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　　的实用性和重要性。下面就给大家简单介绍一下哈希算法的原理和应用，并给出了简略的代码实现，以便大家学习。

　　哈希(hash散列，音译为哈希)算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。

　　哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希算法都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。

　　哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的项作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表，所得存储位置称为哈希地址。作为线性数据结构与表格和队列等相比，哈希表无疑是查找速度比较快的一种。

　　查找一般是对项的摸个部分（及数据成员）进行，这部分称为键（key）。例如，项可以由字符串作为键，附带一些数据成员。

　　将每个键映射到0到TableSize-1这个范围中的某个数 ，并且将其放到适当的单元中，这个映射就称为散列函数（hash funciton）。

　　这是哈希的基本思想。剩下的问题则是要选择一个函数，决定当两个键散列到同一个值的时候（称为冲突），应该做什么。

　　这是个简单的示例，实现起来很简单而且能够很快地算出答案。不过，如果表很大，则函数不会很好地分配键。由于ASCII字符的值最多为127，如果输入的key，都是长度比较小的字符串，那么返回的键值（哈希值）就会集中在哈希表的头部，这样就会分配不均匀。好的哈希算法这部分会非常复杂，这里仅仅做个介绍。在下面的哈希算法应用中会介绍linux内核如何使用哈希算法管理网络设备结构。

　　在使用哈希算法时，除了哈希函数之外，还需要注意的是冲突（两个键散列到同一个值的时候）的处理。

　　常用的处理方式有分离链接法、线性探测、平方探测。由于线性探测和平方探测涉及到一些数学问题，本文就介绍分离链接法。

　　分离链接法也比较简单，其做法为将散列到同一个值的所有元素保留到一个链表中。

　　如上图所示，所有哈希表项对应一个链表，这样只要将冲突项放入链表就行，当查找时先找到链表，然后在比较链表上项的键，得到想要的项，这个方法比较容易实现，但是会增加查找的耗时，原来只需计算哈希值，现在增加了对链表项的比较功能。

　　下面看看linux内核中网络设备，是怎么样通过设备名获取相应设备的net_device结构体。在这个过程中，使用了哈希算法，并且使用了分离链接法解决冲突的问题。使用哈希算法可以提高查询速度，如果使用链表，查询时需要逐一比较，效率低下。

　　full_name_hash为哈希函数，其主要目的是为了分布均匀避免冲突，这样可以提高查找效率。

　　哈希算法应用很多场景，比如管理组播MAC地址，文件系统，数据库，数据校验等等。有兴趣可以深入研究，可以拓宽编程思路。

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