谁有哈希dr2800的2672145,2671745,2714045试剂组的总氮的测定方法

是指纳税人识别号,也就是一家企业税务登记证上的号

纳税人识别号是税务登记证上的号码，通常简称为“税号”，每个企业的纳税人识别号都是唯一的。这个属于每个人自己且终身不变的数字代码很可能成为我们的第二张“身份证”。

2015年1月12日，根据国家税务总局本周公布的《中华人民共和国税收征收管理法修订草案(征求意见稿)》，未来每个公民可能都将拥有一个由税务部门编制的唯一且终身不变、用来确认其身份的数字代码标识。

哈希云(北京)网络科技有限公司是2018-08-01注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于北京市海淀区中关村南大街36号12号楼18层1801号181。

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有一个人每次打开区块链文章，都意气风发，暗暗下决心要发愤图强，看了一会儿，发现很难看懂什么，硬逼着自己学习，却已是强弩之末，最后只能末学肤受，学了个皮毛而已。

那个人就是我哈，希望大家不要末学肤受，而能食髓知味，深刻理解区块链知识。

这四个成语。

意气风发～发奋图强～强弩之末～末学肤受

每个成语的第一个字，是前一个成语的最后一个字，组成了一个成语链的链式结构。

我们来类比一下，区块链的链式结构。

区块链0，1，2，3的链式结构是靠什么形成的呢？

是靠前一个区块的哈希值，也叫做父区块哈希值。

区块0是区块1的父区块。

区块1是区块0的子区块。

区块0的哈希值对区块1而言，就是父区块的哈希值。

父区块哈希值，就是上面成语链式结构里，把前后两个成语连接起来的那个字。

要理解区块链链式结构，还要理解什么叫哈希。

再讲个故事哈。

小黑同学要把一袋猫粮快递给大白老师。

他让哈希公司的快递员上门取件，打包完成后，拿到了快递单号。

这个寄快递的过程中，有三个关键步骤。

1.选择要寄送的物品。

2.选择哈希快递公司，对物品进行快递打包。

3.拿到快递单号。

哈希公司给的快递单号就是哈希值。

大白老师对小黑选择的哈希公司很满意。

1.不论小黑寄的东西有多大，经过哈希公司打包后，拿到手的快递包裹都一样大。

2.哈希公司打印出来的快递单号也就是哈希值，除了让你查询物流的实时状况，还可以让你知道包裹中的物品有没有被人调包或撰改。

比如小黑寄给大白的猫粮，在运送过程中，哪怕袋子上的配料表，被人改了一个标点符号，哈希公司给的快递单号，也就是哈希值都会实时发生变化，警示小黑快递包裹发生了异常情况。

哈希公司确实很厉害哈。

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0<A<1，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(所有关键码为同义词)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。

所有关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有关！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。

因为电话号码不重复，所有你的hashCode=区号+电话号就可以。

不用再加其他的了。

但是注意通常，从写hashcode后，根据程序业务通常需要重写equals方法。

显然不合适。因为，并不是所有的身份证号都是18位的，对于那些位数在17位以下的，就太浪费这个大空间了。

设计哈希函数的原则是，将我们所关心的键通过哈希函数求出索引， “键”通过哈希函数得到的“索引”分布越均匀越好 (实际上，实现起来非常困难)

那么，对于像身份证号这样的大整数为关键字时，该怎么计算对应的索引呢？

或者像复合类、字符串、浮点数这样类型的关键字，该如何计算它们对应的索引呢？

对于哈希函数来说，我们只能将整型数据作为关键字来求解索引。所以，不管什么类型的关键字，我们应该先将其转化为整型类型的数据。

按照这个思路，以下介绍几种最简单、最基础、最一般、最通用的哈希函数

小范围正整数直接使用

例如，上一篇讲的ASCII值作为关键字

再例如，一个班有30个学生，1—30表示每位学生对应的学号，并作为关键字

像这样的小范围正整数，可以直接将关键字作为索引，存储到数组中去

小范围负整数进行偏移

例如，-100～100的数作为关键字，这时可以每个数都加上100，变为0～200的正整数

这样，就可以将关键字直接作为索引存储到数组中去

大整数取模

例如，身份证号作为关键字，412637199707096354

取后四位(6354)。也就是，mod 10000

假如，取后六位(096354)。即，mod 100 0000 这样，会 分布不均匀

对于身份证号来说，后六位的前两位(09)代表着日期数，也就是1～31的数字。那么，这个六位数不会达到32 0000这么大，中国这么多人口，显然这个数字是不够的，这也就造成了索引分布不均匀

这也就体现了哈希函数的复杂性，也说明了具体问题要具体分析。

上面的取模方式还有一个问题，没有 有效利用所有信息。 我们这样取模，只是利用了关键字的一部分，也就是不管这个人是哪个地区哪个年份出生的，都有可能存储到一个地址中去，这样会增加哈希冲突的概率。那么，该如何解决这个问题呢？

一个简单的解决办法： 模一个素数

为什么要模一个素数呢？简单举个例子

显然，模一个素数，结果会分布的更均匀，哈希冲突的概率也会变小。我们该如何选择这个素数呢？相关的领域专家已经为我们研究出了答案。

假如，需要存储的数在2^5～2^6之间，模上53就可以了。

注：这个表并不是唯一的，一个区间内可以有多个素数

将浮点型解析成大整型，之后再相应取模(如上)

先看一个例子

把一个整数用科学计数法来表示，同样，字符串也可以类似表示。将这个字符串看成26进制，是因为有26个小写字母，如果字符串中有大写字母或者标点符号，那么看成26进制显然是不够的，可以看成是100进制或者256进制等。显然，这个进制是用户可以自己选择的，我们用 B 来表示这个进制

每一个小写字母对应一个数字，这样我们把字符串也转化成了大整型，之后就可以利用上面取模的方式计算哈希值了。

这样就可以计算出字符串的哈希值了。当B是一个比较大的数或者字符串比较长时，求B的k次方是比较浪费时间的，所以我们可以优化这个表达式

这样就省去了求次方运算。但是，还有可能会出现整型溢出的情况，当B是一个很大的数字或者字符串很长的时候，我们可以再次优化这个表达式

这样，每退出一个小括号，数字都会变成比M先得数字，就不会出现溢出情况了

假如我们自己定义一个类，日期类

Date：year，month，day

为这个Date类设计哈希函数，可以像字符串那样，将类的属性值看着是一个字符

这样，就求出了复合类的哈希值。

一致性： 当关键字相同时，经过哈希函数求出的哈希值也是相同的。

反过来是不成立的，即当哈希值相同时关键字不一定相同。哈希值相同，取模后得到的索引也相同，即不同的关键字对应的存储位置相同，这也就是所谓的哈希冲突。

高效性： 我们设计哈希函数就是为了高效存储数据，如果哈希函数的设计就消耗过多性能，那么就得不偿失了

均匀性： 通过哈希函数求出的索引必须是分布均匀的。

以上，就是转化为整型求哈希函数。但是， 这并不是求哈希函数唯一的方法 。

函数公式：f(key)=a*key+b (a,b为常数)

这种方法的优点是：简单，均匀，不会产生冲突。但是需要事先知道关键字的分布情况，适合查找表较小并且连续的情况。

2，数字分析法：

比如我们的11位手机号码“136XXXX7887”，其中前三位是接入号，一般对应不同运营公司的子品牌，如130是联通如意通，136是移动神州行，153是电信等。中间四们是HLR识别号，表示用户归属地。最后四们才是真正的用户号。

若我们现在要存储某家公司员工登记表，如果用手机号码作为关键字，那么极有可能前7位都是相同的，所以我们选择后面的四们作为哈希地址就是不错的选择。

3，平方取中法：

故名思义，比如关键字是1234，那么它的平方就是1522756，再抽取中间的3位就是227作为哈希地址。

4，折叠法：

折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几个部分(最后一部分位数不够可以短些)，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。

比如我们的关键字是9876543210，哈希表表长三位，我们将它分为四组，987|654|321|0 ，然后将它们叠加求和987+654+321+0=1962，再求后3位即得到哈希地址为962，哈哈，是不是很有意思。

5，除留余数法：

函数公式：f(key)=key mod p (p<=m)m为哈希表表长。

这种方法是最常用的哈希函数构造方法。

6，随机数法：

函数公式：f(key)= random(key)。

这里random是随机函数，当关键字的长度不等是，采用这种方法比较合适。

两种哈希函数冲突解决方法：

我们设计得最好的哈希函数也不可能完全避免冲突，当我们在使用哈希函数后发现两个关键字key1!=key2，但是却有f(key1)=f(key2)，即发生冲突。