摘录
将相同的输入多次进行哈希运算会生成一致但不同的伪随机哈希值，并且最终不会产生相同的值。
介绍
哈希是计算机科学中的一个关键概念，它将输入转换为一个固定大小的字符串输出，称为哈希值。它在密码学和数据存储等领域广泛应用。了解由于输入映射到相同哈希而引起的哈希冲突，以及重新哈希或重复哈希，可以帮助我们理解哈希算法的运行原理。
本文解释了为什么重复多次哈希相同的输入最终不会产生相同的哈希值，这是由于密码哈希算法具有确定性但看似随机的特性。
哈希算法的解释
哈希是使用哈希算法或函数将任意长度的输入数据转换为固定长度的哈希值的过程。
要点：
哈希很重要，因为它为输入生成了一个唯一标识符，可用于索引和安全性。
哈希冲突的概念
当两个不同的输入生成相同的哈希值时，就会发生哈希冲突。由于鸽巢原理，哈希中不可避免地会出现冲突，因为有限的哈希值必须映射到无限的输入。
哈希冲突与生日悖论相关 - 在一个只有 23 个人的房间里，有 50%的机会两个人生日相同。类似地，哈希函数具有一定的冲突可能性。
再散列及其对哈希值的影响
再散列是指对哈希值进行计算，一次又一次地对哈希值进行哈希。
这会导致哈希值大幅不同，这是由于雪崩效应，即输入的微小变化会导致输出哈希的巨大变化。
再散列增加了生成的哈希值的随机性。
重复哈希是否最终会产生相同的哈希值？
重复对相同的输入进行哈希处理最终不会产生相同的哈希值，原因如下：
哈希的确定性特性
哈希算法是确定性的，对于给定的输入产生相同的输出。
如果输入完全相同，再散列每次都会得到相同的哈希值。
哈希值的伪随机性
哈希输出看起来是随机的，但是它们是根据输入确定性地派生出来的。
看起来是随机的，但是对相同的哈希进行再散列每次都会得到相同的新哈希值。
雪崩效应
输入的微小变化会导致哈希输出的巨大变化。
即使是输入哈希的最小变化也会极大地改变再散列值。
哈希长度
哈希长度非常大 - 128 位或 256 位，因此有数万亿个组合。
重复哈希以获得相同的值在实际上是不可能的。
示例
输入：IToolkit
MD5 哈希：8d465c7c0d65d9ee6f7c658340c8c668
再散列：a3f869609f7b23fea4ff8a018344af97
显然，重复哈希会产生一致但不相同的哈希值，最终不会重复。
结论
总之，由于加密哈希函数的确定性和雪崩特性，重复对输入进行哈希处理不会产生相同的哈希值。虽然不同的输入可能会发生碰撞，但是对相同的值进行再散列会产生一致的伪随机输出。理解这一点可以揭示如何在计算机应用中安全有效地使用哈希处理。
