⑴ sha256算法可逆吗解密超级计算机也无能为力
最流行的计算机算法之一可能是SHA-256哈希函数。它是目前最流行、最强的加密函数之一。它非常强大，被用于比特币等加密货币。这是一个牢不可破的函数，由此产生的问题价值数千亿美元。
那么，是什么让这个哈希函数不可攻破呢？有几个因素我们需要讨论一下。首先，我们来看看SHA-256哈希函数。
SHA-256
SHA-256（安全哈希算法-256）是一个确定的单向哈希函数。它是美国国家安全局开发的SHA-2加密哈希函数的成员之一。到目前为止，它的256位密钥从未被泄露过。以前SHA-1是用于加密的散列算法。但是，随着时间的推移，SHA-1逐渐被弃用，它也不再被认为是安全的。所以SHA-2就被开发出来了。
2016年，SSL证书行业向SHA-2过渡，SHA-2成为新标准。SHA-256是SHA-2加密哈希函数的成员，从未被泄露。那么，它为何如此安全呢？我们马上就知道了。
它是如何工作的？
哈希函数只是将大量的信息转换成较小的随机数。SHA-256算法从给定的大随机数中生成一个小的随机数。但是，当相同的大数值通过哈希函数传递时，较小的数值总是相同的。
SHA-256非常安全，即使我们只改变了输入中的一位数字，输出也会完全改变。SHA-256返回一个十六进制表示，256位表示64个十六进制字符。无论输入多长，它总是返回64个字符的十六进制字符串。
还记得我说过SHA-256是一个确定的单向哈希函数吗？这意味着，它是一个数学函数，接受任意大小的输入，但返回固定大小的输出，就像文件或字符串的数字指纹。它是确定性的，因为相同的输入总是产生相同的输出。这是一种方法，因为很难向后执行操作，也就是说，从输出返回输入字符串。
以下是一些例子：
Input: hello
Output:
Input: Hello
Output:
不管它的长度是多少，它都会返回一个64个字符的字符串。而且，即使是大写一个单词也会完全改变哈希值，我们不可能通过哈希函数，猜出" hello "和" Hello "很相似。
现在，您可以向哈希函数提供任何类型的输入，例如任意长度和大小的图像、文本、视频，它将生成精确为64个字符的输出。这就像是任何文件或字符串的数字指纹。
它的安全性如何？
获得相同哈希号的唯一方法是输入相同的文件或字符串。即使是一个小的调整也会完全改变输出。这就是它如此安全的原因。
你可以用这个算法尝试一些有趣的东西。你可以随便拍一张照片，通过SHA-256函数，输出的数字可能是人类历史上从未见过的。
千亿美元的问题是什么？
没人能找到逆转算法的方法。记得我说过这是单向的吗？这是因为几乎不可能逆转，至少在今天是这样。建立一个可以逆转SHA-256哈希的算法需要数十亿美元。
为什么它如此珍贵？
因为如果你能逆转SHA-256哈希，你就能比地球上任何人都更快地挖掘比特币。要挖掘比特币，你必须找到一个输入，它的输出是SHA-256，开头有70多个0。由于没有已知的公式来做到这一点，我们唯一的方法是通过蛮力计算。它只是尝试一系列不同的输入，直到我们找到一个可行的答案。
找到相同的哈希输入是不可能的（我将在后面解释），但是要挖掘比特币，您只需要匹配它的一小部分。所以，这是可能的。通过这种方式，在大约10分钟内，某个人在某个地方赚了12.5个比特币，差不多40万美元（截止2月1日价格）。
现在，像这样想，如果你有一个算法来找到一个输入，它将生成与给定哈希匹配的输出。你很快就会赚上不可估量的财产。
一些随机数据
我们已经建立了尽可能快地运行SHA-256算法的特殊机器。在整个世界，比特币矿工每秒运行60,000,000,000,000哈希！
⑵ 计算机算法有哪些
1. 排序算法：排序算法是计算机中最基本且应用广泛的算法之一。包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。这些算法的主要目的是将一组数据按照特定的顺序（如升序或降序）重新排列。
2. 搜索算法：搜索算法主要用于在数据结构中找到特定的信息。常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索、哈希表搜索等。这些算法在不同的场景下，具有不同的性能和特点。例如二分搜索适用于有序数据的快速查找，而哈希表搜索则适用于键值对的快速匹配。
3. 图算法：图算法主要处理与图形数据结构相关的问题，如最短路径问题、最小生成树问题等。常见的图算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等。这些算法在网络路由、社交网络分析等领域有广泛应用。
4. 动态规划算法：动态规划算法是一种解决最优化问题的有效方法，适用于许多实际问题，如背包问题、资源分配问题等。动态规划通过将问题分解为子问题，并存储子问题的解，从而有效地解决复杂问题。
5. 机器学习算法：随着人工智能的发展，机器学习算法在计算机科学中占据了重要地位。包括监督学习（如决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类算法）、深度学习等。这些算法在数据分析、模式识别等领域有广泛应用。计算机算法的多样性使得我们可以针对不同的应用场景选择合适的算法来解决问题。这些算法在理论和实践中都起着至关重要的作用，推动着计算机科学的发展。