哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！

　　一些读者反应看了我的第一篇文章，还是要读好几遍才能看懂个大概。我也反思了下，要准确全面地去理解一个新技术，有很多基础概念必须弄清楚。哈希运算(Hashing)就是其中之一。要弄明白区块链是怎么回事，对哈希运算的理解可以说是必不可少的，然而白皮书上对哈希运算只是草草一提，并没有详细的介绍。你们可曾有这样的记忆。在高中念书时，你有一道数学题毫无头绪，这时你摸了摸学霸同桌小红的手（你们可能摸其他地方），问这题怎么做啊。她会给你这么一个反应：“啊？这题啊？用

　　对于研究密码学的中本聪来说，可能哈希真的没有一提的价值。也好，毕竟小聪聪要是把什么都写清楚了，我也就没有这个机会在这里装X了。我真正理解比特币的哈希运算是我读了Blockgeeks的What Is Hashing? Under The Hood Of Blockchain之后。英文好的同学可以直接点这个蓝色小链接看原版的，毕竟我这篇文章就打算像翻译一样去给你们讲解哈希运算，所以这篇文章的所有Credit归Blockgeeks所有，你们只需为我的女神小红比心，点赞我就心满意足。

　　简单的说，哈希运算就是接受一个不限长度的输入(input)返回一个固定长度的输出(output)。哈希在现代密码学中有着很广泛的应用。哈希运算有很多种算法，比特币用了其中的一种，SHA256(Secure Hashing Algorithm 256)。这里提一下，在SHA256之前，有一种加密手段叫做MD5,很多期待在游侠网下载到破解版《实况足球2017》的同学可能会看到类似的帖子《实况足球2017很难被破解，因其采用了MD5加密技术》（当然，最终还是惨遭毒手了）。总之，我们只需了解SHA256是比MD5更先进的一种加密手段，各自的应用场景这里将不多做介绍（我突然有个疑问，是不是我之前看过很多文章的作者在说到不多做介绍的时候，也是跟我一样，其实是不懂）。为了更直观地理解哈希运算，我这里贴两个例子给大家比较一下。

　　可以看到，无论输入的是什么，哈希值永远是一个256bit的字符串。输入的值不仅仅局限于是词，你可以输入一整本小说，你可以输入一首mp3格式的音乐，你也可以输入整个互联网，但他们的哈希值永远是256bit的字符串。有兴趣想再详细了解的同学，带着梯子戳这里。

　　在密码学中，要达到公认的安全，作为哈希算法需要有以下特征，一起来过一下。

　　这个特征是指，无论你对同一个输入尝试多少次哈希运算，返回的哈希值是恒定不变的。这个特征尤为关键是因为如果每次得到的哈希值不一样，你的输入值就无迹可寻，哈希运算就没有应用场景了。

　　很好理解，哈希值的返还是相当迅速的。这可以保证运用时的流畅性。我们这里就试着让我的586来跑一段输入，看看具体消耗了多少时间。0.4毫秒。

　　一句话描述的话，就是已知H(A),几乎不可能找到A，这里A是指输入，H(A)就是输入的哈希值。

　　你们一定好奇，我们这里为什么要用“几乎不可能”。很好理解，我们来举个例子。 假设你在扔硬币，当你扔到正面时，输出的哈希值长这样：XE3890021…………………………”；当你扔到反面时，输出的哈希值长这样：“WCNMLGBO8291………………”。所以当你看到XE开头的哈希值，你可以知道扔的是正面，同理当你看到WC开头的哈希值时，你知道扔的是反面。这很简单，仅仅因为现在的情景下，只有正面和反面两种可能。但是想象一下，在现实世界中，有无数种输入的可能性存在，你希望通过H(A)找到A，你只有一种办法，那就是枚举，让计算机经过无数次的哈希运算去匹配H(A)。真这么做，可能找到A时，宇宙已经爆炸了（然而布冯还在尤文图斯守门）。

　　条件:现在有两个不同的输入，一个是A,一个是B，H(A)是A的哈希值，H(B)是B的哈希值

　　什么意思呢，大概意思就是如果A和B不相等，那H(A) = H(B)的可能性几乎为0。

　　又来了，“几乎”，这次我们说这个话题之前，先讨论一个有趣的话题：生日悖论(Birthday Parodox)

　　你在路上走，随便找一个小姐姐搭话：“小姐姐，小姐姐，我给你个东西。“这个小姐姐的生日和你是同一天的概率很小，精确的说是1/365，更精确的说是4/(365*4+1)，约等于0.27%的概率，很低。

　　然而，如果我把你扔进曼联足球队里，这个足球队里连教练和球员一共有23人。那现在这个足球队里，有两个人的生日是相同的概率是多少呢？我先告诉你结论，是50%。

　　这里为什么要提这个生日悖论呢？现在假设你有一个128-bit的哈希值，它有2^128种可能性，运用生日悖论，你可以得到结论，在你尝试了\sqrt{2^{128}}=2^{64}次之后，你能有50%的概率使得A\ne B但是H(A) = H(B)。

　　我知道你们读到这里已经很疲劳了，我同样是。本来攒足了干劲想一天把哈希运算说完的，但是写到这里我已经体力不支了，所以我在整篇文章的标题后面偷偷加上了”(1)“。这是块难啃的骨头，但它相当的关键，在下一篇里，你需要用到这个知识点去真正理解比特币矿工挖矿时，到底是在干什么。但是我保证这是本文的最后一个知识点。知识点之后，只有小红，或者你们的会所嫩模。

　　对应每一个输出值Y, 如果k取值于一个high min-entropy（恕在下实在翻译不出）分布，几乎不可能找到一个输入值X,使得H(k∣x) = Y

　　一个简单的理解，如果我让你从1-5中，任意选一个值k，那就是low min-entropy分布;

　　这里的”∣“不再代表条件概率，它表示一种结合。这里的意思是将两个字符串相加。

　　然后我们再回过头来看这句话：对应每一个输出值Y, 如果k取值于一个high min-entropy分布，几乎不可能找到一个输入值X,使得H(k∣x) = Y

　　是不是有点理解了？假设你现在有一个输出值Y,让你在一个很大的范围内找一个字符串k，你几乎不可能找到一个X,使得X+k的哈希值等于Y。

　　今天理解到这个步骤已经够了，等我在下篇文章中解释“挖矿”的时候，你可能会发现你进一步理解了这个概念。再次注意，这里还是有一个“几乎”。这不是不可能，实际情况是，全网络整个矿工都在做这件事，我们下一篇再说吧。

　　长舒一口气。写专栏真的比我想象中来的累，这几天因为工作不是很繁忙，所以我就抓紧下班的时间，写了这第1.5篇文章。总结今天的文章，主要就介绍了哈希算法的概念和它的一些特征，下一篇文章我会结合今天的知识点（看吐槽大会的应该明白知识点的重要性），具体说一下区块链的区块长什么样；什么是默克尔树；默克尔树和区块链的关系是什么，以及“矿工”在挖矿时到底在做什么。有兴趣的同学可以关注下专栏，另外因为一个人写专栏效率太低了，我也邀请了初中和高中的学霸好友一起加入到了专栏的创作/分享中，相信你们很快会看到他。