我希望比较哈希来检查碰撞（是的，我知道这很耗时，但不要紧，）。在检查碰撞时，需要比较散列。是在变量中使用单个哈希进行比较的最佳方法，或者是否拥有先前生成的所有哈希值的列表，并将最新哈希值与列表中的每个项目进行比较。
我更喜欢第一个选项，因为它更快，但有推荐的方法吗？你是否不太可能通过使用第一种方法找到碰撞？
答案 0 :(得分：2)
最好的方法是在变量中使用单个哈希值进行比较，或者拥有以前生成的所有哈希值的列表，并将最新哈希值与列表中的每个项目进行比较。
都不是。
我更喜欢第一个选项，因为它更快，但有推荐的方法吗？
我不明白为什么你认为第一种方法可行，但是你还没有完全解释你的情况。但是，如果你想检测重复的哈希值，你确实需要跟踪已经看到的哈希值：要做到这一点，你不想通过列表线性搜索，并且应该使用set容器来商店见过哈希;一个哈希表 - 正如gnasher729在几小时后的评论中所建议的那样 - 将给出O（1）性能，例如在哈希的C ++中是64位，std::unordered_set<uint64_t>），或者是O（logN）性能的平衡二叉树（例如C ++ std::set<uint64_t>）。
使用第一种方法是否不太可能发现碰撞？
你很可能会错过碰撞。
所有这一切，你可能想重新审视你的前提。良好（加密质量）哈希函数产生碰撞的可能性接近"birthday paradox"描述的几率。根据经验，如果你有2 ^ N个不同的值来哈希，那么如果你的哈希宽度超过2 * N位宽，那么统计不太可能看到冲突：如果你允许的话＆＃34;舒适＆＃34;，你更有可能被流星击中noggin，而不是程序看到碰撞。你提到了MD5，所以我期待128位：除非你存储数千万亿或更多（字面意义）的顺序，否则忽略碰撞的可能性是非常安全的。
请注意哈希值的一个重要用途，其中冲突由于不同的原因而更频繁地发生，并且在哈希表中，即使非冲突哈希值在它们之后也可能在相同的桶索引处发生冲突。重新包装＆＃34; - 当h % N是桶的数量时，通常是la N。一般来说，忽略哈希表中可能发生的冲突是不切实际的，而且非常不明智。