我想知道每次重复各种哈希例程（如 MD5、SHA1）是否会丢失一定百分比的唯一性，以及与其他算法相比如何。
如果理论上我可以存储256^16* 99%不同的值并且每个值都有唯一的 MD5 等价物，那么 Hashing 100 次会给我.99^100= 36.6%命名空间。考虑到命名空间的浩瀚，这还不错，但真正的百分比是多少？它更像90%还是更糟？对于慢速通用哈希，您有其他建议吗？
我想确保蛮力是昂贵的，并且可能存在熵不理想的值，我需要放慢速度，显而易见的解决方案是重复该过程荒谬的次数。
我也在考虑 SHA-1 或 XOR 组合，但我想听听您对此的看法。
空间减少确实发生了，但不是那样的。
安全散列函数的行为应该类似于随机函数的平均行为（即，在具有相同输入和输出长度的一组可能函数中统一选择的函数）。众所周知，MD5 和 SHA-1 最终不是安全的（因为我们可以比使用随机函数更有效地为它们找到冲突），但它们在这里仍然足够接近（不过，除了互操作性之外，您不应该使用它们使用遗留实现；您确实应该使用更现代和更安全的功能，例如 SHA-256）。
因此，假设一个n位输出，如果您散列所有 2 n个n位字符串，您可以期望所有输出覆盖2 n 个可能输出值（即 1-(1/ e )）的大约 63.21% 的空间. 你失去了超过三分之一的空间。但是，如果您再次对所有这些获得的值进行重新哈希处理，您将丢失其中的三分之一。每一轮的缩减因子不是恒定的。几轮之后，每轮的额外减少量非常小。
当你连续多次对给定值进行哈希处理时，实际上是在走一个“rho结构”，如下图所示：
这种结构之所以如此命名，是因为它看起来大致类似于希腊字母 ρ，“rho”。每个点是一个n位值，每个箭头代表您的哈希函数的应用。蓝点是您的起点。所以这个想法是，通过多次应用这个函数，你最终会进入一个循环。一旦进入循环，散列函数的连续应用不再减少可能值的空间：您只是在循环中无限期地走动。周期长度就是您可以达到的最小空间大小。
“尾巴”（进入循环之前通过的值）和“循环”本身的长度平均为 2 n /2。因此，对于一个 128 位输出的散列函数，连续应用不会将空间减少到 2 64以下，这是一个相当大的值；平均而言，即使达到最小空间也需要 2 64次哈希函数评估，这很昂贵。
通过遍历 rho 结构找到循环实际上是Floyd 循环查找算法的基础，该算法是可用于为哈希函数构建冲突的通用算法之一：在 rho 结构中，在尾部所在的点附加到循环中，存在冲突（两个不同的值散列为相同的值）。对于加密安全的散列函数，发现冲突应该是困难的；特别是，弗洛伊德算法在计算上应该是不可行的，这是通过使n足够大来实现的（例如，对于 SHA-256 ，n = 256：这将弗洛伊德算法的成本提高到 2 128，即在地球上实际上不可行）。
换句话说：如果你选择了一个安全的散列函数，具有足够宽的输出（安全的先决条件），那么你将无法到达循环和/或行走它，并且你的安全性不会受到任何“空间缩减”。推论：如果你有空间缩减的问题，那么你没有使用安全的散列函数，这就是你需要解决的问题。因此，请使用 SHA-256。