Hash 散列函数如何将无限量的数据编码为有限量？

哈希函数总是创建具有固定长度的输出，即使输入可以无限大

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那么，这里怎么可能没有信息丢失呢？那么，一些输入不应该产生相同的输出吗？

是的。两个输入可能导致相同的输出，从而导致哈希冲突

散列的设计使得对文本进行散列非常容易，但逆转这一过程很困难。散列的目的不是存储信息。相反，哈希通常用于安全性（以及数据结构）

例如，网站将散列用户的密码，并存储散列而不是物理密码。这样，如果网站的安全性被破坏，攻击者只能获得哈希值，而哈希值仍然不允许攻击者登录，因为对密码进行反向工程非常困难

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散列集是散列的另一个应用程序。通过对对象进行散列并仅存储散列，可以在固定时间内检查对象是否存在于集合中。您只需搜索哈希集中与正在检查的对象具有相同哈希的所有对象。随着哈希集大小的增加，哈希冲突的可能性也随之增加。

是。两个输入可能导致相同的输出，从而导致哈希冲突

散列的设计使得对文本进行散列非常容易，但逆转这一过程很困难。散列的目的不是存储信息。相反，哈希通常用于安全性（以及数据结构）

例如，网站将散列用户的密码，并存储散列而不是物理密码。这样，如果网站的安全性被破坏，攻击者只能获得哈希值，而哈希值仍然不允许攻击者登录，因为对密码进行反向工程非常困难

散列集是散列的另一个应用程序。通过对对象进行散列并仅存储散列，可以在固定时间内检查对象是否存在于集合中。您只需搜索哈希集中与正在检查的对象具有相同哈希的所有对象。随着哈希集大小的增加，哈希冲突的可能性也随之增加

那么，这里怎么可能没有信息丢失呢

这是不可能的，很多信息都丢失了

在完美散列的情况下，没有冲突，我们甚至可以说信息并没有真正丢失（它只是不包含在系统中），因为我们知道所有可能的输入，并且知道在生成的散列中没有冲突，但它们可以作为索引使用，使用的方式不可能或与输入数据一样好，所以它们是有用的

在基于散列的集合的情况下，我们使用散列代码（希望）很少发生冲突，因此我们接近O（1）查找，但是如果发生冲突，我们有一些方法来处理它

在加密散列的情况下，我们可能会发生冲突，但故意这样做是非常困难的，原因类似于（粗略地说）为什么很难破坏现代密码学，因此，尽管可能有两个密码具有相同的散列，但很难找到它（特别是如果您不打算使用密码，例如，拥有数千页文本的密码）

在校验和散列的情况下，我们可能会有冲突，但它们不太可能，这意味着如果我们有损坏，我们可能不会有匹配的散列

那么，这里怎么可能没有信息丢失呢

这是不可能的，很多信息都丢失了

在完美散列的情况下，没有冲突，我们甚至可以说信息并没有真正丢失（只是没有单独包含在系统中）因为我们知道所有可能的输入，并且知道在产生的散列中没有冲突，但是它们可以作为索引使用，这种方式对于输入数据来说是不可能的，或者是不太好的，所以它们是有用的

在基于散列的集合的情况下，我们使用散列代码（希望）很少发生冲突，因此我们接近O（1）查找，但是如果发生冲突，我们有一些方法来处理它

在加密散列的情况下，我们可能会发生冲突，但故意这样做是非常困难的，原因类似于（粗略地说）为什么很难破坏现代密码学，因此，尽管可能有两个密码具有相同的散列，但很难找到它（特别是如果您不打算使用密码，例如，拥有数千页文本的密码）

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在校验和散列的情况下，我们可能会发生冲突，但这不太可能意味着如果我们有损坏，我们可能不会有匹配的散列。

因此，如果使用散列键执行密码检查，您实际上可以在登录时使用两个或多个密码？是的，但是两个散列完全匹配的机会对于一个好的散列算法几乎为零，因此如果使用哈希键执行密码检查，您实际上可以在登录时使用两个或多个密码？是的，但是两个哈希完全匹配好的哈希算法的可能性几乎为零