交易所提现和钱包提现的哈希值有什么区别？

很多朋友在找企业客户的时候都会参考HashKeyMe钱包和HAY钱包。 这说明有些人对这个问题了解不多。 你明白吗？ 那么什么是HAY钱包呢？ 接下来，小编就带大家详细了解一下吧！

交易所提现和钱包提现的哈希值有什么区别？

哈希函数在区块链中起着至关重要的作用。 它的方法是将复杂的交易信息加密压缩成一个简单的固定字节哈希值，成为区块链的标识，保证区块链中的交易信息不被篡改。 该算法也用在一些重要的环节，如连接相邻区块、构建默克尔树、交易验证、数字签名等。

一、概念

哈希：哈希，一般译作“散列”，或直接音译为“散列”，是将任意长度的输入通过哈希算法转换为固定长度的输出，输出为哈希值。 简单地说，它将任何压缩长度消息的A函数转换为某个固定长度的消息摘要。 我们常说的哈希算法和哈希函数通常是一个意思。

2.原理

基于密码学中的一种单向散列函数，业界通常用y=hash(x)来表示。 该哈希函数可以通过计算x计算出一个哈希值Y。 这个函数很容易验证，但很难破解。 从x算出Y很容易，但是从Y推导出x很难。即只有加密过程，没有解密过程。

三、特点

(1) 加密过程是不可逆的，也就是说，我们不能从输出的哈希值中推断出原始明文是什么。

(2) 输入明文与输出哈希值一一对应。 输入信息的任何变化都将不可避免地导致最终输出的哈希值发生变化。

(3) 对于任意大小的输入，最终计算出的哈希值的长度很小，而且是固定的。

(4) 很难使内容不同的两个明文的哈希值相同。 也就是说，对于任意两个不同的数据块，哈希值相同的可能性是极小的。

4. SHA256算法

常用的哈希算法包括 MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-384 和 SHA-512。 在区块链中，SHA-256算法通常用于区块加密。 对于任何长度的任何消息，SHA-256 都会生成一个 256 位的哈希值，称为消息摘要。 这个抽象相当于一个长度为32字节的数组，通常是十六进制，长度为64 字符串表示就是我们看到的64个字符。

区块链利用该算法对交易区块中的交易信息进行加密，并将压缩后的信息转换为由一系列数字和字母组成的散列（hash）字符串。 区块链的哈希值可以唯一准确地标识一个区块，任何节点都可以通过简单的哈希计算得到这个区块的哈希值。 计算出的哈希值没有改变，这意味着区块中的信息没有被篡改。

下面是将明文加密为哈希的示例。

然后把句号改成感叹号，hash值就彻底变了。

5.哈希指针

散列指针是指这个变量的值是根据实际数据计算出来的，指向实际数据所在的位置。 也就是说，哈希指针不仅可以表示实际数据的存储位置，还可以表示实际的数据内容（某个时间戳的数据哈希值）。

综上所述，从哈希指针的角度来看区块链的结构，可以说区块链是一个用哈希指针按时间顺序连接数据块的链表。 指针其实就是一串数据的哈希值，而一串数据的哈希值就是对这串数据的“指纹”和抽象，所以可以通过这个哈希值来指向这串数据。

区块链中的每个区块都有一个哈希指针对应于它自己的区块。 除了创世区块（即第一个区块），其他每个区块都存储前一个区块的哈希指针，这样就形成了如下图所示的链条，即区块链。

这样的数据结构可以保证数据不被篡改，因为任何一个区块的数据一旦被篡改，对应的哈希指针就会出错，那么后续区块的哈希指针就无法匹配之后区块生成的哈希指针数据被篡改。 所以一旦发生恶意篡改，就可以查出来。

详细哈希表

哈希表：即哈希存储结构。

散列法存储的基本思想：建立记录关键字与其存储位置的对应关系，或者说，数据的存储地址由键码的值决定。

这样，不用比较，一次访问就可以得到被查找元素的查找方法

优点：查找速度极快（O(1)），查找效率与元素个数n无关！

散列法（hash method）

选择一个函数，根据关键字计算出元素的存储位置，并按照这个函数进行存储； 在查找的时候，同样的函数也会计算给定值k的地址，并将k与地址中的内容进行比较，判断查找是否成功。

散列函数（hash function）

哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数（hash function）。 记录的关键码与记录的存储地址之间建立的对应关系

有一个数据元素序列(14,23,39,9,25,11)，如果规定每个元素k的存储地址H(k)=k，则H(k)称为哈希函数比特币的哈希值有什么用，则绘制存储结构图。

根据哈希函数H(k)=k可知，元素14应该存放在地址为14的单元中，元素23应该存放在地址为23的单元中，...，

根据存储时使用的散列函数H(k)表达式，可以很快找到结果！

例如搜索key=9，则访问地址H(9)=9，如果内容为9，则成功；

如果找不到，则应尝试返回一个特殊值，例如空指针或空记录。

显然，这种搜索方式的空间效率太低了。

哈希函数可以写成：addr(ai)=H(ki)

选择一个函数，根据关键字计算出元素的存储位置，并按照这个函数进行存储； 在查找的时候，同样的函数也会计算给定值k的地址，并将k与地址中的内容进行比较，判断查找是否成功。 哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数（hash function）。 记录的键码与记录的存储地址建立对应关系。

通常键码集合远大于哈希地址集合，所以经过哈希函数变换后，不同的键码可能会映射到同一个哈希地址。 这种现象称为冲突。

具有 6 个元素的键码是：(14, 23, 39, 9, 25, 11)。

选择键码与元素位置之间的函数为H(k)=k mod 7

根据哈希函数的计算，发现多个关键码放在了同一个地址，即发生了冲突。

在散列查找方法中，冲突是无法避免的，只能尽量减少。

因此，哈希方法必须解决以下两个问题：

1）构造哈希函数

(a) 选择的函数尽可能简单，以提高转换速度；

(b) 关键代码所选函数计算出的地址应集中并大致均匀分布在散列地址中，以减少空间浪费。

2）制定好的冲突解决方案

查找时，如果从哈希函数计算出的地址中找不到关键码，则应根据冲突解决规则定期查询其他相关单元。

从以上两个例子可以得出以下结论：

哈希函数只是一个图像，所以哈希函数的设置非常灵活，只要任意一个键码的哈希函数值在表长允许的范围内即可

冲突：key1≠key2比特币的哈希值有什么用，但H(key1)=H(key2)

同义词：具有相同功能值的两个键

哈希函数冲突是不可避免的，只能最小化。 所以，哈希方法解决了两个问题：

构造哈希函数；

建立解决冲突的基本要求：

需求1：n个数据原本只占用n个地址。 虽然散列查找是以空间换取时间，但还是希望散列的地址空间越小越好。

需求2：不管用什么方法存储，目的都是尽可能均匀地存储元素，避免冲突。

Hash(key) = a·key b（a,b为常量）

优点：使用key code的一个线性函数值作为hash地址，不会发生冲突。

缺点：要占用连续的地址空间，空间效率低。

例子。 键码集为{100, 300, 500, 700, 800, 900}，

选择哈希函数为Hash(key)=key/100，

那么存储结构（哈希表）如下：

Hash(key)=key mod p (p为整数)

特点：密钥码除以p的余数作为哈希地址。

关键：如何选择合适的p？ 如果p选择不好，容易产生同义词

提示：如果设计的哈希表长度为m，一般p≤m且为质数

（也可以是合数，但不能包含小于20的质因数）。

Hash(key)= ⎣ B ( A key mod 1 ) ⎦

（A、B为常量，0A1、B为整数）

特点：将关键码乘以A，取其小数部分，再放大B倍后四舍五入，作为哈希地址。

例子：如果想用学号的后两位作为地址，哈希函数应该是：

H(k)=100 (0.01 k % 1 )

其实也可以通过用法2来实现：H(k)=k % 100

特点：使用关键字的某些数字组成哈希地址。 选择原则应该是：该位上各种符号出现的频率大致相同。

例子：有一组（比如80个）键码，其样式如下：

讨论：

①第一位和第二位都是“3和4”，第三位只有“7、8、9”。 因此，这几位不能使用，剩下的四位均匀分布，可以作为哈希地址。

② 如果哈希地址占两位（因为只有80个元素），那么可以将这四位中的任意两位组合成一个哈希地址，也可以将其中两位与另外两位叠加求和，取低位两个可以取bits作为哈希地址。

特点：对密钥码进行平方后，根据哈希表的大小，取中间几位作为哈希地址。 （适合不知道所有键码的）

原因：因为中间位与数据的每一位都相关。

例：2589的平方值为6702921，可以取中间的029作为地址。

特点：将关键码从左到右分成若干位数相等的部分（最后一部分可以短一些），然后将这些部分叠加求和，根据哈希表地址的长度取最后几位作为哈希.

适用于键码位数较多，且每个符号在每一位上出现的概率大致相同的情况。

方法一：移位法── 将每一部分的末位对齐相加。

方法二：边界叠加法——从一端到另一端沿分界线来回折叠后，最后一位对齐相加。

示例：元素 42751896，

用法一：427+518+96=1041

用法二：427 518 96— 724 518 69 =1311

七、随机数法

Hash(key) = random ( key ) （随机是一个伪随机函数）

适用于：关键词长度不一的情况。 做个表格，查起来很方便。

总结：哈希函数的构造原则：

① 执行速度（即计算哈希函数所需的时间）；

②关键词的长度；

③哈希表的大小；

④关键词分布；

⑤ 求频率。

设计思路：当有冲突时，寻找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，存储数据元素。

1）线性检测法

Hi=(Hash(key) di) mod m ( 1≤im )

在：

Hash(key) 是哈希函数

m 是哈希表的长度

di 为增量序列 1, 2,...m-1, di=i

键码集为{47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3}，

假设：哈希表的长度为m=11；

哈希函数为 Hash(key)=key mod 11;

提出了一种线性探测方法来处理冲突。 构建哈希表如下：

解释：

① 47和7是哈希函数得到的没有冲突的哈希地址；

② Hash(29)=7，哈希地址有冲突，需要找到下一个空的哈希地址：H1=(Hash(29) 1) mod 11=8，哈希地址8为空，所以商店29进入。

③另外，22、8、3哈希地址也有冲突，H1也找到了空哈希地址。

其中3个也连续移动（二次聚合）

线性检测方式的优点：只要哈希表没有被填满，就保证找到一个空的地址单元来存放冲突的元素；

线性检测法的缺点：可能会导致第i个哈希地址的同义词存储在第i-1个哈希地址中，使得本应存储在第i-1个哈希地址中的元素变成了第 i 个哈希地址同义词，...，

因此，很多元素可能会“堆积”在相邻的哈希地址上，从而大大降低查找效率。

解决方案：可采用二次检测法或伪随机检测法改善“堆积”问题。

2）二次检测法

还是沿用上面的例子，使用二次检测的方式处理冲突，建表如下：

Hi=(Hash(key)±di) mod m

其中：Hash(key) 是哈希函数

m为哈希表的长度，要求m为4k 3 的质数；

di 是增量序列 1^2, -1^2, 2^2, -2^2, ..., q^2

注意：只有键码3的冲突处理与上面的例子不同，

hash(3)=3，hash地址冲突，由

H1=(Hash(3) 1 ^2) mod 11=4，仍然冲突；

H2=(Hash(3)-1 ^2) mod 11=2，找一个空的哈希地址存起来。

3）若di=伪随机序列，则称为伪随机检测法

基本思想：将具有相同哈希地址（所有键都是同义词）的记录链接成一个单向链表，m个哈希地址建立m个单向链表，然后用一个数组存储m个单向链表的表头指针上升到形成动态结构。

令 { 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89 } 的哈希函数为：

Hash(key)=key mod 11,

使用zipper方法处理冲突，然后如图建表。

Hi=RHi(key) i=1, 2, ...，k

RHi是不同的哈希函数，当发生碰撞时，再计算另一个哈希函数，直到碰撞不再发生。

优点：不易聚集；

缺点：增加计算时间。

思路：除了建立哈希基表外，再建立一个溢出向量表。

基本表中的所有关键字和关键字同义的记录，无论通过哈希函数得到的地址是什么，一旦发生冲突，就会被填充到溢出表中。

明确：散列函数没有“通用”的通用公式（散列法），必须根据元素集的特点单独构造。

讨论：散列查找真的 O(1) 很快吗？

不。 由于冲突的发生，哈希表的查找过程仍然需要进行比较，仍然需要用平均查找长度ASL来衡量。

通常，ASL 取决于哈希表的填充因子α，它标志着哈希表的填充度。

0≤α≤1

α越大，表示表中的记录越多，说明表越全，冲突的可能性越大，查找时进行的比较也越多。

示例 已知关键字集 (19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79)

哈希函数为：H(key)=key MOD 13，哈希表的长度为m=16，

让每条记录的查找概率相等

(1) 使用线性检测和哈希处理冲突，即Hi=(H(key) di) MOD m

(2) 使用二次检测和哈希处理冲突，即Hi=(H(key) di) MOD m

(3)使用链地址法处理冲突

1）哈希存储的查找效率如何？

答：ASL与填充因子α有关！ 既不是严格的 O(1) 也不是 O(n)

2）“冲突”是不是特别烦人？

答：不一定！ 由于冲突，加密文件无法解密！ （单向哈希函数是不可逆的，常用于数字签名和间接加密）。

使用散列表的性质：源文件的微小变化会引起散列表的大变化。

HashMap的put过程

1. hash(key)，取key的hashcode并进行高阶运算，返回hash值(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h 16)

2.如果hash数组为空，直接resize()

3.对hash取模得到key-value在数组中的存储位置i

(1)如果table[i] == null，直接插入Nodekey,value

(2)如果table[i] != null，判断是否为红黑树p instanceof TreeNode。

(3)如果是红黑树，判断TreeNode是否已经存在。 如果存在，则直接返回oldnode并更新； 如果不存在，则直接插入到红黑树中。

(4)如果是链表，判断Node是否已经存在。 如果存在，则直接返回oldnode并更新； 如果不存在，则直接插入到链表的末尾，判断链表的长度。 如果大于8，则存储在红黑树中。 产能扩张

如何获取比特币钱包地址？ 不是比特币地址而是钱包地址！

首先，你应该在脑海中想象出一个“钱包”的概念。 你的比特币保存在你的“钱包”中，一个钱包可以包含很多很多……很多地址。 地址形式为1QCXRuoxWo5bYa9NxhaVBArBQYHatHJrU3。

使用比特币钱包中生成的比特币地址，您可以接收他人的比特币，也可以将您账户中的比特币转入他人的比特币地址。 比特币地址就像银行卡号一样，具有支付、转账、提款等功能，但在转账时，只有知道别人的比特币地址才能转账。

如果我们简单地将比特币钱包比作银行卡账户，那么比特币钱包地址就可以看作是一个银行卡账号。 不同的是，比特币地址不需要存储在网络上，它可以独立于你的钱包而存在。

扩展信息：

比特币地址是一个由 26 到 34 个字母数字字符组成的字符串。 看起来是一堆乱码，但是说白了，这就像是你的银行卡号。 每个比特币地址的所有转账记录都可以通过区块链查询，公开透明。

比特币钱包地址生成：随机选择256位二进制数组成私钥，然后通过加密函数生成地址。 这个生成方向是单向的。 也就是你知道地址不能通过解密的方式计算出私钥。 以目前的人机计算能力无法破解，大家可以放心的把地址公布在网上。

参考链接：比特币 | 百度百科

你完成了吗？ 相信现在你对HashKeyMe钱包有了基本的了解吧！ 您也可以收藏帮助企业页面，获取更多关于HAY钱包的知识！ 区块链、虚拟货币，我们是认真的！