数据结构--Hash Table(哈希表)
一、基本概念
哈希表(Hash Table,也叫散列表)定义：哈希表是一种根据关键码去寻找值的数据映射结构。它通过把关键码值
映射到表中的一个位置来访问记录。哈希表是一个数组。
哈希函数(映射函数)：index = H(key),通过传递key值映射出位置。
二、Hash Table大小的确定
Hash Table大小的确定也非常关键，如果Hash表的空间远远大于最后实际存储的记录个数，则造成了很大的空间浪
费，如果选取小了的话，则容易造成冲突。在实际情况中，一般需要根据最终记录存储个数和关键字的分布特点来
确定Hash表的大小。还有一种情况是可能事先不知道最终需要存储的记录个数，则需要动态维护Hash表的容量，
此时可能需要重新计算Hash地址。
装载因子:指所有关键字填充哈希表后饱和的程度，它等于装填因子(T)=关键字总数(N)/哈希表的长度(L),T=N/L
三、哈希冲突以及解决办法
哈希冲突：可能传递不一样的key值时候产生相同的结果，即：H(key1) = H(key2)
哈希冲突的解决办法：
(1)开放定址法。这个可以分三种
Hi = (H(key) + Di) MOD M,(i = 1,2,3...k)(k<=m-1),其中m为表长，Di为增量序列
a.线性探测再散列，Di可能为1,2,3,4...m-1
b.二次探测再散列，Di的取值可能为1,-1,2,-2,4,-4....k^2,-k^2(k<=m/2)
c.随机探测再散列。Di取值为伪随机探测再散列。
(2)链地址法。原理是如果遇到冲突，它就会在原地址新建一个空间，然后以链表结点的形式插入到该空间。
(3)再散列法。准备若干个hash函数，如果使用第一个hash函数发生了冲突，就使用第二个hash函数，第二个也
冲突，使用第三个....
四、Hash Table的查找
查找过程和造表过程一致，假设采用开放定址法处理冲突，则查找过程为：
对于给定的key，计算hash地址index = H（key）
如果数组arr[index]的值为空 则查找不成功
如果数组arr[index]== key 则查找成功
否则 使用冲突解决方法求下一个地址，直到arr[index]== key或者 arr[index] ==null
五、Hash Table的删除
首先链地址法是可以直接删除元素的，但是开放定址法是不行的，拿前面的双探测再散列来说，假如我们删除了
元素1，将其位置置空，那 23就永远找不到了。正确做法应该是删除之后置入一个原来不存在的数据，比如-1。
六、Hash Table的应用
a.Hash主要用于信息安全领域中加密算法，它把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码,这些编码值叫做
Hash值. 也可以说，Hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。
b.查找：哈希表，又称为散列，是一种更加快捷的查找技术。我们之前的查找，都是这样一种思路：集合中拿
出来一个元素，看看是否与我们要找的相等，如果不等，缩小范围，继续查找。而哈希表是完全另外一种思路：
当我知道key值以后，我就可以直接计算出这个元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找！
举一个例子，假如我的数组A中，第i个元素里面装的key就是i，那么数字3肯定是在第3个位置，数字10肯定是在
第10个位置。哈希表就是利用利用这种基本的思想，建立一个从key到位置的函数，然后进行直接计算查找。
c.Hash表在海量数据处理中有着广泛应用。
参考：https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/6208565.html
https://www.cnblogs.com/lchzls/p/6714079.html
https://blog.csdn.net/yyyljw/article/details/80903391
https://blog.csdn.net/u011109881/article/details/80379505