问python中的Murmur Hash 3

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来自在线文件：

mmh3.hash("foo") # returns a 32-bit signed int ..。 mmh3.hash_bytes("foo") # 128 bit value as bytes

维基百科说了同样的话：

目前的版本是MurmurHash3，它产生32位或128位的哈希值.

这在C++实现的头文件中也是显式的：

void MurmurHash3_x86_32 ( const void * key, Py_ssize_t len, uint32_t seed, void * out ); void MurmurHash3_x86_128 ( const void * key, Py_ssize_t len, uint32_t seed, void * out );

验证其不同的测试(1，2)也是一样的：

assert mmh3.hash("foo") == -156908512 ..。 assert mmh3.hash_bytes("foo") == b"aE\xf5\x01W\x86q\xe2\x87}\xba+\xe4\x87\xaf~"

因此，我承认，相同的散列函数返回两个不同的结果是令人惊讶的，但实际上它不是完全相同的散列函数。

在现代密码学中，它们不同的原因很简单；域分离使得对MurmurHash (SHA2有它，SHA3派生也有它)的不同大小的调用将输出不同的值。这可能会防止在加密情况下的某些攻击(MurmurHash不是加密散列)，或者帮助分散某些攻击中的表.

从散列到椭圆曲线的很好的定义

使用随机预言的密码协议经常被分析。 假设随机先知只回答问题 由协议产生的。实际上，这一假设并没有 如果两个协议查询相同的随机预言，则保持不变。具体而言， 考虑查询随机oracle的协议P1和P2 :如果P1和P2都在相同的值x上查询R，则对一个或 这两种协议都可能无效。 解决这一问题的一种通用方法称为域。 分离，它允许单个随机先知模拟多个独立的先知。这是通过确保每个 模拟甲骨文所看到的查询与 所有其他模拟的先知。例如，要模拟给定单个甲骨文R的两个先知R1和R2，一个可以定义 R1(x) := R("R1“= x) R2(x) := R("R2”= x) 在本例中，"R1“和"R2”称为域分离标记； 它们确保对R1和R2的查询不会导致相同的结果。 因此，将R1和R2视为独立的查询是安全的。 神谕。

如果我们查看来自维基百科的代码示例，我们将看到这一行；

hash ← hash XOR len

也就是说，所需的长度(len)被合并到MurmurHash中，这样值就会改变，而不是简单地截断128位的输出。