Hachage des signaux

Les signaux bruts, comme un buffer de pixels de canvas ou une longue liste de polices, peuvent être volumineux et peu commodes à stocker et à comparer directement. Une fonction de hachage associe chacune de ces valeurs à un condensé de longueur fixe, de sorte que des entrées identiques produisent toujours le même condensé tandis que des entrées différentes produisent presque toujours des condensés différents.

Comparer des condensés est bien moins coûteux que comparer des valeurs brutes, ce qui rend la comparaison à grande échelle réalisable. Les hashes normalisent aussi des tailles d'entrée variées en clés uniformes adaptées à l'indexation, à la recherche et à la déduplication sur de grands volumes de visites.

Comme le hachage est à sens unique, le signal brut d'origine ne peut pas être reconstruit à partir du condensé, ce qui soutient les objectifs de minimisation des données. Un compromis est que le hachage exact est intolérant au changement : même une différence d'un seul bit produit un condensé entièrement différent, de sorte que les systèmes hachent les signaux stables et discrets et traitent les signaux sujets aux changements par une correspondance fondée sur la similarité plutôt que par une égalité de hash brut.