简述A算法实现的基本原理

⑴ A*搜寻算法的简介

速度和精确度之间的选择前不是静态的。你可以基于CPU的速度、用于路径搜索的时间片数、地图上物体（units）的数量、物体的重要性、组（group）的大小、难度或者其他任何因素来进行动态的选择。取得动态的折衷的一个方法是，建立一个启发式函数用于假定通过一个网格空间的最小代价是1，然后建立一个代价函数（cost function）用于测量（scales）：
g’(n) = 1 + alpha * ( g(n) – 1 )
如果alpha是0，则改进后的代价函数的值总是1。这种情况下，地形代价被完全忽略，A*工作变成简单地判断一个网格可否通过。如果alpha是1，则最初的代价函数将起作用，然后你得到了A*的所有优点。你可以设置alpha的值为0到1的任意值。
你也可以考虑对启发式函数的返回值做选择：绝对最小代价或者期望最小代价。例如，如果你的地图大部分地形是代价为2的草地，其它一些地方是代价为1的道路，那么你可以考虑让启发式函数不考虑道路，而只返回2*距离。
速度和精确度之间的选择并不是全局的。在地图上的某些区域，精确度是重要的，你可以基于此进行动态选择。例如，假设我们可能在某点停止重新计算路径或者改变方向，则在接近当前位置的地方，选择一条好的路径则是更重要的，因此为何要对后续路径的精确度感到厌烦？或者，对于在地图上的一个安全区域，最短路径也许并不十分重要，但是当从一个敌人的村庄逃跑时，安全和速度是最重要的。
在游戏中，路径潜在地花费了许多存储空间，特别是当路径很长并且有很多物体需要寻路时。路径压缩，导航点和beacons通过把多个步骤保存为一个较小数据从而减少了空间需求。Waypoints rely on straight-line segments being common so that we have to store only the endpoints, while beacons rely on there being well-known paths calculated beforehand between specially marked places on the map.如果路径仍然用了许多存储空间，可以限制路径长度，这就回到了经典的时间-空间折衷法：为了节省空间，信息可以被丢弃，稍后才重新计算它。

⑵ 搜索算法中,A算法A*算法的区别（急）

A算法一般指某个搜索算法的朴素的思路
A*指使用了启发式搜索之后的算法，也就是运算速度会快很多，但不一定能保证最后得到最优解

⑶ 排列a的算法是什么

计算方法：

（1）排列数公式

排列用符号A(n,m)表示，m≦n。

计算公式是：A(n,m)＝n(n-1)(n-2)……(n-m+1)＝n!/(n-m)!

此外规定0!=1，n!表示n(n-1)(n-2)…1

例如：6!=6x5x4x3x2x1=720，4!=4x3x2x1=24。

（2）组合数公式

组合用符号C(n,m)表示，m≦n。

公式是：C(n,m)=A(n,m)/m!或C(n,m)=C(n,n-m)。

例如：C(5,2)=A(5,2)/[2!x(5-2)!]=(1x2x3x4x5)/[2x(1x2x3)]=10。

两个常用的排列基本计数原理及应用：

1、加法原理和分类计数法：

每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务。两类不同办法中的具体方法，互不相同(即分类不重)。完成此任务的任何一种方法，都属于某一类(即分类不漏)。

2、乘法原理和分步计数法：

任何一步的一种方法都不能完成此任务，必须且只须连续完成这n步才能完成此任务。各步计数相互独立。只要有一步中所采取的方法不同，则对应的完成此事的方法也不同。

⑷ A*算法是什么

A*
（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。
如果 估价值>实际值, 搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解

⑸ 简述aloha算法和时隙aloha算法的基本原理和它们之间的区别

纯ALOHA算法的基本思想即只要有数据待发，就可以发送。而时隙ALOHA算法是将时间分为离散的时间段，每段时间对应一帧，这种方法必须有全局的时间同步。
ALOHA算法信道吞吐率: S=G.e-2G
时隙ALOHA算法信道吞吐率: S=G.e-G

⑹ A*算法的介绍

A*算法；A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。

⑺ 快速排序算法原理与实现

快速排序的基本思想就是从一个数组中任意挑选一个元素（通常来说会选择最左边的元素）作为中轴元素，将剩下的元素以中轴元素作为比较的标准，将小于等于中轴元素的放到中轴元素的左边，将大于中轴元素的放到中轴元素的右边。

然后以当前中轴元素的位置为界，将左半部分子数组和右半部分子数组看成两个新的数组，重复上述操作，直到子数组的元素个数小于等于1（因为一个元素的数组必定是有序的）。

以下的代码中会常常使用交换数组中两个元素值的Swap方法，其代码如下

publicstaticvoidSwap(int[] A, inti, intj){

inttmp;

tmp = A[i];

A[i] = A[j];

A[j] = tmp;

(7)简述A算法实现的基本原理扩展阅读：

快速排序算法 的基本思想是：将所要进行排序的数分为左右两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一 部分的数据小，然后将所分得的两部分数据进行同样的划分，重复执行以上的划分操作，直 到所有要进行排序的数据变为有序为止。

定义两个变量low和high，将low、high分别设置为要进行排序的序列的起始元素和最后一个元素的下标。第一次，low和high的取值分别为0和n-1，接下来的每次取值由划分得到的序列起始元素和最后一个元素的下标来决定。

定义一个变量key，接下来以key的取值为基准将数组A划分为左右两个部分，通 常，key值为要进行排序序列的第一个元素值。第一次的取值为A[0]，以后毎次取值由要划 分序列的起始元素决定。

从high所指向的数组元素开始向左扫描，扫描的同时将下标为high的数组元素依次与划分基准值key进行比较操作，直到high不大于low或找到第一个小于基准值key的数组元素，然后将该值赋值给low所指向的数组元素，同时将low右移一个位置。

如果low依然小于high，那么由low所指向的数组元素开始向右扫描，扫描的同时将下标为low的数组元素值依次与划分的基准值key进行比较操作，直到low不小于high或找到第一个大于基准值key的数组元素，然后将该值赋给high所指向的数组元素，同时将high左移一个位置。

重复步骤(3) (4)，直到low的植不小于high为止，这时成功划分后得到的左右两部分分别为A[low……pos-1]和A[pos+1……high]，其中，pos下标所对应的数组元素的值就是进行划分的基准值key，所以在划分结束时还要将下标为pos的数组元素赋值 为 key。

⑻ 请教一个算法的实现原理

快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一不部分的所有数据都要小，然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

假设要排序的数组是A[1]……A[N]，首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一躺快速排序。一躺快速排序的算法是：

1）、设置两个变量I、J，排序开始的时候I：=1，J：=N；

2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给X，即X：=A[1]；

3）、从J开始向前搜索，即由后开始向前搜索（J：=J-1），找到第一个小于X的值，两者交换；

4）、从I开始向后搜索，即由前开始向后搜索（I：=I+1），找到第一个大于X的值，两者交换；

5）、重复第3、4步，直到I=J；

例如：待排序的数组A的值分别是：（初始关键数据X：=49）

A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7]：

49 38 65 97 76 13 27

进行第一次交换后： 27 38 65 97 76 13 49

( 按照算法的第三步从后面开始找

进行第二次交换后： 27 38 49 97 76 13 65

( 按照算法的第四步从前面开始找>X的值，65>49,两者交换，此时I：=3 )

进行第三次交换后： 27 38 13 97 76 49 65

( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找

进行第四次交换后： 27 38 13 49 76 97 65

( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值，97>49,两者交换，此时J：=4 )

此时再执行第三不的时候就发现I=J，从而结束一躺快速排序，那么经过一躺快速排序之后的结果是：27 38 13 49 76 97 65，即所以大于49的数全部在49的后面，所以小于49的数全部在49的前面。

快速排序就是递归调用此过程——在以49为中点分割这个数据序列，分别对前面一部分和后面一部分进行类似的快速排序，从而完成全部数据序列的快速排序，最后把此数据序列变成一个有序的序列，根据这种思想对于上述数组A的快速排序的全过程如图6所示：

初始状态 {49 38 65 97 76 13 27}

进行一次快速排序之后划分为 {27 38 13} 49 {76 97 65}

分别对前后两部分进行快速排序 {13} 27 {38}

结束 结束 {49 65} 76 {97}

49 {65} 结束

结束

图6 快速排序全过程

1）、设有N（假设N=10）个数，存放在S数组中；

2）、在S[1。。N]中任取一个元素作为比较基准，例如取T=S[1]，起目的就是在定出T应在排序结果中的位置K，这个K的位置在：S[1。。K-1]<=S[K]<=S[K+1..N]，即在S[K]以前的数都小于S[K]，在S[K]以后的数都大于S[K]；

3）、利用分治思想（即大化小的策略）可进一步对S[1。。K-1]和S[K+1。。N]两组数据再进行快速排序直到分组对象只有一个数据为止。

如具体数据如下，那么第一躺快速排序的过程是：

数组下标： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

45 36 18 53 72 30 48 93 15 36

I J

（1） 36 36 18 53 72 30 48 93 15 45

（2） 36 36 18 45 72 30 48 93 15 53

（3） 36 36 18 15 72 30 48 93 45 53

（4） 36 36 18 15 45 30 48 93 72 53

（5） 36 36 18 15 30 45 48 93 72 53

通过一躺排序将45放到应该放的位置K，这里K=6，那么再对S[1。。5]和S[6。。10]分别进行快速排序。

一般来说，冒泡法是程序员最先接触的排序方法，它的优点是原理简单，编程实现容易，但它的缺点就是--程序的大忌--速度太慢。下面我介绍一个理解上简单但编程实现上不是太容易的排序方法，我不知道它是不是现有排序方法中最快的，但它是我见过的最快的。排序同样的数组，它所需的时间只有冒泡法的 4% 左右。我暂时称它为“快速排序法”。

“快速排序法”使用的是递归原理，下面我结合一个例子来说明“快速排序法”的原理。首先给出一个数组{53，12，98，63，18，72，80，46， 32，21}，先找到第一个数--53，把它作为中间值，也就是说，要把53放在一个位置，使得它左边的值比它小，右边的值比它大。{21，12，32， 46，18，53，80，72，63，98}，这样一个数组的排序就变成了两个小数组的排序--53左边的数组和53右边的数组，而这两个数组继续用同样的方式继续下去，一直到顺序完全正确。

我这样讲你们是不是很胡涂，不要紧，我下面给出实现的两个函数：

/*
n就是需要排序的数组，left和right是你需要排序的左界和右界，
如果要排序上面那个数组，那么left和right分别是0和9
*/

void quicksort(int n[], int left,int right)
{
int dp;
if (left<right) {

/*
这就是下面要讲到的函数，按照上面所说的，就是把所有小于53的数放
到它的左边，大的放在右边，然后返回53在整理过的数组中的位置。
*/
dp=partition(n,left,right);

quicksort(n,left,dp-1);

quicksort(n,dp+1,right); //这两个就是递归调用，分别整理53左边的数组和右边的数组
}
}

我们上面提到先定位第一个数，然后整理这个数组，把比这个数小的放到它的左边，大的放右边，然后

返回这中间值的位置，下面这函数就是做这个的。
int partition(int n[],int left,int right)
{
int lo,hi,pivot,t;

pivot=n[left];
lo=left-1;
hi=right+1;

while(lo+1!=hi) {
if(n[lo+1]<=pivot)
lo++;
else if(n[hi-1]>pivot)
hi--;
else {
t=n[lo+1];
n[++lo]=n[hi-1];
n[--hi]=t;
}
}

n[left]=n[lo];
n[lo]=pivot;
return lo;
}

这段程序并不难，应该很好看懂，我把过程大致讲一下，首先你的脑子里先浮现一个数组和三个指针，第一个指针称为p指针，在整个过程结束之前它牢牢的指向第一个数，第二个指针和第三个指针分别为lo指针和hi指针，分别指向最左边的值和最右边的值。lo指针和hi指针从两边同时向中间逼近，在逼近的过程中不停的与p指针的值比较，如果lo指针的值比p指针的值小，lo++，还小还++，再小再++，直到碰到一个大于p指针的值，这时视线转移到hi指针，如果 hi指针的值比p指针的值大，hi--，还大还--，再大再--，直到碰到一个小于p指针的值。这时就把lo指针的值和hi指针的值做一个调换。持续这过程直到两个指针碰面，这时把p指针的值和碰面的值做一个调换，然后返回p指针新的

⑼ A*算法应用，大家给点介绍，做课程设计

维基网络有很多的，大陆访问不了，可以设置个香港代理。

SHA 家族
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安全散列演算法能计算出一个数位讯息所对应到的，长度固定的字串（又称讯息摘要）。且若输入的讯息不同，它们对应到不同字串的机率很高；而 SHA 是FIPS所认证的五种安全杂凑演算法。这些演算法之所以称作“安全”是基于以下两点（根据官方标准的描述）：“1)由讯息摘要反推原输入讯息，从计算理论上来说是很困难的。2)想要找到两组不同的讯息对应到相同的讯息摘要，从计算理论上来说也是很困难的。任何对输入讯息的变动，都有很高的机率导致其产生的讯息摘要迥异。”

SHA 家族的五个演算法，分别是SHA-1, SHA-224, SHA-256, SHA-384, 和 SHA-512，由美国国家安全局 (NSA) 所设计，并由美国国家标准与技术研究院（NIST） 发布；是美国的政府标准。后四者有时并称为SHA-2。SHA-1 在许多安全协定中广为使用，包括 TLS 和 SSL、 PGP、SSH、S/MIME 和 IPsec，曾被视为是 MD5（更早之前被广为使用的杂凑函数）的后继者。但 SHA-1 的安全性如今被密码学家严重质疑；虽然至今尚未出现对 SHA-2 有效的攻击，它的演算法跟 SHA-1 基本上仍然相似；因此有些人开始发展其他替代的杂凑演算法。缘于最近对 SHA-1 的种种攻击发表，“美国国家标准与技术研究院（NIST）开始设法经由公开竞争管道（类似高级加密标准AES的发展经过），发展一个或多个新的杂凑演算法。”

目录 [隐藏]
1 SHA-0 和 SHA-1
1.1 SHA-0 的破解
1.2 SHA-1 的破解
2 SHA-2
3 SHA 所定义的长度
4 SHAd
5 应用
6 SHA-1 演算法
7 SHA-2 演算法
8 参见
9 参考资料
10 外部链结

[编辑] SHA-0 和 SHA-1

SHA-1 压缩演算法中的一个回圈。A, B, C, D 和 E 是这个state中的 32 位元文字；F 是会变化的非线性函数；<<<n 代表bit向左循环移动n个位置。n因操作而异。田代表molo 232之下的加法，Kt 是一个常数。最初载明的演算法于 1993年发布，称做安全杂凑标准 (Secure Hash Standard)，FIPS PUB 180。这个版本现在常被称为 SHA-0。它在发布之后很快就被 NSA 撤回，并且由 1995年发布的修订版本 FIPS PUB 180-1 (通常称为 SHA-1) 取代。SHA-1 和 SHA-0 的演算法只在压缩函数的讯息转换部份差了一个位元的循环位移。根据 NSA 的说法，它修正了一个在原始演算法中会降低密码安全性的错误。然而 NSA 并没有提供任何进一步的解释或证明该错误已被修正。而后 SHA-0 和 SHA-1 的弱点相继被攻破，SHA-1 似乎是显得比 SHA-0 有抵抗性，这多少证实了 NSA 当初修正演算法以增进安全性的声明。

SHA-0 和 SHA-1 可将一个最大 264 位元的讯息，转换成一串 160 位元的讯息摘要；其设计原理相似于 MIT 教授 Ronald L. Rivest 所设计的密码学杂凑演算法 MD4 和 MD5。

[编辑] SHA-0 的破解
在 CRYPTO 98 上，两位法国研究者提出一种对 SHA-0 的攻击方式 (Chabaud and Joux, 1998): 在 261的计算复杂度之内，就可以发现一次碰撞（即两个不同的讯息对应到相同的讯息摘要）；这个数字小于 280 ，也就是说，其安全性不到一个理想的杂凑函数抵抗攻击所应具备的计算复杂度。

2004年时，Biham 和 Chen 也发现了 SHA-0 的近似碰撞 — 两个讯息可以杂凑出几乎相同的数值；其中 162 位元中有 142 位元相同。他们也发现了 SHA-0 的完整碰撞（相对于近似碰撞），将本来需要 80 次方的复杂度降低到 62 次方。

2004年8月12日，Joux, Carribault, Lemuet 和 Jalby 宣布找到 SHA-0 演算法的完整碰撞的方法，这是归纳 Chabaud 和 Joux 的攻击所完成的结果。发现一个完整碰撞只需要 251的计算复杂度。他们使用的是一台有 256 颗 Itanium2 处理器的超级电脑，约耗 80,000 CPU 工时 [1]。

2004年8月17日，在 CRYPTO 2004 的 Rump 会议上，王小云, 冯登国 (Feng), 来学嘉 (Lai), 和于红波 (Yu) 宣布了攻击 MD5、SHA-0 和其他杂凑函数的初步结果。他们攻击 SHA-0 的计算复杂度是 240，这意谓的他们的攻击成果比 Joux 还有其他人所做的更好。请参见 MD5 安全性。2005 年二月，王小云和殷益群、于红波再度发表了对 SHA-0 破密的演算法，可在 239 的计算复杂度内就找到碰撞。

[编辑] SHA-1 的破解
鉴于 SHA-0 的破密成果，专家们建议那些计画利用 SHA-1 实作密码系统的人们也应重新考虑。2004 年 CRYPTO 会议结果公布之后，NIST 即宣布他们将逐渐减少使用 SHA-1，改以 SHA-2 取而代之。

2005年，Rijmen 和 Oswald 发表了对 SHA-1 较弱版本（53次的加密回圈而非80次）的攻击：在 280 的计算复杂度之内找到碰撞。

2005年二月，王小云、殷益群及于红波发表了对完整版 SHA-1 的攻击，只需少于 269 的计算复杂度，就能找到一组碰撞。（利用暴力搜寻法找到碰撞需要 280 的计算复杂度。）

这篇论文的作者们写道；“我们的破密分析是以对付 SHA-0 的差分攻击、近似碰撞、多区块碰撞技术、以及从 MD5 演算法中寻找碰撞的讯息更改技术为基础。没有这些强力的分析工具，SHA-1 就无法破解。”此外，作者还展示了一次对 58 次加密回圈 SHA-1 的破密，在 233 个单位操作内就找到一组碰撞。完整攻击方法的论文发表在 2005 年八月的 CRYPTO 会议中。

殷益群在一次面谈中如此陈述：“大致上来说，我们找到了两个弱点：其一是前置处理不够复杂；其二是前 20 个回圈中的某些数学运算会造成不可预期的安全性问题。”

2005 年八月 17 的 CRYPTO 会议尾声中王小云、姚期智、姚储枫再度发表更有效率的 SHA-1 攻击法，能在 263 个计算复杂度内找到碰撞。

在密码学的学术理论中，任何攻击方式，其计算复杂度若少于暴力搜寻法所需要的计算复杂度，就能被视为针对该密码系统的一种破密法；这并不表示该破密法已经可以进入实际应用的阶段。

就应用层面的考量而言，一种新的破密法出现，暗示着将来可能会出现更有效率、足以实用的改良版本。虽然这些实用的破密法版本根本还没诞生，但确有必要发展更强的杂凑演算法来取代旧的演算法。在“碰撞”攻击法之外，另有一种反译攻击法，就是由杂凑出的字串反推原本的讯息；反译攻击的严重性更在碰撞攻击之上。 在许多会应用到密码杂凑的情境（如用户密码的存放、文件的数位签章等）中，碰撞攻击的影响并不是很大。举例来说，一个攻击者可能不会只想要伪造一份一模一样的文件，而会想改造原来的文件，再附上合法的签章，来愚弄持有私密金钥的验证者。另一方面，如果可以从密文中反推未加密前的使用者密码，攻击者就能利用得到的密码登入其他使用者的帐户，而这种事在密码系统中是不能被允许的。但若存在反译攻击，只要能得到指定使用者密码杂凑过后的字串（通常存在影档中，而且可能不会透露原密码资讯），就有可能得到该使用者的密码。

2006 年的 CRYPTO 会议上，Christian Rechberger 和 Christophe De Cannière 宣布他们能在容许攻击者决定部分原讯息的条件之下，找到 SHA-1 的一个碰撞。

[编辑] SHA-2

SHA-2 的第t个加密回圈。图中的深蓝色方块是事先定义好的非线性函数。ABCDEFGH一开始分别是八个初始值，Kt是第t个金钥，Wt是本区块产生第t个word。原讯息被切成固定长度的区块，对每一个区块，产生n个word（n视演算法而定），透过重复运作回圈n次对ABCDEFGH这八个工作区段循环加密。最后一次回圈所产生的八段字串合起来即是此区块对应到的杂凑字串。若原讯息包含数个区块，则最后还要将这些区块产生的杂凑字串加以混合才能产生最后的杂凑字串。NIST 发布了三个额外的 SHA 变体，这三个函数都将讯息对应到更长的讯息摘要。以它们的摘要长度 (以位元计算) 加在原名后面来命名：SHA-256，SHA-384 和 SHA-512。它们发布于 2001年的 FIPS PUB 180-2 草稿中，随即通过审查和评论。包含 SHA-1 的 FIPS PUB 180-2，于 2002年以官方标准发布。2004年2月，发布了一次 FIPS PUB 180-2 的变更通知，加入了一个额外的变种 "SHA-224"，这是为了符合双金钥 3DES 所需的金钥长度而定义。

SHA-256 和 SHA-512 是很新的杂凑函数，前者以定义一个word为32位元，后者则定义一个word为64位元。它们分别使用了不同的偏移量，或用不同的常数，然而，实际上二者结构是相同的，只在回圈执行的次数上有所差异。 SHA-224 以及 SHA-384 则是前述二种杂凑函数的截短版，利用不同的初始值做计算。

这些新的杂凑函数并没有接受像 SHA-1 一样的公众密码社群做详细的检验，所以它们的密码安全性还不被大家广泛的信任。Gilbert 和 Handschuh (2003) 曾对这些新变种作过一些研究，声称他们没有弱点。

[编辑] SHA 所定义的长度
下表中的中继杂凑值（internal state）表示对每个资料区块压缩杂凑过后的中继值（internal hash sum）。详情请参见Merkle-Damgård construction。

演算法 输出杂凑值长度 (bits) 中继杂凑值长度 (bits) 资料区块长度 (bits) 最大输入讯息长度 (bits) 一个Word长度 (bits) 回圈次数 使用到的运运算元 碰撞攻击
SHA-0 160 160 512 264 − 1 32 80 +,and,or,xor,rotl 是
SHA-1 160 160 512 264 − 1 32 80 +,and,or,xor,rotl 存在263 的攻击
SHA-256/224 256/224 256 512 264 − 1 32 64 +,and,or,xor,shr,rotr 尚未出现
SHA-512/384 512/384 512 1024 2128 − 1 64 80 +,and,or,xor,shr,rotr 尚未出现

[编辑] SHAd
SHAd 函数是一个简单的相同 SHA 函数的重述：

SHAd-256(m)=SHA-256(SHA-256(m))。它会克服有关延伸长度攻击的问题。

[编辑] 应用
SHA-1, SHA-224, SHA-256, SHA-384 和 SHA-512 都被需要安全杂凑演算法的美国联邦政府所应用，他们也使用其他的密码演算法和协定来保护敏感的未保密资料。FIPS PUB 180-1 也鼓励私人或商业组织使用 SHA-1 加密。Fritz-chip 将很可能使用 SHA-1 杂凑函数来实现个人电脑上的数位版权管理。

首先推动安全杂凑演算法出版的是已合并的数位签章标准。

SHA 杂凑函数已被做为 SHACAL 分组密码演算法的基础。

[编辑] SHA-1 演算法
以下是 SHA-1 演算法的虚拟码：

Note: All variables are unsigned 32 bits and wrap molo 232 when calculating

Initialize variables:
h0 := 0x67452301
h1 := 0xEFCDAB89
h2 := 0x98BADCFE
h3 := 0x10325476
h4 := 0xC3D2E1F0

Pre-processing:
append the bit '1' to the message
append k bits '0', where k is the minimum number >= 0 such that the resulting message
length (in bits) is congruent to 448 (mod 512)
append length of message (before pre-processing), in bits, as 64-bit big-endian integer

Process the message in successive 512-bit chunks:
break message into 512-bit chunks
for each chunk
break chunk into sixteen 32-bit big-endian words w[i], 0 ≤ i ≤ 15

Extend the sixteen 32-bit words into eighty 32-bit words:
for i from 16 to 79
w[i] := (w[i-3] xor w[i-8] xor w[i-14] xor w[i-16]) leftrotate 1

Initialize hash value for this chunk:
a := h0
b := h1
c := h2
d := h3
e := h4

Main loop:
for i from 0 to 79
if 0 ≤ i ≤ 19 then
f := (b and c) or ((not b) and d)
k := 0x5A827999
else if 20 ≤ i ≤ 39
f := b xor c xor d
k := 0x6ED9EBA1
else if 40 ≤ i ≤ 59
f := (b and c) or (b and d) or (c and d)
k := 0x8F1BBCDC
else if 60 ≤ i ≤ 79
f := b xor c xor d
k := 0xCA62C1D6

temp := (a leftrotate 5) + f + e + k + w[i]
e := d
d := c
c := b leftrotate 30
b := a
a := temp

Add this chunk's hash to result so far:
h0 := h0 + a
h1 := h1 + b
h2 := h2 + c
h3 := h3 + d
h4 := h4 + e

Proce the final hash value (big-endian):
digest = hash = h0 append h1 append h2 append h3 append h4
上述关于 f 运算式列于 FIPS PUB 180-1 中 , 以下替代运算式也许也能在主要回圈里计算 f ：

(0 ≤ i ≤ 19): f := d xor (b and (c xor d)) (alternative)

(40 ≤ i ≤ 59): f := (b and c) or (d and (b or c)) (alternative 1)
(40 ≤ i ≤ 59): f := (b and c) or (d and (b xor c)) (alternative 2)
(40 ≤ i ≤ 59): f := (b and c) + (d and (b xor c)) (alternative 3)

[编辑] SHA-2 演算法
以下是SHA-256 演算法的虚拟码。注意，64个word w[16..63]中的位元比起 SHA-1 演算法，混合的程度大幅提升。

Note: All variables are unsigned 32 bits and wrap molo 232 when calculating

Initialize variables
(first 32 bits of the fractional parts of the square roots of the first 8 primes 2..19):
h0 := 0x6a09e667
h1 := 0xbb67ae85
h2 := 0x3c6ef372
h3 := 0xa54ff53a
h4 := 0x510e527f
h5 := 0x9b05688c
h6 := 0x1f83d9ab
h7 := 0x5be0cd19

Initialize table of round constants
(first 32 bits of the fractional parts of the cube roots of the first 64 primes 2..311):
k[0..63] :=
0x428a2f98, 0x71374491, 0xb5c0fbcf, 0xe9b5dba5, 0x3956c25b, 0x59f111f1, 0x923f82a4, 0xab1c5ed5,
0xd807aa98, 0x12835b01, 0x243185be, 0x550c7dc3, 0x72be5d74, 0x80deb1fe, 0x9bdc06a7, 0xc19bf174,
0xe49b69c1, 0xefbe4786, 0x0fc19dc6, 0x240ca1cc, 0x2de92c6f, 0x4a7484aa, 0x5cb0a9dc, 0x76f988da,
0x983e5152, 0xa831c66d, 0xb00327c8, 0xbf597fc7, 0xc6e00bf3, 0xd5a79147, 0x06ca6351, 0x14292967,
0x27b70a85, 0x2e1b2138, 0x4d2c6dfc, 0x53380d13, 0x650a7354, 0x766a0abb, 0x81c2c92e, 0x92722c85,
0xa2bfe8a1, 0xa81a664b, 0xc24b8b70, 0xc76c51a3, 0xd192e819, 0xd6990624, 0xf40e3585, 0x106aa070,
0x19a4c116, 0x1e376c08, 0x2748774c, 0x34b0bcb5, 0x391c0cb3, 0x4ed8aa4a, 0x5b9cca4f, 0x682e6ff3,
0x748f82ee, 0x78a5636f, 0x84c87814, 0x8cc70208, 0x90befffa, 0xa4506ceb, 0xbef9a3f7, 0xc67178f2

Pre-processing:
append the bit '1' to the message
append k bits '0', where k is the minimum number >= 0 such that the resulting message
length (in bits) is congruent to 448 (mod 512)
append length of message (before pre-processing), in bits, as 64-bit big-endian integer

Process the message in successive 512-bit chunks:
break message into 512-bit chunks
for each chunk
break chunk into sixteen 32-bit big-endian words w[0..15]

Extend the sixteen 32-bit words into sixty-four 32-bit words:
for i from 16 to 63
s0 := (w[i-15] rightrotate 7) xor (w[i-15] rightrotate 18) xor (w[i-15] rightshift 3)
s1 := (w[i-2] rightrotate 17) xor (w[i-2] rightrotate 19) xor (w[i-2] rightshift 10)
w[i] := w[i-16] + s0 + w[i-7] + s1

Initialize hash value for this chunk:
a := h0
b := h1
c := h2
d := h3
e := h4
f := h5
g := h6
h := h7

Main loop:
for i from 0 to 63
s0 := (a rightrotate 2) xor (a rightrotate 13) xor (a rightrotate 22)
maj := (a and b) xor (a and c) xor (b and c)
t2 := s0 + maj
s1 := (e rightrotate 6) xor (e rightrotate 11) xor (e rightrotate 25)
ch := (e and f) xor ((not e) and g)
t1 := h + s1 + ch + k[i] + w[i]

h := g
g := f
f := e
e := d + t1
d := c
c := b
b := a
a := t1 + t2

Add this chunk's hash to result so far:
h0 := h0 + a
h1 := h1 + b
h2 := h2 + c
h3 := h3 + d
h4 := h4 + e
h5 := h5 + f
h6 := h6 + g
h7 := h7 + h

Proce the final hash value (big-endian):
digest = hash = h0 append h1 append h2 append h3 append h4 append h5 append h6 append h7
其中 ch 函数及 maj 函数可利用前述 SHA-1 的优化方式改写。

SHA-224 和 SHA-256 基本上是相同的, 除了:

h0 到 h7 的初始值不同，以及
SHA-224 输出时截掉 h7 的函数值。
SHA-512 和 SHA-256 的结构相同，但:

SHA-512 所有的数字都是64位元，
SHA-512 执行80次加密回圈而非64次，
SHA-512 初始值和常数拉长成64位元，以及
二者位元的偏移量和循环位移量不同。
SHA-384 和 SHA-512 基本上是相同的，除了：

h0 到 h7 的初始值不同，以及
SHA-384 输出时截掉 h6 和 h7 的函数值。