¿Qué es el Hashing?

Importancia del Hashing en el Tratamiento de Datos

• En la gestión de bases de datos, el hashing puede utilizarse como mecanismo de indexación. Esto permite recuperar datos sin tener que escanear cada registro, un proceso que llevaría mucho tiempo en bases de datos grandes.
• En el almacenamiento en caché, los datos pueden distribuirse en varios buckets de almacenamiento utilizando una función hash. Esto permite un acceso a los datos y una gestión del almacenamiento eficientes.
• Otro caso de uso del hash es la encriptación de datos. Las funciones hash, especialmente las hash criptográficas, pueden utilizarse para garantizar la seguridad e integridad de los datos.

Malentendidos comunes sobre el hash

1. Contrariamente a la creencia popular, el hashing no es cifrado. El hashing es una función unidireccional, es decir, una función cuya inversión es prácticamente imposible. No puedes recuperar los datos originales a partir del valor hash.
2. Es un error común pensar que datos de entrada similares darán lugar a valores hash similares. Una buena función hash producirá resultados drásticamente diferentes incluso para datos de entrada que varíen mínimamente. Esta propiedad se conoce como "efecto avalancha".
3. Otro malentendido es que los valores hash son únicos. En realidad, varias entradas diferentes pueden dar el mismo valor hash, lo que se conoce como "colisión hash". Sin embargo, una buena función hash minimizará esta probabilidad.

Profundizar en la función hash en la estructura de datos

Comprender la estructura de los datos es de vital importancia a la hora de abordar las metodologías de la función hash. Sin esto, comprender plenamente cómo opera la función hash se vuelve significativamente más difícil.

Comprender el papel de la función hash

• Debe ser determinista, lo que significa que la misma entrada siempre producirá el mismo hash.
• Debe ser rápida para calcular el valor hash para cualquier entrada dada.
• Debe distribuir uniformemente los valores hash en la tabla hash (uniformidad).
• Debe garantizar una salida drásticamente modificada incluso para una entrada mínimamente modificada (efecto avalancha).

Diferentes metodologías de función hash

1. Método de división: En este método, la función hash se define como \( h(k) = k \mod p \), donde \( k \) es la clave, \( p \) es un número primo y \( mod \) significa la operación de módulo. Este método funciona mejor cuando la elección de \( p \) no se aproxima a una potencia de 2, dadas las representaciones binarias de las claves. Así se evita generar el mismo hash para claves que son múltiplos entre sí.

   Si consideramos \( p \) como 7, la función hash distribuirá las claves uniformemente, ya que el número primo 7 no se alinea con potencias de 2. Así, para las claves 15 y 22, \( h(15) = 15 \mod 7 = 1 \) y \( h(22) = 22 \mod 7 = 1 \). Este escenario muestra una colisión hash, en la que dos claves diferentes se resuelven con el mismo índice.

2. Método de multiplicación: Este método funciona multiplicando la clave \( k \) por una constante \( A (\ 0 < A < 1 \) ), extrayendo la parte fraccionaria de \( kA \), y multiplicándola por \( m \), el tamaño de la tabla, tomando el resultado como valor mínimo. Lo bueno de este método es que el valor de \( A \) no tiene por qué ser un número primo y tiene la flexibilidad de establecer el tamaño de la tabla \( m \) en cualquier tamaño conveniente.
3. Hashing Universal: Este método aleatoriza el proceso de hashing. En lugar de una única función hash, utiliza una colección de funciones hash elegidas de forma aleatoria.

Aplicación de la función hash en varios escenarios

• Recuperación de datos: En las bases de datos, las funciones hash se utilizan para recuperar datos sin tener que buscar en toda la base de datos. El código hash de un elemento se utiliza para identificar su ubicación.
• Criptografía: Las funciones hash criptográficas se utilizan mucho en aplicaciones de seguridad de la información, como el almacenamiento de contraseñas y la comprobación de la integridad de los datos. Estas funciones toman una entrada y devuelven una salida hash de un tamaño fijo, lo que las hace ideales para generar identificadores únicos.
• Función caché: En los sistemas de caché de memoria como MemCached o Redis, las funciones hash asignan datos a través de múltiples cubos de almacenamiento para un acceso eficiente a los datos.
• Equilibrio de carga: Las funciones hash se utilizan en el diseño de equilibradores de carga para sistemas distribuidos. Mediante el hash de las solicitudes entrantes, el equilibrador de carga puede determinar el servidor adecuado para cada solicitud, garantizando una distribución uniforme de la carga.

Ahora nos hemos embarcado en una exploración exhaustiva de las funciones hash en las estructuras de datos, comprendiendo su papel, sus diferentes metodologías y su amplia gama de aplicaciones. Cada comprensión profundiza tu comprensión del rompecabezas que es el hashing en Informática.

Dominar el Algoritmo Hashing en la Estructura de Datos

Principios de funcionamiento del algoritmo hashing

1. Determinismo: Para cualquier entrada dada, la función debe producir sistemáticamente la misma salida, suponiendo que no se altere la entrada.
2. Tamaño fijo: Independientemente del tamaño de la entrada, la función da como resultado un valor hash de tamaño fijo.
3. Cada salida (hash) tiene la misma probabilidad: Una característica clave de una buena función hash es la distribución uniforme de los valores hash. Las claves no deben agruparse bajo determinados índices, sino que deben dispersarse uniformemente por toda la tabla.
4. Efecto avalancha: Incluso una ligera modificación en la entrada debe provocar un cambio drástico en la salida, lo que implica que los valores hash son muy sensibles a los valores de entrada.

Consideraciones sobre el diseño del algoritmo hash

1. Evitar la colisión: Una colisión se produce cuando dos claves distintas dan lugar al mismo valor hash. Aunque es imposible evitar las colisiones por completo, un buen algoritmo hash se esfuerza por minimizarlas. Se pueden emplear estrategias de manejo como el encadenamiento, el direccionamiento abierto o el doble hashing para gestionar las colisiones cuando se produzcan.
2. Factor de carga: El "Factor de carga" (\( \lambda \)) se define como el número de elementos almacenados en la tabla hash dividido por la capacidad de la tabla hash. \[ \lambda = \frac{n}{k} \] donde \( n \) es el número de claves y \( k \) es el tamaño de la tabla hash. El factor de carga ayuda a realizar un seguimiento del uso del espacio y, cuando cruza un umbral predefinido, indica que ha llegado el momento de redimensionar la tabla hash.
3. Elección de la función hash: La elección de la función hash depende principalmente de los datos. Las claves numéricas pueden utilizar la división o la multiplicación, mientras que las claves basadas en cadenas suelen utilizar métodos polinómicos.
4. Tamaño de la tabla: El tamaño de la tabla hash desempeña un papel vital en el hashing. Generalmente se prefiere que sea un número primo para facilitar la distribución uniforme y reducir la probabilidad de colisión.

Ventajas e inconvenientes de los distintos algoritmos hash

Estructura de datos hash en Python

Implementar estructuras hash en Python

Python implementa estructuras hash mediante un tipo de datos incorporado llamado "diccionario". Un diccionario en Python es una colección desordenada de elementos y se define entre llaves { }. Cada par del diccionario está separado por dos puntos (:), donde el primer elemento se conoce como "clave" y el segundo como "valor". Los elementos se separan mediante comas, y todo ello se encierra entre llaves. Un ejemplo de representación de diccionario en Python:

alumno = { 'nombre': 'Juan', 'edad': 20, 'notas': [88, 76, 92] }

• Las claves de un diccionario son únicas e inmutables, lo que significa que no se pueden modificar. También son hashables, lo que permite calcular un valor hash para cada clave y almacenarlo junto con el elemento.
• Los valores asociados a las claves pueden ser de cualquier tipo de datos de Python, y pueden modificarse en cualquier momento.
• Se puede acceder a los valores, eliminarlos o modificarlos directamente a través de sus claves únicas.

Explicación de la función hash incorporada de Python

valor_hash = hash("Python") print(valor_hash)

• La función hash sólo puede aceptar un tipo inmutable como entrada. Si intentas hacer un hash de elementos mutables, como listas o diccionarios, se producirá un error de tipo.
• La función devuelve un valor hash que es un objeto transparente. Aunque Python garantiza que para un objeto \(x\), \(hash(x)\) siempre producirá los mismos resultados a lo largo del ciclo de vida del programa, el resultado puede variar en distintas ejecuciones del programa o distintas versiones de Python.
• La función hash en Python es determinista, lo que significa que devolverá el mismo valor hash para la misma entrada en todos los entornos y plataformas de Python (dentro de las limitaciones de la misma versión de Python y arquitectura de bits).

Ejemplos prácticos de código Python para el hash

product = { 'nombre': 'Portátil', 'precio': 800, 'cantidad': 5 } print(producto['nombre']) # imprime: Portátil print(producto['precio']) # imprime: 800 # Cambio del valor del precio producto['precio'] = 900 print(producto['precio']) # imprime: 900

import getpass import hashlib # Crea un diccionario para almacenar usuarios y sus contraseñas hash users = {} # Añade un usuario username = input("Introduce un nombre de usuario: ") password = getpass.getpass("Introduce una contraseña: ") # Crea un hash de la contraseña_hash = hashlib.sha256(password.encode()).hexdigest() # Almacena el usuario y la contraseña hash en el diccionario users[username] = password_hash # Verifica la contraseña check_username = input("Introduce tu nombre de usuario: ") check_password = getpass.getpass("Introduce tu contraseña: ") # Haz un hash de la contraseña introducida check_password_hash = hashlib.sha256(check_password.encode()).hexdigest() # Comprueba si el usuario existe y la contraseña hash coincide si check_username in users y users[check_username] == check_password_hash: print("Acceso concedido.") else: print("Acceso denegado.")

Tipos de hashing en estructuras de datos

Visión general de los distintos tipos de hashing

1. Hashing estático: En el hashing estático, la función hash asigna datos a un número fijo de cubos predefinidos. Esto significa que el tamaño de la tabla hash es fijo y no cambia con el aumento o disminución del número de entradas.
2. Hashingdinámico: Al contrario que el hashing estático, el hashing dinámico se adapta a los cambios en el tamaño de la tabla hash. Permite que la función hash añada o elimine cubos dinámicamente según el volumen de entradas.
3. Hashing lineal: Es un híbrido de hashing estático y dinámico, más adecuado para aplicaciones de bases de datos. Permite añadir y eliminar registros de un cubo cada vez, manteniendo una función hash lineal.
4. Hashingdistribuido: En este método, la tabla hash se divide en varios nodos. Cada nodo es responsable de gestionar una parte de la tabla hash. Suele utilizarse en sistemas de almacenamiento distribuido.

Análisis comparativo de los distintos tipos de hashing

Ejemplos reales de distintos tipos de hashing

• Hashingestático: Los departamentos de correo utilizan el hashing estático para clasificar los correos en casilleros predefinidos basándose en el primer dígito de los códigos PIN.
• Hashingdinámico: Las plataformas de comercio electrónico mantienen los datos de sesión de los usuarios mediante hashing dinámico. Como el número de usuarios activos fluctúa dinámicamente, el método gestiona eficazmente la entrada y salida de datos de sesión.
• Hashinglineal: Las bases de datos de un sistema de reservas de vuelos pueden utilizar el hashing lineal para gestionar las reservas y cancelaciones de billetes. El manejo de un cubo cada vez garantiza transiciones de capacidad sin problemas.
• Hashing Distribuido: Los sistemas de archivos distribuidos, como el Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop (HDFS), utilizan el Hashing Distribuido para dividir los datos entre varios nodos y conseguir tolerancia a fallos y equilibrio de carga.