# Android 查看哈希值
在Android开发中，哈希值是一个重要的概念。它用于验证数据的完整性、生成唯一标识符以及保护隐私。本文将介绍如何在Android平台上查看数据的哈希值，涉及`SHA-256`哈希算法的使用，并提供代码示例。同时，我们还会通过类图和状态图来帮助理解相关概念。
## 什么是哈希值？
哈希值是通过哈希函数（Hash Function）计算得到的固定长度的字符串，通
原创
2024-10-09 03:47:30
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哈希值是一个十进制的整数，由系统随机给出，就是是对象的地址值（十六进制）也称逻辑地址，但非对象的物理地址。获取方法在Object类有一个方法,可以获取对象的哈希值public native int hashCode()：返回该对象的哈希码值。native:代表该方法调用的是本地操作系统的方法hashCode方法梳理对象的哈希值public class Demo01HashCode {
pu
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2024-07-02 05:09:55
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系列文章目录
文章目录系列文章目录一、哈希（hash）的概念二、hashlib模块三、密码加盐 一、哈希（hash）的概念哈希的概念： 哈希也叫散列、杂凑，它是一类算法的统称，可以将输入的数据映射成为固定长度的一堆字符，这些字符被称为散列值（hash值、哈希值等）。散列值的特点：每次传入的数据相同，得到的散列值也一定相同；只能由传入的数据算出hsah值，不能由散列值得到原来的数据；只要哈希的具体
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2023-07-04 20:57:46
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1、你可以把哈希值简单地理解成是一段数据（某个文件，或者是字符串）的DNA，或者身份证；2、通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。3、正是因为这样的特点
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2023-09-18 20:00:08
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目录算法介绍：Hash算法的计算方法 ：Hash算法的性质 ：Hash算法的用途：用python实现hash算法：密码加盐：代码实现： 算法介绍：哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，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
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2023-09-18 20:33:47
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什么是哈希算发：哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，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。一般用于快速查找和加密算法。 up哈希竞猜共享区块链遨游区块游戏区块
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2023-08-12 21:53:48
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基本概念映射：dict即字典，是python语言中重要的数据结构，在其中每一个唯一的关键字（键）都被映射到对应的值上。故将字典所表示的键和值之间的关系，通常称之为关联数组或者映射。如下图：my_dict={"name":"张三","age":21}
#添加
my_dict["性别"]="女"
print(my_dict)
print(my_dict['name'])#给定键，通过映射找到索引
{'
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2023-08-09 14:05:32
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一、哈希算法基本原理 (一)哈希算法的相关概念 哈希(Hash)，也称为散列，是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。它是把任意长度的输入通过哈希算法变换成固定长度的输出。其中该输出就是哈希值。哈希值的空间通常远小于输入的空间，是一种压缩映射。由于不同的输入可能会散列成相同的输出，因此无法从哈希值来确定唯一的输入值。哈希方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址，即以关键码值
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2023-07-11 00:39:57
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目录一体式结构与分离式结构的区别:list的基本实现技术dict的实现技术常见的哈希碰撞解决方法Python数据类型之set 数据类型决定数据在内存中所占用空间大小一体式结构与分离式结构的区别:如果增加元素超过了列表的最大存储量时,则需要新建一个数据区一体式结构若想更换数据区,则要整体更改分离式结构则只需要更改表信息区中的数据区链接地址即可，顺序表对象不变list的基本实现技术Python标准类
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2024-08-01 20:34:35
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哈希表，哈希函数 哈希表是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。Py
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2023-08-17 11:37:51
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7.1 映射类型:字典字典是Python语言中唯一的映射类型,映射类型对象里哈希值(键)和指向的对象(值)是一对多的关系,字典对象可变,它是一个容器类型,能存储任意个Python对象注:什么是哈希表?哈希表是一种数据结构:哈希表中存储的每一条数据,叫做一个值(value),是根据与它相关的一个键(key)的数据项进行存储的,键和值合在一起呗称为"键-值 对"哈希表的算法是获取键,对键执行一个叫做哈
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2023-08-03 06:47:48
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哈希表的定义： 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量，通过一定的函数关系（散列函数或哈希函数），计算出对应的函数值（哈希地址），以这个值作为数据元素的地址，并将数据元素存入到相应地址的存储单元中。 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址，然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可。哈希表的应用： 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构。
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2023-09-27 11:56:11
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文章目录1. 按2. 介绍2.1. MD52.2. SHA-12.3. SHA-22.4. SHA-33. Linux4. Windows4.1. 生成4.2. 单个文件4.3. 当前目录下的所有文件4.4. 查看5. Python5.1. 代码5.2. 结果 1. 按操作系统自带的一般都有相关的命令，在Linux系统下可以使用bash，Windows下用CMD均可以轻松地生成文件的MD5、SH
pip install Pillow import hashlib
from io import BytesIO
def get_hash(file):
"""
:param bytes file:
:return:
"""
md5hash = hashlib.md5(Image.open(file).tobytes())
return
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2023-06-14 13:36:30
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不定期写一些学到的Python小知识 1 关于字典中键的一些了解1.1 字典的查找过程通过hash函数将key计算为哈希值；通过哈希值确定一个位置，这个位置是一个存放着可能存在冲突的元素的数组(即“桶”，bucket)，每个元素都是一个键值对，理想情况下，这个数组里只有1个元素；遍历这个数组，找到目标key，返回对应的value。代码如下：def lookup(d, key
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2024-05-19 18:09:41
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重点回顾1.集合主要作用: ● 去重 ● 关系测试， 交集＼差集＼并集＼反向(对称)差集2.元组只读列表，只有count, index 2 个方法作用：如果一些数据不想被人修改， 可以存成元组，比如身份证列表3.字典key-value对特性： ● 无顺序 ● 去重 ● 查询速度快，比列表快多了 ● 比list占用内存多为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么
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2023-10-02 21:32:16
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背景现在大家比较常用的检测文件完整性都是比较它们的哈希值，并且很多网站都在用，但是作为普通用户的我！经常性的遗忘计算工具放在哪了，或者被我删掉了！然后就每次去重新下载（而且有些计算工具很恶心！有广告而且还算的慢！）！恶性循环！一、思路用Python的hashlib模块咯~然后想了想自己经常用的几个功能 1.计算文件的SHA1值 2.用SHA1值比较网站下载的文件 3.比较两个文件的SHA1值 那就
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2023-09-07 12:42:28
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平时下载文件，下载页面会有一个哈希值，用于校验文件是否正确，比如我们平时用磁链下载文件的时候经常看见MD5，那么哈希值是什么？哈希值是将数据经过计算，生成一串由随机字母或数字组成的字符串，不同的哈希算法生成的字符串长度不同，计算难度也不同。每个数据生成的哈希值是唯一的，当然，也有部分哈希算法会产生冲突，不过一般情况下不会出现。有了这个唯一的哈希值，就可以用来校验两份数据数据是否一致，如果哈希值不相
import os,sys,hashlib
_FILE_SLIM=(100*1024*1024)
def file_md5(filename):
calltimes=0
hmd5=hashlib.md5()
fp=open(filename,'rb')
f_size=os.stat(filename).st_size
if f_size>_FILE_S
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2023-06-30 12:31:50
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我想每个计算机专业的学生或多或少都接触过哈夫曼编码，数据结构中的老问题了。大体就是给出一些字符，和这些字符的出现频率，让你为这些字符设计一个二进制编码，要求频率最高的字符的编码最短。解决的方法是构造一棵哈夫曼树（二叉树），其基本思路是，每次从这些字符中挑出两个频率最低的，然后构造一个新的结点，使新结点的左右孩子指针分别指向那两个节点。我想这个大家都很清楚了，我就不多说了。主要讲下这次我用C++实现
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2024-08-03 09:48:26
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