作为虚拟货币行业的人，我们经常说哈希值查询有很多细节需要注意。你知道哈希值查询网站吗？今天让小边告诉你吧！
可通过交易所客服热线进入人工服务，然后提供个人身份信息，查询具体交易哈希值。
通常，当用户在交易所转账时，交易所会向用户提供相应的哈希值。
哈希值相当于银行转账的交易号，用户可以通过哈希值查询转账的具体流程。
没有交易记录，但区块链没有记录
投资者可以通过交易所的客户服务热线进入手动服务，提供个人身份信息，查询具体的交易哈希值。通常，当用户在交易所转账时，交易所会向用户提供相应的哈希值。哈希值相当于银行转账的交易号码，用户可以通过哈希值查询转账的具体流程。
推荐使用区块链浏览器。由于区块链中的交易信息和其他数据是开放和透明的，区块链浏览器是查询区块链交易记录的地址，用户可以使用它来查看他们的交易信息和区块链存储的其他信息。网站：
哈希表：即散列存储结构。
散列存储的基本思想：建立记录关键码字与存储位置的对应关系，或由关键码的值决定数据的存储地址。
这样，在不进行比较的情况下，一次访问就可以找到被检查元素的搜索方法
优点：搜索速度极快（O(1)搜索效率与元素数n无关！
哈希法(杂凑法)
选择一个函数，根据关键字计算元素的存储位置并存储；同一函数计算给定值k的地址，将k与地址中的内容进行比较，以确定搜索是否成功。
哈希函数(杂凑函数)
哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数（杂凑函数）.建立在记录的关键码与记录的存储地址之间的对应关系
如果规定每个元素k的存储地址H，则有数据元素序列(14、23、39、9、25、11)（k）＝k ， H(k)画出存储结构图称为散列函数。
H根据散列函数（k）＝k ，元素14应存入地址为14的单元，元素23应存入地址为23的单元，...
根据存储过程中使用的散列函数H(k)表达式，快速找到结果！
例如，如果查找key=9，则访问H(9)=9号地址，如果内容为9，则成功；
如果找不到，应尽量返回特殊值，如空指针或空记录。
显然，这种搜索方法的空间效率太低。
可以写成哈希函数：addr(ai)=H(ki)
选择一个函数，根据关键字计算元素的存储位置；同一函数计算给定值k的地址，将k与地址中的内容进行比较，以确定搜索是否成功。哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数（杂项函数）.建立在记录的关键码与记录的存储地址之间的对应关系。
通常，关键码的集合比哈希地址的集合要大得多，所以在哈希函数转换后，不同的关键码可能会映射到同一个哈希地址，这被称为冲突。
六个元素的关键码分别是：(14、23、39、9、25、11)。
H选择关键码和元素位置之间的函数(k)=k mod 7
根据哈希函数计算，发现同一地址有多个关键码，即冲突。
在哈希的搜索方法中，冲突是不可避免的，只能尽可能减少。
因此，哈希方法必须解决以下两个问题：
1)结构良好的哈希函数
（a）为了提高转换速度，所选函数尽可能简单；
（b）所选函数对于计算关键码的地址，应集中在哈希地址内，大致均匀分布，以减少空间浪费。
2)制定一个解决冲突的好方案
查找时，如果在哈希函数计算的地址中找不到关键码，则应根据解决冲突的规则定期查询其他相关单位。
从以上两个例子可以得出以下结论：
哈希函数只是一种图像，所以哈希函数的设置非常灵活，只要任何关键代码的哈希函数值都在表长允许的范围内
冲突：key1≠但是H(key1)=H(key2)
同义词:两个具有相同函数值的关键码
哈希函数冲突是不可避免的，只能尽量减少。因此，哈希解决了两个问题：
构造好的哈希函数；
制定解决冲突的基本要求：
要求1：n个数据原本只占用n个地址，虽然散列搜索是以空间换时间的，但仍希望散列地址空间尽可能小。
要求二：无论采用何种方法存储，目的都是尽可能均匀地存储元素，以避免冲突。
Hash(key) = a·key + b (a、b为常数)
优点:哈希地址以关键码key的线性函数值为基础，不会产生冲突.
缺点：占用连续地址空间，空间效率低。
例.关键码集合为{100、300、500、700、800、900}，
哈希函数的选择是Hash(key)=key/100，
存储结构(哈希表)如下:
Hash(key)=key mod p (p是一个整数)
特点:哈希地址以关键码除以p的余数为基础。
关键：如何选择合适的p？p选择不好，容易产生同义词
技巧:如果设计的哈希表长度为m，一般采用p≤m且为质数
(也可以是合数，但不能包含小于20的质因子)。
Hash(key)= ? B ( A key mod 1 ) ?
(A、B均为常数，0A1，B为整数)
特点：将关键码key乘以A，取其小数部分，然后放大B倍并取整，作为哈希地址。
例:如果你想把最后两个学号作为地址，哈希函数应该是:
H(k)=100 (0.01 k % 1 )
实际上也可以用法2来实现： H(k)=k % 100
特点:选择几个关键词组合成哈希地址。选择原则应该是:各种符号在这个位置出现的频率大致相同。
例:有一组关键码(如80个)，其风格如下:
讨论：
① 第1、两位都是“3和4”，第三位只有“3和4” 7、8、因此，这些人不能使用，其余四人分布均匀，可作为哈希地址选择。
② 如果哈希地址取两个(因为只有80个元素)，可以取四个中的任何两个组合成哈希地址，或者取两个与另外两个叠加求和后，取两个作为哈希地址。
特点:关键码平方后，根据哈希表的大小，以中间的几个位置作为哈希地址。(适合不知道所有关键码)
原因：因为中间的数字与数据的每个数字都有关。
例:2589的平方值为6702921，中间029为地址。
特点:将关键码从左到右分成几个等位数的部分(最后一部分的位数可以更短)，然后将这些部分叠加求和，并根据哈希表的长度，将最后几个部分作为哈希地址。
适用于:关键码位数多，每个符号的概率大致相同。
法1：移位法 ── 对齐每个部分的最后一个。
法2：间界叠加法──从一端到另一端沿着分界来回折叠后，最后一个对齐相加。
例：元素42751896,
用法1： 427＋518＋96=1041
用法2： 427 518 96— 724+518+69 =1311
7、随机数法
Hash(key) = random ( key ) (random为伪随机函数)
适用于关键字长度不同的情况。制表和搜索都很方便。
结论：构造哈希函数的原则：
① 执行速度(即计算哈希函数所需时间)；
② 关键字长度；
③ 哈希表的大小；
④ 关键词的分布；
⑤ 查找频率。
设计理念：当发生冲突时，找到下一个空的哈希地址。只要哈希表足够大，总能找到空的哈希地址，并存储数据元素。
1)线性探测法
Hi=(Hash(key)+di) mod m ( 1≤i m )
其中：
Hash(key)为哈希函数
m是哈希表的长度
di 为增量序列 1，2，…m-1，且di=i
关键码集为 {47、7、29、11、92、22、8、3}
设置:哈希表长为m=11；
哈希函数是Hash(key)=key mod 11；
用线性探测法处理冲突。建哈希表如下：
解释：
① 47、7是哈希函数获得的哈希地址，没有冲突；
② Hash(29)=7，哈希地址发生冲突，需要找到下一个空哈希地址:H1=(Hash(29)+1) mod 11=8，哈希地址8为空，因此存入29。
③ 另外，22、8、哈希地址也有冲突，H1也找到了空的哈希地址。
其中3 连续移动(二次聚集)
线性探测方法的优点：只要哈希表未填满，就能找到一个空地址单元存储冲突元素；
线性探测方法的缺点：可以将第一个哈希地址的同义词存储在第一个+1个哈希地址中，因此本应存储在第一个+1个哈希地址中的元素成为第一个+2个哈希地址的同义词，...，
因此，相邻哈希地址上可能会“积累”许多元素，大大降低了搜索效率。
解决方案：二次检测或伪随机检测可用于改善“积累”问题。
2） 二次探测法
例如，改用二次探测法处理冲突，建表如下：
Hi=(Hash(key)±di) mod m
其中：Hash(key)为哈希函数
m是哈希表的长度，m要求是4k+3的质数；
di是增量序列 1^2，-1 ^2，2 ^2，-2 ^2，…，q ^2
注：与上例不同，只有3个关键码的冲突处理，
Hash(3)=3，哈希地址发生冲突
H1=(Hash(3)+1 ^2) mod 11=4，仍然冲突；
H2=(Hash(3)-1 ^2) mod 11=2，找到空的哈希地址并存储。
3） 若di＝伪随机序列称为伪随机探测法
基本思想：将具有相同哈希地址的记录（上述文章内容为键码为同义词）链成单链表，设置m单链表，然后用数组存储m单链表头指针，形成动态结构。
设{ 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89 }哈希函数为：
Hash(key)=key mod 11，
如图所示，用拉链法处理冲突。
Hi=RHi(key) i=1, 2, …，k
当产生哈希函数时，RHI是不同的哈希函数计算另一个哈希函数，直到冲突不再发生。
优点：不易产生聚集；
缺点：计算时间增加。
思路：除设置哈希基本表外，还设置溢出向量表。
上述文章的内容是关键字和基本表中的关键字作为同义词的记录。无论哈希函数获得的地址是什么，一旦发生冲突，都填写溢出表。
明确:散列函数没有“万能”通式(杂凑法)，应根据元素集合的特点分别构建。
讨论:哈希搜索的速度是真正的O(1)吗？
不是。由于冲突的发生，哈希表的搜索过程仍需进行比较，平均搜索长度ASL仍需测量。
一般来说，ASL依赖于哈希表的填充因子α,它标志着哈希表的装满程度。
0≤α≤1
α 表中的记录越多，表中的记录越满，发生冲突的可能性就越大，搜索的次数就越多。
例 已知一组关键词(19、14、23、1、68、20、84、55、11、10、79)
哈希函数为：H(key)=key MOD 13, 表长为m=16的哈希，
设置每个记录的搜索概率相等
(1) 用线性探测处理冲突，即Hi=(H(key)+di) MOD m
(2) 用二次探测处理冲突，即Hi=(H(key)+di) MOD m
(3) 冲突采用链地址法处理
1） 散列存储的搜索效率是多少？
答:ASL和填充因子α以上文章内容是！既不是严格的O(1)，也不是O(n)
2)“冲突”特别烦人吗？
答:不一定！由于冲突，文件加密后无法破译！(单向散列函数不可逆，常用于数字签名和间接加密)。
使用哈希表的性质：源文件稍有变化，就会导致哈希表发生很大变化。
一般来说，哈希值是文件的身份证，但比身份证更严格。他是根据文件的大小、时间、类型、创作者、机器等计算出来的，很容易改变。没有人能预测下一个号码是多少，也没有更改他的软件。哈希算法将任何长度的二进制值映射为固定长度较小的二进制值，称为哈希值。哈希值是数据中唯一而极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文，即使只改变段落的一个字母，哈希也会产生不同的值。在计算中，不可能找到两个不同的输入，散列为同一值。
在这种情况下，我们应该将3万张图片均匀地放置在三个缓存服务器上
简单的方法是哈希计算缓存key，取模计算获得的值，获得的余数是缓存服务器号
hash % 机器数 = 余数
当机器数量为3时，无论值是多少，其余数量总是只有0、1、2
所以根据余数，我们给服务器编号s0、s1、s2，余数为0的放置在s0服务器上，1、2是一样的。
这样，我们将三万张图片的缓存分为三个存储和三个缓存服务器
因为在计算同一张图片时，获得的哈希值保持不变，所以当需要访问图片时，只要再次计算和模拟计算，就可以获得存储在哪个服务器中的图片，你可以去服务器找到满足我们的需求。这种算法也被称为哈希算法
其中一个问题是，如果我添加一个服务器呢？
可以预见，当增加服务器服务器的数量变成4时，也会出现4种情况
此时，当查询S2服务器时，图片无法读取，导致程序无法从缓存服务器中读取数据。此时，程序将要求后端服务器，大量缓存同时失效，导致所有请求指向后端服务器，导致后端服务器崩溃。
这就是一致性哈希算法的引入
同样的三个缓存服务器，这次我们将哈希值对2 32取模，得到的数量必须是1到2 32之间的一个整数
然后我们想象一个环，它的每一点都代表1到2^32之间的整数，这个环也被称为hash环
之后我们对服务器A进行模拟计算，所以计算整数必须在1到2^32之间，整数代表服务器A，我们可以将整数映射到哈希环，我们处理另外两个服务器，然后三个服务器映射到哈希环，对于图片我们也映射到哈希环
然后，只要我们从图片的哈希值开始，顺时针在哈希环上搜索，我们遇到的第一个服务器就是图片缓存所在的服务器
此时，即使在哈希环上添加了一个新的服务器，我门丢失的缓存数据也只是第一个逆时针遇到的服务器的数据，大部分缓存仍然可以在缓存服务器中找到，这可以帮助后端服务器分担大部分压力，不会使服务器崩溃，这部分丢失的缓存数据，然后在后端重新加载
这引入了另一个问题，哈希偏差
我们不能保证三个服务器在哈希环上处于平均状态。很有可能其中一个服务器分为大部分，另外两个服务器分为小部分，这也会有后端服务器崩溃的隐患
我们可以添加许多虚拟结点同一服务器。我们在哈希环上映射许多虚拟节点。哈希环上的节点越多，平均缓存的概率就越大。这样，我们就可以确保缓存接近服务器上理想的平均分数，避免哈希偏差的问题
经过以上关于哈希值查询的分享和介绍，我相信您对哈希值查询网站有了一个大致的了解。如果您想了解更多关于哈希值查询的信息，请关注欧洲和意大利，我们将继续与您分享！
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