数据结构：哈希表（六）

一、哈希表

1、表查找

哈希表（HashTable，又称为散列表），是一种线性表的存储结构。通过把每个对象的关键字k作为自变量，通过一个哈希函数h(k)，将k映射到下标h(k)处，并将该对象存储在这个位置。

例如：数据集合{1,6,7,9}，假设存在哈希函数h(x)使得h(1) = 0, h(6) = 2, h(7) = 4, h(9) = 5，那么这个哈希表被存储为[1,None, 6, None, 7, 9]。
当我们查找元素6所在的位置时，通过哈希函数h(x)获得该元素所在的下标（h(6) = 2），因此在2位置即可找到该元素

 2、哈希函数

哈希函数种类有很多，这里不做深入研究。
哈希冲突：由于哈希表的下标范围是有限的，而元素关键字的值是接近无限的，因此可能会出现h(102) = 56， h(2003) = 56这种情况。此时，两个元素映射到同一个下标处，造成哈希冲突。

二、解决哈希冲突

哈希冲突：由于哈希表的下标范围是有限的，而元素关键字的值是接近无限的，因此可能会出现h(102) = 56， h(2003) = 56这种情况。此时，两个元素映射到同一个下标处，造成哈希冲突。

1、开放寻址法

 

2、拉链法

 

 二、应用场景

1、哈希表在python中的应用

a = {'name': 'Alex', 'age': 18, 'gender': 'Man'}
使用哈希表存储字典，通过哈希函数将字典的键映射为下标。假设h(‘name’) = 3, h(‘age’) = 1, h(‘gender’) = 4，则哈希表存储为[None, 18, None, ’Alex’, ‘Man’]
在字典键值对数量不多的情况下，几乎不会发生哈希冲突，此时查找一个元素的时间复杂度为O(1)

2、加密对比MD5

1. 不可逆：是因为算法回溯时间很长
2. 32 64 128 指的是你返回MD5的长度
3. MD5也是一个哈希函数，所以它也会发生冲突
4. 两个文件不一样，但是MD5值不一样，因为你这个hash函数占用的空间太大了