哈希算法雪崩效应代码

哈希算法雪崩效应，也称为“哈希冲突”或“哈希碰撞雪崩”，是指在使用哈希函数将数据映射到哈希表的固定大小区域时，如果输入数据的微小变化会导致输出哈希值的巨大变化，这可能导致原本应分开存储的数据元素被错误地聚集在一起。这种现象会降低哈希表的性能，尤其是在查找和插入操作中。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了哈希算法雪崩效应的概念：

def simple_hash(key):
    # 假设我们使用一个简单的取模运算作为哈希函数
    return hash(key) % 10

# 创建一个简单的哈希表，键是字符串，值是整数
hash_table = [None] * 10

# 插入一些键值对
hash_table[simple_hash("apple")] = 1
hash_table[simple_hash("banana")] = 2
hash_table[simple_hash("cherry")] = 3

# 改变一个键，如将"apple"的第一个字符改为"a"
modified_key = "apple"

# 当用修改后的键再次计算哈希值，可能会导致冲突
new_hash = simple_hash(modified_key)

# 如果冲突，原本不同的元素（例如"banana"）可能和"apple"在同一位置
print(hash_table[new_hash])  # 输出可能是1，表示与"apple"的值重叠

在这个例子中，如果输入的键"apple"变为"a", 只有一个字符的变化，但哈希值却可能完全不同，导致原本应该分开的键值对被放到了同一个索引上。