用循环输出以下数列:斐波那契数列(要输出20个数字)_Python学习之“为女朋友解释hash是个什么东西”

hash,一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间。

它其实就是一个算法，最简单的算法就是加减乘除，比方，我设计个数字算法，输入+7=输出，比如我输入1，输出为8；输入2，输出为9。

哈希算法不过是一个更为复杂的运算，它的输入可以是字符串，可以是数据，可以是任何文件，经过哈希运算后，变成一个固定长度的输出，该输出就是哈希值。但是哈希算法有一个很大的特点，就是你不能从结果推算出输入,所以又称为不可逆的算法

>>> hash('我爱你')
3471388576844338423
>>> hash('小猿圈')
5000768010434506639

如上所示，输入“我爱你”三个字，经过哈希运算后，会得到一个随机数列，而且不管你的输入文件多大，最后得到的结果都是这么一个固定长度的数列，即使你输入的是一部电影，输出也是这么大。而且通过数列不能推导出输入。

哈希特性

不可逆：在具备编码功能的同时，哈希算法也作为一种加密算法存在。即，你无法通过分析哈希值计算出源文件的样子，换句话说：你不可能通过观察香肠的纹理推测出猪原来的样子。

计算极快：20G高清电影和一个5K文本文件复杂度相同，计算量都极小，可以在0.1秒内得出结果。也就是说，不管猪有多肥，骨头多硬，做成香肠都只要眨眨眼的时间，

哈希的用途

哈希算法的不可逆特性使其在以下领域使用广泛

密码，我们日常使用的各种电子密码本质上都是基于hash的，你不用担心支付宝的工作人员会把你的密码泄漏给第三方，因为你的登录密码是先经过 hash+各种复杂算法得出密文后再存进支付宝的数据库里的
文件完整性校验，通过对文件进行hash，得出一段hash值，这样文件内容以后被修改了，hash值就会变。 MD5 Hash算法的”数字指纹”特性，使它成为应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。
数字签名，数字签名技术是将摘要信息用发送者的私钥加密，与原文一起传送给接收者。接收者只有用发送者的公钥才能解密被加密的摘要信息，然后用HASH函数对收到的原文产生一个摘要信息，与解密的摘要信息对比。如果相同，则说明收到的信息是完整的，在传输过程中没有被修改，否则说明信息被修改过，因此数字签名能够验证信息的完整性。

此外，hash算法在区块链领域也使用广泛。

基于hash的数据类型有哪些？

Python 中基于hash的2个数据类型是dict and set , 之前说dict查询速度快，为何快？说set天生去重，怎么做到的？其实都是利用了hash的特性，我们下面来剖析

dict 为何查询速度超快，且不受dict大小影响？

解析：假设我要存14亿人的基本信息

data = {
"张三":[23742364782642342323234,28,"山东济南"],
"李四":[12124234232311214458271,25,"北京昌平"],
"王五":[23030293483727384383929,33,"山东济南"],
"赵六":[42302033030302482634674,28,"河北保定"],
# "alex":["xxxx"],
# "黑姑娘":["xxxx"]
# ...
}

dict 的每个key 都要先经过hash生成一段固定长度的hash值，假设生成的hash值如下

dict会把这些数字按大小排序好放在一个列表里kd = [-10, 53, 67, 81, 99, 123]

当我们想查找”赵六”的信息时，会把“赵六”先hash, 得到99这个值，然后拿这个值去到kd列表里找，想象这个列表有14亿个值，如何快速找到99？二分法就行，具体看剖析视频。

只要找到了99的位置，就可以定位到赵六对应的value的值了。通过2分法查找，每次数据量都会少一半，这样查找最多31次(2**31=2147483648)就能从20亿信息里找到这个人的信息。

当然 dict 真实的查找算法比这个还要复杂些，我只是通过这个例子让大家理解下为何基于hash的数据类型查找速度会快很多。

set为何是天生去重的？

因为每存一个值到set里时，都要先经过hash，然后通过得出的这个hash值算出应该存在set里的哪个位置，存的时候会先检查那个位置上有没有值，有的话就对比是否相等，如果相等，则不再存储此值。如果不相等(即为空)，则把新值存在这。