关于哈希函数的构造方法，以下描述中存在错误的是：可以通过生成的消息直接反推出原始消息。一般而言，线性表的哈希函数构造方法中，记录在结构中的相对位置是随机的，这表明哈希函数构造方法中，记录与关键字之间并不存在确定的关系。因此，在结构中进行记录查找时，往往需要通过一系列与关键字的比较来实现这类查找。 哈希法主要涉及两个方面的内容：一是如何构建哈希函数，二是如何处理冲突。本文将介绍解决冲突的一种方法，即所谓的再散列法。其基本原理是：当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址。 常用的哈希函数构造方法之一是函数公式f(key) = key mod p，其中p=mm为哈希表的长度。另一种方法是随机数法，函数公式为f(key) = random(key)，其中random是随机函数。当关键字长度不等时，这种方法尤为合适。 以下图片展示了哈希函数构造方法的相关内容：  请注意，此函数不一定是数学函数。哈希函数是一个映射，它将关键字的某种特性映射到某个地址上，其设置具有很高的灵活性，只要该地址的大小不超过允许的范围即可。在现实世界中，哈希函数需要被构造，而且构造得越好，其性能越佳。  在有序的记录序列中，查找与给定关键字相同的数据元素的过程称为查找，即根据给定的某个值，在查找表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素。 在介绍各种哈希函数构造方法之前，首先需要明确“好”的哈希算法的定义。若对于关键字集合中的任一关键字，经过哈希函数映射到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类哈希函数是均匀的（Uniform）。 散列函数的构造方法有以下两个标准：简单性和均匀性。其中，简单性意味着散列函数的计算简单且快速；均匀性则意味着对于关键字集合中的任一关键字，散列函数能够以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说，散列函数能够将子集k随机且均匀地分配到整个表空间中。

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