哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，有点类似于数组，并且能在O(1)（冲突情况另算）下查找到元素。
比如：有一组数据包括用户名字、电话、住址等，为了快速的检索，我们可以利用名字作为关键码，hash规则就是把名字中每一个字的拼音的第一个字母拿出来，把该字母在26个字母中的顺序值取出来加在一块作为该记录的地址。比如张三，就是z+s=26+19=45。就是把张三存在地址为45处。但是这样存在一个问题，比如假如有个用户名字叫做：周四，那么计算它的地址时也是z+s=45，这样它与张三就有相同的地址，这就是冲突，也叫作碰撞(hash碰撞)。
冲突：两个不同的关键字，由于散列函数值相同，因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(synonym)。
常用散列函数
（1）直接定址法：比如在一个0～100岁的年龄统计表，我们就可以把年龄作为地址。
（2）平方取中法
具体方法：先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。
（3）除留余数法
取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。该方法的关键是选取p。选取的p应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。p最好为素数。
（4）随机数法
选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的散列地址，即
h(key)=random(key)
其中random为伪随机函数，但要保证函数值是在0到m-1之间。
处理冲突
处理冲突——假设哈希表的地址集为0~n-1,冲突是指由关键字得到的哈希 地址为j(0<=j<=n-1)的位置上已存有记录,则“处理冲突”就是为该关键字的记录找到另一个“空”的哈希地址.
在处理冲突过程中可能得到一个地址序列Hi (i=1,2,…,k),即在处理哈希地址的冲突时,若得到的另一个哈希地址H1仍然发生冲突,则再求下一个地址 H2,若H2仍然冲突,再求得H3.依次类推,直到Hk不发生冲突为止,则Hk为记录在表中的地址.
另外，理想的散列函数满足下面几点：
1、散列函数的输出值尽量接近均匀分布；
2、x的微小变化可以使f(x)发生非常大的变化，即所谓“雪崩效应”(Avalanche effect)；
处理冲突的方法
拉链法解决冲突的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。
与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点：
①拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
②由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
④在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。
拉链法的缺点
拉链法的缺点是：指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
作者：Walle，cp_insist
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