Hash表中的一些原理/概念，及根据这些原理/概念:
一. Hash表概念
二. Hash构造函数的方法，及适用范围
三. Hash处理冲突方法，各自特征
四. Hash查找过程
五. 实现一个使用Hash存数据的场景-------Hash查找算法，插入算法
六. JDK中HashMap的实现
七. Hash表与HashMap的对比，性能分析
结构之法，算法之道 ：从头到尾彻底解析Hash表算法
一. Hash表概念
在查找表中我们已经说过，在Hash表中，记录在表中的位置和其关键字之间存在着一种确定的关系。这样 我们就能预先知道所查关键字在表中的位置，从而直接通过下标找到记录。使ASL趋近与0.
1) 哈希(Hash)函数是一个映象，即： 将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可；
2) 由于哈希函数是一个压缩映象，因此，在一般情况下，很容易产生“冲突”现象，即： key1¹ key2，而 f (key1) = f(key2)。
3). 只能尽量减少冲突而不能完全避免冲突，这是因为通常关键字集合比较大，其元素包括所有可能的关键字，而地址集合的元素仅为哈希表中的地址值
在构造这种特殊的“查找表” 时，除了需要选择一个“好”(尽可能少产生冲突)的哈希函数之外；还需要找到一种“处理冲突” 的方法。
二 . Hash构造函数的方法，及适用范围
- 直接定址法
- 数字分析法
- 平方取中法
- 折叠法
- 除留余数法
- 随机数法
（1）直接定址法：
哈希函数为关键字的线性函数，H(key) = key 或者 H(key) = a ´ key + b
此法仅适合于：地址集合的大小 = = 关键字集合的大小，其中a和b为常数。
（2）数字分析法：
假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位数字组成 (u1, u2, …, us)，分析关键字集中的全体， 并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。
此法适于:能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频度。
（3）平方取中法：
以关键字的平方值的中间几位作为存储地址。求“关键字的平方值” 的目的是“扩大差别” ，同时平方值的中间各位又能受到整个关键字中各位的影响。
此法适于:关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象。
（4）折叠法：
将关键字分割成若干部分，然后取它们的叠加和为哈希地址。两种叠加处理的方法：移位叠加:将分割后的几部分低位对齐相加；间界叠加:从一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
此法适于：关键字的数字位数特别多。
（5）除留余数法：
设定哈希函数为:H(key) = key MOD p ( p≤m )，其中， m为表长，p 为不大于 m 的素数，或是不含 20 以下的质因子
（6）随机数法：
设定哈希函数为:H(key) = Random(key)其中，Random 为伪随机函数
此法适于：对长度不等的关键字构造哈希函数。
实际造表时，采用何种构造哈希函数的方法取决于建表的关键字集合的情况(包括关键字的范围和形态)，以及哈希表 长度（哈希地址范围），总的原则是使产生冲突的可能性降到尽可能地小。
三. Hash处理冲突方法，各自特征
“处理冲突” 的实际含义是：为产生冲突的关键字寻找下一个哈希地址。
- 开放定址法
- 再哈希法
- 链地址法
（1）开放定址法：
为产生冲突的关键字地址 H(key) 求得一个地址序列： H0, H1, H2, …, Hs 1≤s≤m-1，Hi = ( H(key)+di ) MOD m，其中： i=1, 2, …, s，H(key)为哈希函数;m为哈希表长;
（2）链地址法：
将所有哈希地址相同的记录都链接在同一链表中。
（3）再哈希法：
方法：构造若干个哈希函数，当发生冲突时，根据另一个哈希函数计算下一个哈希地址，直到冲突不再发生。即：Hi=Rhi(key) i=1,2,……k，其中：Rhi——不同的哈希函数，特点：计算时间增加
四. Hash查找过程
对于给定值 K,计算哈希地址 i = H(K)，若 r[i] = NULL 则查找不成功，若 r[i].key = K 则查找成功， 否则 “求下一地址 Hi” ，直至r[Hi] = NULL (查找不成功) 或r[Hi].key = K (查找成功) 为止。
五. 实现一个使用Hash存数据的场景-------Hash查找算法，插入算法
假设我们要设计的是一个用来保存在校学生个人信息的数据表。因为在校学生数量也不是特别巨大(8W?)，每个学生的学号是唯一的,因此，我们可以简单的应用直接定址法，声明一个10W大小的数组，每个学生的学号作为主键。然后每次要添加或者查找学生，只需要根据需要去操作即可。
但是，显然这样做是很脑残的。这样做系统的可拓展性和复用性就非常差了，比如有一天人数超过10W了？如果是用来保存别的数据呢？或者我只需要保存20条记录呢？声明大小为10W的数组显然是太浪费了的。
如果我们是用来保存大数据量（比如银行的用户数，4大的用户数都应该有3-5亿了吧？），这时候我们计算出来的HashCode就很可能会有冲突了， 我们的系统应该有“处理冲突”的能力，此处我们通过挂链法“处理冲突”。
如果我们的数据量非常巨大，并且还持续在增加，如果我们仅仅只是通过挂链法来处理冲突，可能我们的链上挂了上万个数据后，这个时候再通过静态搜索来查找链表，显然性能也是非常低的。所以我们的系统应该还能实现自动扩容，当容量达到某比例后，即自动扩容，使装载因子保存在一个固定的水平上。
什么时候ReHash
在介绍HashMap的内部实现机制时提到了两个参数，DEFAULT_INITIAL_CAPACITY和DEFAULT_LOAD_FACTOR，DEFAULT_INITIAL_CAPACITY是table数组的容量，DEFAULT_LOAD_FACTOR则是为了最大程度避免哈希冲突，提高HashMap效率而设置的一个影响因子，将其乘以DEFAULT_INITIAL_CAPACITY就得到了一个阈值threshold，当HashMap的容量达到threshold时就需要进行扩容，这个时候就要进行ReHash操作了，可以看到下面addEntry函数的实现，当size达到threshold时会调用resize函数进行扩容。
- void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
- ntry<K,V> e = table[bucketIndex];
- table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
- if (size++ >= threshold)
- resize(2 * table.length);
- }
在扩容的过程中需要进行ReHash操作，而这是非常耗时的，在实际中应该尽量避免。
常用字符串哈希函数有BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。对于以上几种哈希函数，我对其进行了一个小小的评测。
| Hash函数 | 数据1 | 数据2 | 数据3 | 数据4 | 数据1得分 | 数据2得分 | 数据3得分 | 数据4得分 | 平均分 |
| BKDRHash | 2 | 0 | 4774 | 481 | 96.55 | 100 | 90.95 | 82.05 | 92.64 |
| APHash | 2 | 3 | 4754 | 493 | 96.55 | 88.46 | 100 | 51.28 | 86.28 |
| DJBHash | 2 | 2 | 4975 | 474 | 96.55 | 92.31 | 0 | 100 | 83.43 |
| JSHash | 1 | 4 | 4761 | 506 | 100 | 84.62 | 96.83 | 17.95 | 81.94 |
| RSHash | 1 | 0 | 4861 | 505 | 100 | 100 | 51.58 | 20.51 | 75.96 |
| SDBMHash | 3 | 2 | 4849 | 504 | 93.1 | 92.31 | 57.01 | 23.08 | 72.41 |
| PJWHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
| ELFHash | 30 | 26 | 4878 | 513 | 0 | 0 | 43.89 | 0 | 21.95 |
其中数据1为100000个字母和数字组成的随机串哈希冲突个数。数据2为100000个有意义的英文句子哈希冲突个数。数据3为数据1的哈希值与1000003(大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。数据4为数据1的哈希值与10000019(更大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。
经过比较，得出以上平均得分。平均数为平方平均数。可以发现，BKDRHash无论是在实际效果还是编码实现中，效果都是最突出的。APHash也是较为优秀的算法。DJBHash,JSHash,RSHash与SDBMHash各有千秋。PJWHash与ELFHash效果最差，但得分相似，其算法本质是相似的。
在信息修竞赛中，要本着易于编码调试的原则，个人认为BKDRHash是最适合记忆和使用的。
各种哈希函数的C语言程序代码
unsigned int SDBMHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
// equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);
hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// RS Hash Function
unsigned int RSHash(char *str)
{
unsigned int b = 378551;
unsigned int a = 63689;
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * a + (*str++);
a *= b;
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// JS Hash Function
unsigned int JSHash(char *str)
{
unsigned int hash = 1315423911;
while (*str)
{
hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2));
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// P. J. Weinberger Hash Function
unsigned int PJWHash(char *str)
{
unsigned int BitsInUnignedInt=(unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
unsigned int ThreeQuarters=(unsigned int)((BitsInUnignedInt * 3) / 4);
unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnignedInt / 8);
unsigned int HighBits= (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnignedInt - OneEighth);
unsigned int hash = 0;
unsigned int test = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << OneEighth) + (*str++);
if ((test = hash & HighBits) != 0)
{
hash = ((hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// ELF Hash Function
unsigned int ELFHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
unsigned int x = 0;
while (*str)
{
hash = (hash << 4) + (*str++);
if ((x = hash & 0xF0000000L) != 0)
{
hash ^= (x >> 24);
hash &= ~x;
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// BKDR Hash Function
unsigned int BKDRHash(char *str)
{
unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313 etc..
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * seed + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// DJB Hash Function
unsigned int DJBHash(char *str)
{
unsigned int hash = 5381;
while (*str)
{
hash += (hash << 5) + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
// AP Hash Function
unsigned int APHash(char *str)
{
unsigned int hash = 0;
int i;
for (i=0; *str; i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3));
}
else
{
hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5)));
}
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}