哈希表介绍
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
通常，我们把这个关键字称为 Key，把对应的记录称为 Value，所以也可以说是通过 Key 访问一个映射表来得到 Value 的地址。而这个映射表，也叫作散列函数或者哈希函数，存放记录的数组叫作散列表。
其中有个特殊情况，就是通过不同的 Key，可能访问到同一个地址，这种现象叫作碰撞（Collision）。而通过某个 Key 一定会得到唯一的 Value 地址。
目前，这个哈希函数比较常用的实现方法比较多，通常需要考虑几个因素：关键字的长度、哈希表的大小、关键字的分布情况、记录的查找频率，等等。
哈希函数
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直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
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数字分析法：通过对数据的分析，发现数据中冲突较少的部分，并构造散列地址。例如同学们的学号，通常同一届学生的学号，其中前面的部分差别不太大，所以用后面的部分来构造散列地址。
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平方取中法：当无法确定关键字里哪几位的分布相对比较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为散列地址。这是因为：计算平方之后的中间几位和关键字中的每一位都相关，所以不同的关键字会以较高的概率产生不同的散列地址。
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取随机数法：使用一个随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，这种方式通常用于关键字长度不同的场合。
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除留取余法：取关键字被某个不大于散列表的表长 n 的数 m 除后所得的余数 p 为散列地址。这种方式也可以在用过其他方法后再使用。该函数对 m 的选择很重要，一般取素数或者直接用 n。
哈希冲突
散列表为什么会产生冲突呢？前面提到过，有时不同的 Key 通过哈希函数可能会得到相同的地址，这在我们操作时可能会对数据造成覆盖、丢失。之所以产生冲突是由于哈希函数有时对不同的 Key 计算之后获得了相同的地址。
冲突的处理方式也有很多，下面介绍几种。
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开放地址法（也叫开放寻址法）：实际上就是当需要存储值时，对Key哈希之后，发现这个地址已经有值了，这时该怎么办？不能放在这个地址，不然之前的映射会被覆盖。这时对计算出来的地址进行一个探测再哈希，比如往后移动一个地址，如果没人占用，就用这个地址。如果超过最大长度，则可以对总长度取余。这里移动的地址是产生冲突时的增列序量。
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再哈希法：在产生冲突之后，使用关键字的其他部分继续计算地址，如果还是有冲突，则继续使用其他部分再计算地址。这种方式的缺点是时间增加了。
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链地址法：链地址法其实就是对Key通过哈希之后落在同一个地址上的值，做一个链表。其实在很多高级语言的实现当中，也是使用这种方式处理冲突的，我们会在后面着重学习这种方式。
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建立一个公共溢出区：这种方式是建立一个公共溢出区，当地址存在冲突时，把新的地址放在公共溢出区里。
散列表的存储结构
一个好的散列表设计，除了需要选择一个性能较好的哈希函数，否则冲突是无法避免的，所以通常还需要有一个好的冲突处理方式。这里我们选择除留取余法作为哈希函数，选择链地址法作为冲突处理方式。
具体存储结构如下
哈希表应用
参考：
