这种情况可能在现实世界中从未发生过,并且可能永远不会发生,但让我们考虑一下:假设您有一个git存储库,在其中进行了一次提交,然后非常不幸地发现其中一个blob的SHA-1与已经存在于您的存储库中的另一个blob相同。问题是,Git会如何处理这种情况?会简单地失败吗?会找到一种方式将两个blob...
如果我在使用Git时发生哈希碰撞会发生什么? 例如,我设法提交两个具有相同sha1校验和的文件,Git会注意到它还是会损坏其中一个文件吗? Git能否改进以处理这种情况,还是我必须更换新的哈希算法? (请不要通过讨论这种情况有多么不可能来回避这个问题-谢谢)
我在Python 3.3中实现了一个BloomFilter,但每次运行时都会得到不同的结果。经过分析,我发现问题出在内部的hash()函数上 - 它会在每次会话中为相同的字符串返回不同的哈希值。 例如:>>> hash("235") -310569535015251310 ...
针对我们的每个二进制资产,我们会生成一个MD5哈希值。这被用来检查特定的二进制资产是否已经存在于我们的应用程序中。但是,不同的二进制资产是否可能生成相同的MD5哈希值?因此,不同的字符串是否可能生成相同的MD5哈希值?
在使用MD5哈希时,要避免碰撞的可能性,字符串长度最长可以达到多少? 这应该通过对特定字符集中所有可能的字符串进行哈希计算,逐渐增加字符串长度,直到出现第二次哈希(冲突)为止。然后,没有发生冲突的最大字符串长度将比冲突对中较长的字符串长度少一个字符。 MD5、SHA1等算法是否已经进行过这...
假设有两个不同的消息A和B(如果大小重要,可能是20-80个字符的文本),那么A的MD5摘要与B的MD5摘要相同且A的SHA1摘要与B的SHA1摘要相同的概率是多少?(MD5(A) == MD5(B)) && (SHA1(A) == SHA1(B)) 假设没有恶意意图,即这些消...
我需要比较大块的数据以确定它们是否相等,而且我需要每秒比较许多对数据,速度要快。每个对象具有相同的长度,但可能会有一些未知位置的轻微差异。 下面的时间表明,如果数据开始处有差异,则使用 == 运算符非常快,而如果差异位于数据末尾,则速度明显较慢。>>> import os ...
为了演示,可以举一些字符串在哈希处理后会发生冲突的例子。MD5是相对标准的哈希选项,因此这就足够了。
我想知道调用 GetHashCode() 方法时,在 string 实例上获取重复值的概率。例如,根据这篇博客文章, 在 x86 机器上,blair 和 brainlessness 具有相同的哈希码(1758039503)。