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docs/chapter_hashing/hash_algorithm.md
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@ -193,7 +193,7 @@ index = hash(key) % capacity
先抛出结论：**当我们使用大质数作为模数时，可以最大化地保证哈希值的均匀分布**。因为质数不会与其他数字存在公约数，可以减少因取模操作而产生的周期性模式，从而避免哈希冲突。
举个例子，假设我们选择合数 $9$ 作为模数，它可以被 $3$ 整除。那么所有可以被 $3$ 整除的 `key` 都会被映射到 $0$ , $3$ , $6$ 这三个哈希值。
举个例子，假设我们选择合数 $9$ 作为模数，它可以被 $3$ 整除。那么所有可以被 $3$ 整除的 `key` 都会被映射到 $0$、$3$、$6$ 这三个哈希值。
$$
\begin{aligned}
@ -221,7 +221,7 @@ $$
不难发现，以上介绍的简单哈希算法都比较“脆弱”，远远没有达到哈希算法的设计目标。例如，由于加法和异或满足交换律，因此加法哈希和异或哈希无法区分内容相同但顺序不同的字符串，这可能会加剧哈希冲突，并引起一些安全问题。
在实际中，我们通常会用一些标准哈希算法，例如 MD5 , SHA-1 , SHA-2 , SHA3 等。它们可以将任意长度的输入数据映射到恒定长度的哈希值。
在实际中，我们通常会用一些标准哈希算法，例如 MD5、SHA-1、SHA-2、SHA3 等。它们可以将任意长度的输入数据映射到恒定长度的哈希值。
近一个世纪以来，哈希算法处在不断升级与优化的过程中。一部分研究人员努力提升哈希算法的性能，另一部分研究人员和黑客则致力于寻找哈希算法的安全性问题。