作为虚拟币行业人士而言，我们经常都会说到哈希值查询时有很多细节是需要注意的。你知道哈希值查询网站？今天就让小编跟你们说说吧！
可以通过交易所的客服热线进入人工服务，然后提供个人身份信息，查询具体的交易哈希值。
通常用户在交易所进行转账，交易所就会提供给用户一个相应的哈希值。
哈希值相当于银行转账的交易号，通过哈希值用户可以查询到转账的具体进程。
有交易记录，但是区块链上没记录
投资者可以通过交易所的客服热线，进入人工服务，提供个人身份信息，查询具体的交易哈希值。通常，用户在交易所进行转账，交易所就会提供给用户一个相应的哈希值。哈希值相当于银行转账的交易号，通过哈希值用户可以查询到转账的具体进程。
推荐使用区块链浏览器。因为区块链中的交易信息等数据都是公开透明的,?而区块链浏览器是查询区块链交易记录的地址，用户可以使用其查看自己的交易信息以及区块链存储的其他信息。网址：
哈希表：即散列存储结构。
散列法存储的基本思想：建立记录关键码字与其存储位置的对应关系，或者说，由关键码的值决定数据的存储地址。
这样，不经过比较，一次存取就能得到所查元素的查找方法
优点：查找速度极快（O(1)）,查找效率与元素个数n无关！
哈希方法(杂凑法)
选取某个函数，依该函数按关键字计算元素的存储位置并按此存放；查找时也由同一个函数对给定值k计算地址，将k与地址中内容进行比较，确定查找是否成功。
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).在记录的关键码与记录的存储地址之间建立的一种对应关系
有数据元素序列(14，23，39，9，25，11)，若规定每个元素k的存储地址H（k）＝k ， H(k)称为散列函数,画出存储结构图。
根据散列函数H（k）＝k ，可知元素14应当存入地址为14的单元，元素23应当存入地址为23的单元，……，
根据存储时用到的散列函数H(k)表达式，迅即可查到结果！
例如，查找key=9,则访问H(9)=9号地址，若内容为9则成功；
若查不到，应当设法返回一个特殊值，例如空指针或空记录。
很显然这种搜索方式空间效率过低。
哈希函数可写成：addr(ai)=H(ki)
选取某个函数，依该函数按关键字计算元素的存储位置并按此存放；查找时也由同一个函数对给定值k计算地址，将k与地址中内容进行比较，确定查找是否成功。哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数(杂凑函数).在记录的关键码与记录的存储地址之间建立的一种对应关系。
通常关键码的集合比哈希地址集合大得多，因而经过哈希函数变换后，可能将不同的关键码映射到同一个哈希地址上，这种现象称为冲突。
有6个元素的关键码分别为：（14，23，39，9，25，11）。
选取关键码与元素位置间的函数为H(k)=k mod 7
根据哈希函数算出来发现同一个地址放了多个关键码，也就是冲突了。
在哈希查找方法中，冲突是不可能避免的，只能尽可能减少。
所以，哈希方法必须解决以下两个问题：
1）构造好的哈希函数
（a）所选函数尽可能简单，以便提高转换速度；
（b）所选函数对关键码计算出的地址，应在哈希地址内集中并大致均匀分布，以减少空间浪费。
2）制定一个好的解决冲突的方案
查找时，如果从哈希函数计算出的地址中查不到关键码，则应当依据解决冲突的规则，有规律地查询其它相关单元。
从上面两个例子可以得出如下结论：
哈希函数只是一种映象，所以哈希函数的设定很灵活，只要使任何关键码的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可
冲突：key1≠key2，但H(key1)=H(key2)
同义词：具有相同函数值的两个关键码
哈希函数冲突不可避免，只能尽量减少。所以，哈希方法解决两个问题：
构造好的哈希函数；
制定解决冲突基本要求：
要求一：n个数据原仅占用n个地址，虽然散列查找是以空间换时间，但仍希望散列的地址空间尽量小。
要求二：无论用什么方法存储，目的都是尽量均匀地存放元素，以避免冲突。
Hash(key) = a·key + b (a、b为常数)
优点：以关键码key的某个线性函数值为哈希地址，不会产生冲突.
缺点：要占用连续地址空间，空间效率低。
例.关键码集合为{100，300，500，700，800，900}，
选取哈希函数为Hash(key)=key/100，
则存储结构（哈希表）如下：
Hash(key)=key mod p (p是一个整数)
特点：以关键码除以p的余数作为哈希地址。
关键：如何选取合适的p？p选的不好，容易产生同义词
技巧：若设计的哈希表长为m，则一般取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，且0A1，B为整数)
特点：以关键码key乘以A，取其小数部分，然后再放大B倍并取整，作为哈希地址。
例：欲以学号最后两位作为地址，则哈希函数应为：
H(k)=100 (0.01 k % 1 )
其实也可以用法2实现： H(k)=k % 100
特点：选用关键字的某几位组合成哈希地址。选用原则应当是：各种符号在该位上出现的频率大致相同。
例：有一组（例如80个）关键码，其样式如下：
讨论：
① 第1、2位均是“3和4”，第3位也只有“ 7、8、9”，因此，这几位不能用，余下四位分布较均匀，可作为哈希地址选用。
② 若哈希地址取两位（因元素仅80个），则可取这四位中的任意两位组合成哈希地址，也可以取其中两位与其它两位叠加求和后，取低两位作哈希地址。
特点：对关键码平方后，按哈希表大小，取中间的若干位作为哈希地址。(适于不知道全部关键码情况)
理由：因为中间几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为地址。
特点：将关键码自左到右分成位数相等的几部分（最后一部分位数可以短些），然后将这几部分叠加求和，并按哈希表表长，取后几位作为哈希地址。
适用于：关键码位数很多,且每一位上各符号出现概率大致相同的情况。
法1：移位法 ── 将各部分的最后一位对齐相加。
法2：间界叠加法──从一端向另一端沿分割界来回折叠后，最后一位对齐相加。
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：关键字长度不等的情况。造表和查找都很方便。
小结：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 关键字的长度；
③ 哈希表的大小；
④ 关键字的分布情况；
⑤ 查找频率。
设计思路：有冲突时就去寻找下一个空的哈希地址，只要哈希表足够大，空的哈希地址总能找到，并将数据元素存入。
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为哈希表长度
di 为增量序列 1，2，…m-1，且di=i
关键码集为 {47，7，29，11，16，92，22，8，3}，
设：哈希表表长为m=11；
哈希函数为Hash(key)=key mod 11；
拟用线性探测法处理冲突。建哈希表如下：
解释：
① 47、7是由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，需寻找下一个空的哈希地址：由H1=(Hash(29)+1) mod 11=8，哈希地址8为空，因此将29存入。
③ 另外，22、8、3同样在哈希地址上有冲突，也是由H1找到空的哈希地址的。
其中3 还连续移动了（二次聚集）
线性探测法的优点：只要哈希表未被填满，保证能找到一个空地址单元存放有冲突的元素；
线性探测法的缺点：可能使第i个哈希地址的同义词存入第i+1个哈希地址，这样本应存入第i+1个哈希地址的元素变成了第i+2个哈希地址的同义词，……，
因此，可能出现很多元素在相邻的哈希地址上“堆积”起来，大大降低了查找效率。
解决方案：可采用二次探测法或伪随机探测法，以改善“堆积”问题。
2） 二次探测法
仍举上例，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为哈希表长度，m要求是某个4k+3的质数；
di为增量序列 1^2，-1 ^2，2 ^2，-2 ^2，…，q ^2
注：只有3这个关键码的冲突处理与上例不同，
Hash(3)=3，哈希地址上冲突，由
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，存入。
3） 若di＝伪随机序列，就称为伪随机探测法
基本思想：将具有相同哈希地址的记录(所上述文章内容就是键码为同义词)链成一个单链表，m个哈希地址就设m个单链表，然后用一个数组将m个单链表的表头指针存储起来，形成一个动态的结构。
设{ 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89 }的哈希函数为：
Hash(key)=key mod 11，
用拉链法处理冲突，则建表如图所示。
Hi=RHi(key) i=1, 2, …，k
RHi均是不同的哈希函数，当产生冲突时就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：增加了计算时间。
思路：除设立哈希基本表外，另设立一个溢出向量表。
所上述文章内容就是键字和基本表中关键字为同义词的记录，不管它们由哈希函数得到的地址是什么，一旦发生冲突，都填入溢出表。
明确：散列函数没有“万能”通式（杂凑法），要根据元素集合的特性而分别构造。
讨论：哈希查找的速度是否为真正的O（1）？
不是。由于冲突的产生，使得哈希表的查找过程仍然要进行比较，仍然要以平均查找长度ASL来衡量。
一般地，ASL依赖于哈希表的装填因子α,它标志着哈希表的装满程度。
0≤α≤1
α 越大，表中记录数越多，说明表装得越满，发生冲突的可能性就越大，查找时比较次数就越多。
例 已知一组关键字(19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79)
哈希函数为：H(key)=key MOD 13, 哈希表长为m=16，
设每个记录的查找概率相等
(1) 用线性探测再散列处理冲突，即Hi=(H(key)+di) MOD m
(2) 用二次探测再散列处理冲突，即Hi=(H(key)+di) MOD m
(3) 用链地址法处理冲突
1） 散列存储的查找效率到底是多少？
答：ASL与装填因子α上述文章内容就是！既不是严格的O(1)，也不是O(n)
2）“冲突”是不是特别讨厌？
答：不一定！正因为有冲突，使得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）。
利用了哈希表性质：源文件稍稍改动，会导致哈希表变动很大。
通俗来讲，哈希值就是文件的身份证，不过比身份证还严格。他是根据文件大小，时间，类型，创作者，机器等计算出来的，很容易就会发生变化，谁也不能预料下一个号码是多少，也没有更改他的软件。哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的。
有这样一种情境，有三万张图片我们要均匀放置于三个缓存服务器上
简单的做法是对缓存的key进行哈希计算，得到的值进行取模计算，所得到的余数，便是缓存的服务器编号
hash % 机器数 = 余数
当机器数为3时无论值为多少，其余数永远只有0，1，2三种情况
那么根据余数，我们给服务器进行编号s0,s1,s2,余数为0的放置于s0服务器上，1，2同理。
这样我们就将三万张图片的缓存均分成三份存放与三台缓存服务器中
因为对同一张图片进行哈希计算时，所得到的哈希值是不变的，所以当需要访问图片时，只要再次进行哈希计算和取模计算，就能获取到图片存放于哪台服务器，便可以去该服务器中查找满足了我们的需求。而这种算法也称之为哈希算法
这其中有一个问题，那便是如果我增加一台服务器呢
可以预见的是，当增加一台服务器服务器数变成了4.而余数也出现了4种情况
这时向s2的服务器查询时，无法读取到图片，这导致了程序无法从缓存服务器中读取数据，这时程序就会向后端服务器请求，而大量的缓存同时失效，会导致所有请求都指向后端服务器，这会引起后端服务器的崩溃。
这是就要引入一致性哈希算法
还是同样的三个缓存服务器，这次我们将哈希值对2 32取模，所得到的数一定是1到2 32之间的一个整数
然后我们想像一个圆环，其上的每一个点都代表1到2^32之间的一个整数，而这个圆环也被称为hash环
之后我们对服务器A进行取模计算，这样算出来的整数肯定在1到2^32之间，将这个整数代表为服务器A,并且我们可以将这个整数映射到哈希环上，同样的道理我们处理另外两个服务器，这时三个服务器都被映射到了哈希环上，对于图片我们也将他映射到哈希环上
那么我们只要从图片的哈希值开始，沿顺时针在哈希环上查找，遇到的第一个服务器便是图片缓存所在的服务器
这时哪怕新添加一个服务器在哈希环上，我门所丢失的缓存数据也只是新添加的服务器到逆时针方向遇到的第一个服务器这部分数据，而这样仍然有大部分缓存在缓存服务器中可以被查找到，这样可以帮助后端服务器分担大部分压力，不会使服务器崩溃，而这部分丢失的缓存数据，之后重新在后端加载便可以了
这又引入了另一个问题，哈希偏斜
我们无法确保三个服务器在哈希环上为均分的状态，很有可能其中一台服务器分到了很大部分而另两台分到了很少的部分，这样同样会有后端服务器崩溃的隐患
我们可以添加很多虚拟结点同一个服务器我们分出许多虚拟节点，映射在哈希环上，哈希环上的节点越多，缓存被均分的概率便越大，这样可以尽可能的保证缓存在服务器上是接近理想均分的状态，避免了哈希偏斜的问题
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