1.ash算法？

常见哈希算法的原理

从快速访问角度设计的哈希表也是一种典型的“以空间换时间”的方法。顾名思义，数据结构可以理解为线性表，但其中的元素排列并不紧密，但可能会有间隙。

哈希表（也称为哈希表）是一种可以根据键值直接访问的数据结构。换句话说，它通过将键值映射到表中的某个位置来访问记录，从而加快搜索速度。这种映射函数称为哈希函数，存储记录的数组称为哈希表。

例如，我们存储70个元素，但是我们可以为这70个元素申请100个元素的空间。70/100=0.7，称为负载系数。我们这样做也是为了“快速访问”。我们基于一个固定的函数H来安排每个元素的存储位置，该函数的结果尽可能随机且均匀地分布，从而可以避免遍历线性搜索并实现快速访问。然而，由于这种随机性，它将不可避免地导致一个问题，即冲突。所谓冲突，即两个元素通过hash函数H得到相同的地址，那么这两个元素就称为同义词。这类似于70个人去一家有100把椅子的餐厅吃饭。哈希函数的结果是一个存储单元地址，每个存储单元称为一个“桶”。假设一个哈希表有m个桶，那么哈希函数的取值范围应该是【0，m-1】。

解决冲突是一个复杂的问题。

冲突主要取决于:

（1）散列函数，一个好的散列函数的值应该尽可能均匀地分布。

（2）处理冲突的方法。

（3）负载系数的大小。太大不一定好，浪费空间严重。加载因子和散列函数是关联的。

冲突的解决方案:

（1）线性探测法:冲突发生后，向前线性探测，寻找最近的空位置。缺点是会有积累。访问时，可能不是同义词的单词也位于探测序列中，这会影响效率。

（2）双哈希函数法:位置d碰撞后，再次使用另一个哈希函数生成与哈希桶容量m互质的数c，依次探测（d+n * c）% m，使探测序列呈跳跃分布。

ASH算法（Adaptive Subdivision Hashing）是一种基于hash的自适应细分算法。它是一种基于网格点的细分方法。通过在几何对象上定义自适应细分模式，根据对象的局部特征进行细分，从而实现高效的细分效果。ASH算法的核心思想是将对象划分为不同的局部区域，并为每个区域定义哈希值。这些哈希值用于控制细分的程度和方向。在细分过程中，根据局部几何特征和细分目标选择合适的区域进行细分。这样可以避免细分整个对象，提高细分的效率。ASH算法具有自适应性，可以根据细分目标和要求调整细分的规模和精度。同时，ASH算法还能提供高质量的细分结果，并能保持物体的细节和形状特征。ASH算法广泛应用于计算机图形学领域，尤其是曲面和体积细分领域。它可以用于建模、渲染和动画等许多计算机图形应用中，可以提高细分的效率和质量，提供更加逼真和逼真的图形效果。

ASH算法是一种用于生成唯一标识的算法。ASH是几乎简单散列的缩写。ASH算法简单易懂，高效快速。它对输入数据执行一系列位操作和数学运算，并在几轮迭代后生成唯一的哈希值。ASH算法不依赖于外部库或特定的数据结构，可以用任何编程语言实现。ASH算法的应用包括数据表的索引创建、哈希函数的实现、数据存储和检索等。它在处理速度上是高效的，并且生成的哈希值的冲突率低。应该注意的是，尽管ASH算法可以生成唯一标识符，但它没有加密。如果需要对安全性要求较高的数据或场景进行加密，建议使用专门的加密算法。

2.刻录光盘后如何计算哈希值？

你好！计算CD的哈希值需要分为两步。

第一步是对光盘进行镜像备份，使用工具读取并保存光盘，并生成与光盘完全一致的镜像文件。

第二步是对生成的图像文件进行哈希处理，并使用哈希算法为文件内容生成唯一的哈希值，以判断文件内容是否被修改。常用的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256等。需要注意的是，在计算哈希值时，需要对图像文件进行分块。适当增加块的大小可以提高计算速度，还需要检查哈希值以确保光盘数据的完整性和正确性。

您可以同步生成一个哈希值文件，然后在访问它时生成一个用于验证的哈希值。