解密hash算法：散列表、布隆过滤器和分布式一致性hash的原理与应用

散列表（Hash table，也叫散列映射）是一种数据结构，可以通过一个关键字来快速检索数据。当需要存储大量数据时，可以使用散列方法来减少查找时间。

布隆过滤器是一种数据结构，可以用来快速判断一个元素是否在一个集合中。它的优点是只需要很少的存储空间，并且可以保证在集合中不存在时返回false的能力。

分布式哈希算法（Distributed Hashing）是一种在分布式数据存储系统中用来确定数据存储位置的算法。它可以保证在分布式系统中数据均匀分布，并且在添加或移除节点时只影响较少的数据项。

以下是散列表和布隆过滤器的简单Python实现：

import hashlib
 
# 散列表实现
class HashTable:
    def __init__(self, size=1024):
        self.size = size
        self.table = [None] * self.size
 
    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size
 
    def set(self, key, value):
        key_hash = self._hash(key)
        if self.table[key_hash] is None:
            self.table[key_hash] = []
        self.table[key_hash].append((key, value))
 
    def get(self, key):
        key_hash = self._hash(key)
        for item in self.table[key_hash]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        return None
 
# 布隆过滤器实现
class BloomFilter:
    def __init__(self, size=1024, hash_count=5):
        self.size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.bit_array = [False] * self.size
 
    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size
 
    def add(self, key):
        for seed in range(self.hash_count):
            index = self._hash(f"{key}-{seed}")
            self.bit_array[index] = True
 
    def check(self, key):
        exists = True
        for seed in range(self.hash_count):
            index = self._hash(f"{key}-{seed}")
            exists = exists and self.bit_array[index]
        return exists
 
# 散列表示例
ht = HashTable()
ht.set('apple', 'iPhone')
print(ht.get('apple'))  # 输出: iPhone
 
# 布隆过滤器示例
bf = BloomFilter()
bf.add('apple')
print('apple' in bf)  # 输出: True
print('android' in bf)  # 输出: False

布隆过滤器的实现中，add 方法用于添加元素，check 方法用于检查元素是否可能存在于过滤器中。散列表的实现中，set 方法用于设置键值对，get 方法用于获取键对应的值。

散列表适合有固定数据集且数据量不会改变的情况，布隆过滤器适合数据量大且只需要检查元素是否存在的情况。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数据结构。