hash表

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。

给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

Hash主要用于信息安全领域中加密算法。一些著名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。

它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别，它能够快速定位到想要查找的记录，而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。这个源于Hash表设计的特殊性，它采用了函数映射的思想将记录的存储位置与记录的关键字关联起来，从而能够很快速地进行查找。Hash Table的查询速度非常的快，几乎是O(1)的时间复杂度。

1. Hash函数的设计

Hash函数设计的好坏直接影响到对Hash表的操作效率。下面举例说明：

　　假如对上述的联系人信息进行存储时，采用的Hash函数为：姓名的每个字的拼音开头大写字母的ASCII码之和。

　　因此address(张三)=ASCII(Z)+ASCII(S)=90+83=173;

　　　　address(李四)=ASCII(L)+ASCII(S)=76+83=159;

　　　　address(王五)=ASCII(W)+ASCII(W)=87+87=174;

　　　　address(张帅)=ASCII(Z)+ASCII(S)=90+83=173;

　　假如只有这4个联系人信息需要进行存储，这个Hash函数设计的很糟糕。首先，它浪费了大量的存储空间，假如采用char型数组存储联系人信息的话，则至少需要开辟174*12字节的空间，空间利用率只有4/174，不到5%；另外，根据Hash函数计算结果之后，address(张三)和address(李四)具有相同的地址，这种现象称作冲突，对于174个存储空间中只需要存储4条记录就发生了冲突，这样的Hash函数设计是很不合理的。所以在构造Hash函数时应尽量考虑关键字的分布特点来设计函数使得Hash地址随机均匀地分布在整个地址空间当中。

通常有以下几种构造Hash函数的方法：1)直接定址法 2)平方取中法 3)折叠法 4)除留取余法

2.Hash表大小的确定

Hash表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。还有一种情况时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。

3.冲突的解决

1)开放定址法 2)链地址法

4.Hash表的平均查找长度

       Hash表的平均查找长度包括查找成功时的平均查找长度和查找失败时的平均查找长度。

　　查找成功时的平均查找长度=表中每个元素查找成功时的比较次数之和/表中元素个数；

　　查找不成功时的平均查找长度相当于在表中查找元素不成功时的平均比较次数，可以理解为向表中插入某个元素，该元素在每个位置都有可能，然后计算出在每个位置能够插入时需要比较的次数，再除以表长即为查找不成功时的平均查找长度。

5.Hash表的优缺点

　　Hash表存在的优点显而易见，能够在常数级的时间复杂度上进行查找，并且插入数据和删除数据比较容易。但是它也有某些缺点，比如不支持排序，一般比用线性表存储需要更多的空间，并且记录的关键字不能重复。

参考文章：https://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2012/09/28/2700000.html

http://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/51579136