哈希表

一、定义

　　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。

哈希表hashtable(key，value) 就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里。

二、优缺点

优点：不论哈希表中有多少数据，查找、插入、删除（有时包括删除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。实际上，这只需要几条机器指令。

哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表（例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。哈希表不仅速度快，编程实现也相对容易。

如果不需要有序遍历数据，并且可以提前预测数据量的大小。那么哈希表在速度和易用性方面是无与伦比的。

缺点：它是基于数组的，数组创建后难于扩展，某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重，所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据（或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中，这是个费时的过程）。

三、哈希冲突解决办法

哈希（散列）冲突：不同的关键字经过散列函数的计算得到了相同的散列地址。

1.开发定址法

 

原理：遇到冲突的时候查找顺着原来哈希地址查找下一个空闲地址然后插入。

缺点：如果空间不足，则无法处理冲突也无法插入数据，因此需要装填因子(空间/插入数据)>=1。

 

线性探测和平方探测的区别就是在冲突的元素找自己的位置的差别，一个是挨个查找；一个是高级点，或+n的平方，或-n的平方。

2.链地址法

比如说我有一堆数据{1,12,26,337,353...}，而我的哈希算法是H(key)=key mod 16，第一个数据1的哈希值f(1)=1，插入到1结点的后面，第二个数据12的哈希值f(12)=12，插入到12结点，第三个数据26的哈希值f(26)=10，插入到10结点后面，第4个数据337，计算得到哈希值是1，遇到冲突，但是依然只需要找到该1结点的最后链结点插入即可，同理353。

 

 

原理：如果遇到冲突，他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。

四、哈希表的性能

由于哈希表高效的特性，查找或者插入的情况在大多数情况下可以达到O(1)，时间主要花在计算hash上，当然也有最坏的情况就是hash值全都映射到同一个地址上，这样哈希表就会退化成链表，查找的时间复杂度变成O(n)，但是这种情况比较少，只要不要把hash计算的公式外漏出去并且有人故意攻击，一般也不会出现这种情况。

 

 

数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

 

链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

哈希表：综合两者的特性，寻址容易，插入删除也容易的数据结构。