在用户登录时，会再次对输入的密码进行散列，并与存储的散列值进行比较。
- 数字签名：散列函数是创建数字签名过程中的关键部分。
- 数据校验：通过比对数据的散列值，可以检查数据在传输过程中是否被篡改。
在散列函数的设计中，需要平衡其安全性、效率和抗碰撞性（即避免散列冲突的能力）。著名的散列函数包括MD5、SHA-1、SHA-256等，其中一些较旧的散列函数（如MD5和SHA-1）由于安全漏洞，已经不再推荐用于安全性要求较高的场合。
以下是散列（哈希）的一些关键特点和用途：
特点
- 固定长度输出：无论输入数据的大小如何，哈希函数都会输出一个固定长度的值。
- 高效计算：哈希函数设计为易于计算，以便快速生成哈希值。
- 抗碰撞性：
- 弱抗碰撞性：找到两个不同的输入，它们具有相同哈希值应当是困难的。
- 强抗碰撞性：给定一个哈希值，找到任何具有相同哈希值的输入应当是困难的。
- 雪崩效应：输入数据的微小变化应当导致输出哈希值的显著变化。
用途
- 数据结构：例如哈希表（Hash Table），利用哈希函数快速地插入和检索数据。
- 密码学：
- 数据完整性：通过比较数据的哈希值，可以验证数据在传输过程中是否被篡改。
- 数字签名：哈希函数是数字签名算法的关键组成部分。
- 密码存储：通常将密码的哈希值存储在系统中，而不是密码本身。
- 数据索引：在数据库中，哈希函数可以用来创建数据的索引，以加快搜索速度。
- 唯一标识：哈希函数可以用来生成数据块的唯一标识，例如在版本控制系统和P2P网络中。
常见哈希函数
- MD5：虽然因其安全性问题而不推荐用于密码学，但在其他领域仍然被广泛使用。
- SHA-1：由于存在碰撞攻击的风险，也被认为不再安全。
- SHA-2系列（如SHA-256, SHA-512）：目前广泛使用，提供了更好的安全性。
- SHA-3：是SHA-2的补充，提供了新的安全特性。
注意事项
- 哈希函数在密码学应用中必须是抗碰撞性的，以防止攻击者伪造数据。
- 在存储密码时，通常会使用加盐（salt）的哈希函数来增加破解的难度。
哈希是现代计算机系统不可或缺的一部分，它在确保数据安全和高效处理数据方面发挥着重要作用。
