「java的散列值」java实现
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Java中单向散列函数算法？？？？
Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为"哈希"的，就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，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。
数学表述为：h = H(M) ，其中H( )--单向散列函数，M--任意长度明文，h--固定长度散列值。
在信息安全领域中应用的Hash算法，还需要满足其他关键特性：
第一当然是单向性(one-way)，从预映射，能够简单迅速的得到散列值，而在计算上不可能构造一个预映射，使其散列结果等于某个特定的散列值，即构造相应的M=H-1(h)不可行。这样，散列值就能在统计上唯一的表征输入值，因此，密码学上的 Hash 又被称为"消息摘要(message digest)"，就是要求能方便的将"消息"进行"摘要"，但在"摘要"中无法得到比"摘要"本身更多的关于"消息"的信息。
第二是抗冲突性(collision-resistant)，即在统计上无法产生2个散列值相同的预映射。给定M，计算上无法找到M'，满足H(M)=H(M') ，此谓弱抗冲突性；计算上也难以寻找一对任意的M和M'，使满足H(M)=H(M') ，此谓强抗冲突性。要求"强抗冲突性"主要是为了防范所谓"生日攻击(birthday attack)"，在一个10人的团体中，你能找到和你生日相同的人的概率是2.4%，而在同一团体中，有2人生日相同的概率是11.7%。类似的，当预映射的空间很大的情况下，算法必须有足够的强度来保证不能轻易找到"相同生日"的人。
第三是映射分布均匀性和差分分布均匀性，散列结果中，为 0 的 bit 和为 1 的 bit ，其总数应该大致相等；输入中一个 bit 的变化，散列结果中将有一半以上的 bit 改变，这又叫做"雪崩效应(avalanche effect)"；要实现使散列结果中出现 1bit 的变化，则输入中至少有一半以上的 bit 必须发生变化。其实质是必须使输入中每一个 bit 的信息，尽量均匀的反映到输出的每一个 bit 上去；输出中的每一个 bit，都是输入中尽可能多 bit 的信息一起作用的结果。
Java相关：什么是散列码？
散列码就是通过一种不可逆的散列(Hash)算法，对一个数据进行计算，获得一个“唯一”的值。这个值可以对这个数据进行标识，在查找数据的时候，可以通过这个值来快速定位数据，从而有效减少开销。
由于散列长度是有限和固定的，因此在数据极多的情况下散列值会出现重复，用术语讲就是“碰撞”。这个时候就需要其它方法来消除这种碰撞，比如再散列、拉链算法等。
举个例子，设计一个散列算法，这个算法是把比划数相加。
“知道”的散列值就是20，
“你好”的散列值就是13。（我数对没有？ :））
java 对象的散列值
Object类定义的 hashCode 方法确实会针对不同的对象返回不同的整数
在 Java 应用程序执行期间，在对同一对象多次调用 hashCode 方法时，必须一致地返回相同的整数,
两个对象是相等的，那么对这两个对象中的每个对象调用 hashCode 方法都必须生成相同的整数结果,如果不等，则不作强制性性要求，一般来说会生成不同的整数结果
对了，补充一点，返回该对象的哈希码值是为了提高哈希表的性能，像util类里面的HashTable
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