哈希表是什么

123456789101112131415161718123456789101112131415161718 // HashTableInitializeTable(int TableSize) {HashTable H;int i;// 為散列表分配空間// 有些编譯器不支持為struct HashTable 分配空間，聲稱這是一個不完全的結構，// 可使用一个指向HashTable的指針為之分配空間。

// 如：sizeof(Probe)，Probe作为HashTable在typedef定義的指針。

H = malloc(sizeof(struct HashTable));// 散列表大小为一个質数H->TableSize = Prime;// 分配表所有地址的空間H->Cells = malloc(sizeof(Cell) * H->TableSize);// 地址初始為空for (i =0; i < H->TableSize; i++)H->Cells[i].info = Empty;return H;}查找空单元并插入：// PositionFind(ElementType Key, HashTable H) {Position Current;int CollisionNum;// 冲突次数初始为0// 通過表的大小對關鍵字進行處理CollisionNum =0;Current = Hash( Key, H->TableSize );// 不為空時進行查詢while (H->Cells[Current].info != Empty &&H->Cells[Current].Element != Key) {Current =++CollosionNum *++CollisionNum;// 向下查找超過表範圍時回到表的開頭if (Current >= H->TableSize)Current -= H->TableSize;}return Current;}分離連接法散列表的查找过程基本上和造表过程相同。

详解哈希表的查找哈希表和哈希函数在记录的存储位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系（映射函数），使每个关键字和一个存储位置能唯一对应。

这个映射函数称为哈希函数，根据这个原则建立的表称为哈希表(Hash Table)，也叫散列表。

以上描述，如果通过数学形式来描述就是：若查找关键字为key，则其值存放在f(key) 的存储位置上。

由此，不需比较便可直接取得所查记录。

注：哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区别在于，不用数值比较。

冲突若key1 ≠ key2 ，而f(key1) = f(key2)，这种情况称为冲突(Collision)。

根据哈希函数f(key)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这一映射过程称为构造哈希表。

构造哈希表这个场景就像汽车找停车位，如果车位被人占了，只能找空的地方停。

构造哈希表由以上内容可知，哈希查找本身其实不费吹灰之力，问题的关键在于如何构造哈希表和处理冲突。

常见的构造哈希表的方法有 5 种：（1）直接定址法说白了，就是小学时学过的一元一次方程。

即 f(key) = a * key + b。

其中，a和b 是常数。

（2）数字分析法假设关键字是R进制数（如十进制）。

并且哈希表中可能出现的关键字都是事先知道的，则可选取关键字的若干数位组成哈希地址。

选取的原则是使得到的哈希地址尽量避免冲突，即所选数位上的数字尽可能是随机的。

（3）平方取中法取关键字平方后的中间几位为哈希地址。

通常在选定哈希函数时不一定能知道关键字的全部情况，仅取其中的几位为地址不一定合适；而一个数平方后的中间几位数和数的每一位都相关，由此得到的哈希地址随机性更大。

取的位数由表长决定。

（4）除留余数法取关键字被某个不大于哈希表表长 m 的数 p 除后所得的余数为哈希地址。

即f(key) = key % p (p ≤ m)这是一种最简单、最常用的方法，它不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。

清华大学数据结构试题及答案以下是清华大学数据结构试题及答案：试题一：1. 请解释什么是数据结构。

答案：数据结构是计算机科学中研究数据的组织、存储和管理方式的学科。

它涉及到数据的表示、操作以及与之相关的算法的设计和实现。

2. 请列举常见的数据结构类型。

答案：常见的数据结构类型包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

3. 请解释什么是算法。

答案：算法是一系列解决特定问题的指令和计算步骤。

它描述了在给定输入的情况下，如何进行计算并产生所需输出。

4. 请列举一些常见的算法。

答案：常见的算法包括排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序）、查找算法（如二分查找、哈希查找）、图算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）等。

5. 请解释什么是时间复杂度和空间复杂度。

答案：时间复杂度是描述算法执行时间与输入规模之间的关系。

空间复杂度是描述算法所需内存空间与输入规模之间的关系。

试题二：1. 请给出数组和链表的区别。

答案：数组是一块连续的内存空间，元素在内存中按照索引顺序排列。

链表是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

2. 请解释什么是栈和队列。

答案：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。

队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许在队尾插入数据，在队头删除数据。

3. 请给出树和图的区别。

答案：树是一种由节点和边组成的数据结构，每个节点可以有多个子节点。

图是一种由节点和边组成的数据结构，节点之间的关系可以是任意的，包括有向和无向边。

4. 请解释什么是哈希表。

答案：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到特定位置的数据结构。

它能够快速地进行插入、删除和查找操作。

5. 请解释什么是递归。

答案：递归是一种通过调用自身的方法或函数来解决问题的编程技巧。

在递归过程中，问题会被拆分成一个或多个规模较小的子问题，直到达到基本情况。

以上就是清华大学数据结构试题及答案，希望对您有所帮助。

数据结构简答题数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于组织和存储数据，以便于操作和访问。

以下是对一些常见数据结构的简答题回答。

1. 什么是数组？数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，这些元素在内存中连续存储。

每一个元素都可以通过索引来访问，索引从0开始。

数组的大小在创建时固定，无法动态调整。

2. 什么是链表？链表是一种线性数据结构，它由节点组成，每一个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表中的节点在内存中可以是不连续的，通过指针将它们连接起来。

与数组不同，链表的大小可以动态调整。

3. 什么是栈？栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，类似于一叠盘子。

只能在栈顶进行插入和删除操作。

插入操作称为入栈，删除操作称为出栈。

4. 什么是队列？队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队。

只能在队尾插入元素，在队首删除元素。

插入操作称为入队，删除操作称为出队。

5. 什么是树？树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。

每一个节点可以有零个或者多个子节点，除了根节点外，每一个节点都有且惟独一个父节点。

树的普通用途是表示层次关系。

6. 什么是二叉树？二叉树是一种特殊的树结构，每一个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。

二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

7. 什么是图？图是一种非线性数据结构，由节点和边组成。

节点表示实体，边表示节点之间的关系。

图可以是有向的或者无向的，可以是带权重的或者不带权重的。

8. 什么是哈希表？哈希表是一种根据键（Key）直接访问值（Value）的数据结构。

它通过哈希函数将键映射到存储位置，以实现快速的插入、删除和查找操作。

9. 什么是堆？堆是一种特殊的树结构，它满足堆属性：对于每一个节点，其父节点的值大于或者等于（最大堆）或者小于或者等于（最小堆）其子节点的值。

堆常用于实现优先队列。

10. 什么是图的遍历？图的遍历是指访问图中所有节点的过程。

常见的图遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

什么是数据结构常见的数据结构有哪些数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它指的是组织和存储数据的方式和技术。

在计算机程序中，数据结构的选择和设计直接影响着算法的效率和程序的性能。

常见的数据结构有很多种，下面将就此进行详细介绍。

一、数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，通过连续的内存空间存储。

数组的特点是可以通过下标快速访问其中的元素，并且支持在常数时间内的插入和删除操作。

数组的缺点是大小固定，插入和删除元素时需要移动其他元素。

二、链表（Linked List）链表也是一种线性数据结构，它由节点组成，每个节点存储了数据和一个指向下一个节点的指针。

链表的特点是可以快速插入和删除节点，但是访问节点需要遍历整个链表，时间复杂度较高。

三、栈（Stack）栈是一种特殊的线性数据结构，它的特点是后进先出（Last In First Out，LIFO）。

栈可以通过两个基本操作进行操作，即压栈（Push）和出栈（Pop）。

它常用于实现函数调用、表达式求值等场景。

四、队列（Queue）队列也是一种线性数据结构，它的特点是先进先出（First In First Out，FIFO）。

队列可以通过两个基本操作进行操作，即入队（Enqueue）和出队（Dequeue）。

它常用于任务调度、缓冲区管理等场景。

五、树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。

树的特点是每个节点可以有多个子节点，以及一个父节点（除根节点外）。

常见的树结构有二叉树、平衡二叉树、红黑树等。

树的应用包括文件系统、数据库索引等。

六、图（Graph）图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成，节点之间可以有多个关联。

图的特点是可以表示复杂的关系和网络结构，常用的图结构有有向图和无向图。

图的应用包括社交网络、路径规划等。

七、哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键码值（Key）进行直接访问的数据结构，它通过哈希函数将关键码值映射到一个固定的位置（地址），从而实现快速的插入和查找操作。

计算机行业面试题目及答案一、数据结构与算法1. 请解释什么是数据结构？以及常见的数据结构有哪些？数据结构是计算机存储、组织和处理数据的方式。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

2. 请介绍常见的排序算法，并分析它们的时间复杂度。

常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

其中，冒泡排序和插入排序的时间复杂度为O(n^2)，选择排序的时间复杂度为O(n^2)，快速排序和归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。

3. 解释什么是动态规划？动态规划是一种解决问题的算法思想，它通常用于解决具有重叠子问题结构和最优子结构性质的问题。

通过将问题拆解成一系列子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。

4. 请解释什么是哈希表及其应用场景。

哈希表是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构。

它通常通过哈希函数将关键字映射为内存位置，并在该位置存储对应的值。

哈希表广泛应用于查找、插入和删除操作频繁的场景，如数据库索引、缓存等。

二、操作系统与网络1. 请解释进程和线程的区别。

进程是指一个程序在执行过程中的实体，它具有独立的内存空间和系统资源。

线程是进程的执行单元，多个线程可以共享同一进程的内存空间和系统资源。

与进程相比，线程的切换开销较小，同时线程之间的通信也更加方便。

2. 请解释什么是死锁及如何避免死锁发生。

死锁是指多个进程或线程因互相等待对方持有的资源而无法继续执行的状态。

要避免死锁，可以采取以下方法：- 避免使用多个共享资源- 使用资源分级策略，按照固定的顺序获取锁- 使用超时机制，避免长时间等待资源- 引入死锁检测机制，及时检测并解决死锁问题3. 请解释什么是虚拟内存及其作用。

虚拟内存是一种操作系统的内存管理技术，它将物理内存和磁盘空间结合起来，为每个进程提供一个逻辑上连续且私有的内存空间。

虚拟内存的作用包括：- 扩大可用的内存空间，允许运行更多的进程- 提供内存保护机制，防止进程之间的相互干扰- 管理磁盘上的内存页面，提高内存的使用效率三、数据库1. 请解释什么是事务，并介绍事务的四个特性（ACID）。

程序员笔试题库及答案在现实社会中，计算机技术的快速发展已经改变了人们的生活方式和工作方式。

作为计算机领域的从业者，程序员扮演着至关重要的角色。

他们拥有独特的技术能力，以解决各种计算机问题和满足用户需求。

为了评估和筛选合格的程序员，许多公司在招聘过程中都会进行笔试。

程序员笔试题库及答案的存在对于招聘人员和求职人员来说都具有极大的意义。

下面将介绍一些常见的笔试题以及它们的答案，帮助求职者更好地准备面试。

一、编程基础1.1 简述面向对象编程（OOP）的概念和特点。

OOP是一种编程范式，将数据和操作数据的方法绑定在一起，通过创建基于对象的模型来解决复杂问题。

其特点包括封装、继承和多态。

1.2 解释什么是递归函数，并给出一个例子。

递归函数是调用自身的函数。

它通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题。

例如，计算阶乘的函数可以使用递归实现：```pythondef factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n-1)```1.3 请简要描述数组和链表的区别。

数组是一种连续存储数据的结构，可以快速访问任何位置的元素，但插入和删除操作可能很慢。

链表是一种通过指针链接节点的数据结构，插入和删除操作较快，但访问元素的时间复杂度较高。

二、算法与数据结构2.1 请解释什么是时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度是衡量算法执行时间的度量，表示随着输入规模增长，算法执行所需的时间。

空间复杂度是衡量算法占用空间的度量，表示随着输入规模增长，算法所需的额外空间。

2.2 解释什么是排序算法，并选择一种排序算法进行讲解。

排序算法是将一组元素按照特定规则重新排列的算法。

选择排序算法进行讲解。

选择排序的基本思想是：每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，放到已排序的序列的末尾。

重复该过程，直到所有元素都排序完毕。

2.3 解释什么是哈希表，并给出一个使用哈希表解决问题的实例。

计算机算法面试题及答案1. 问题：请解释什么是时间复杂度，并给出一个例子。

答案：时间复杂度是衡量算法运行时间与输入规模之间关系的量度。

它通常用大O符号表示，例如O(n)、O(n^2)等。

一个例子是冒泡排序算法，其时间复杂度为O(n^2)，因为当数组长度为n时，它需要进行n*(n-1)/2次比较。

2. 问题：描述快速排序算法的过程。

答案：快速排序是一种分治算法，它通过选择一个“基准”元素，将数组分为两部分，一部分包含小于基准的元素，另一部分包含大于基准的元素。

然后递归地对这两部分进行快速排序，直到每个子数组只有一个元素或者为空。

3. 问题：什么是动态规划？请给出一个应用实例。

答案：动态规划是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决的方法，并且通过记忆已解决的子问题的结果来避免重复计算。

一个典型的应用实例是斐波那契数列的计算，通过动态规划可以避免大量的重复计算，从而提高效率。

4. 问题：解释图的深度优先搜索（DFS）算法。

答案：深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个节点开始，尽可能深地搜索树的分支，直到达到一个叶节点，然后回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支，直到所有节点都被访问过。

5. 问题：请描述堆排序算法的工作原理。

答案：堆排序是一种基于比较的排序算法，它利用了二叉堆的数据结构。

算法的核心是构建一个最大堆，然后不断移除堆顶元素（最大值），将其放置在数组的末尾，同时调整剩余元素以保持最大堆的性质，直到数组完全排序。

6. 问题：什么是哈希表？它有什么优点？答案：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到表中一个位置来访问记录的数据结构。

它的优点包括高效的查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为O(1)，这使得哈希表在需要快速访问数据的场景中非常有用。

7. 问题：解释什么是递归算法，并给出一个递归函数的例子。

答案：递归算法是一种自我引用的算法，它通过重复调用自身来解决问题。

一个典型的递归函数例子是计算阶乘的函数，它定义为n! = n * (n-1)!，其中n!是n的阶乘。

数据结构基础及其面试题解答以下是10道数据结构面试题和答案：1.问题：什么是数据结构？答案：数据结构是计算机存储、组织数据的方式。

它是研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间的相互关系的学科。

2.问题：常见的数据结构有哪些？答案：常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

3.问题：什么是栈？它有哪些特点？答案：栈是一种特殊的线性表，其操作遵循后进先出（LIFO）的原则。

栈具有后进先出的特点，即最后一个进入的元素总是第一个出去。

4.问题：什么是队列？它有哪些特点？答案：队列是一种特殊的线性表，其操作遵循先进先出（FIFO）的原则。

队列具有先进先出的特点，即第一个进入的元素总是第一个出去。

5.问题：什么是链表？它有哪些特点？答案：链表是一种由节点组成的线性表，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表具有动态分配内存的特点，可以根据需要动态地增加或减少节点。

6.问题：什么是二叉树？它有哪些特点？答案：二叉树是一种树形数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，通常称为左子节点和右子节点。

二叉树具有平衡性和高度可变的特性，可以用于实现搜索、排序等操作。

7.问题：什么是图的遍历？常见的遍历算法有哪些？答案：图的遍历是指按照一定的顺序访问图中的所有节点，并处理每个节点的操作。

常见的遍历算法有深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。

8.问题：什么是哈希表？它有哪些特点？答案：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到桶中的数据结构，用于快速查找、插入和删除操作。

哈希表具有平均时间复杂度为O(1)的优点，但在最坏情况下可能达到O(n)。

9.问题：什么是排序算法？常见的排序算法有哪些？答案：排序算法是一种将一组数据按照一定的顺序排列的算法。

常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

10.问题：什么是树的遍历？常见的遍历算法有哪些？答案：树的遍历是指按照一定的顺序访问树中的所有节点，并处理每个节点的操作。

哈希表的工作原理是什么在计算机科学的广袤世界中，哈希表就像是一位高效的管理员，能够以极快的速度存储和检索数据。

那哈希表到底是如何工作的呢？让我们一起来揭开它神秘的面纱。

想象一下，你有一堆杂乱无章的物品，为了能够快速找到你需要的那个，你会怎么做？也许你会想到给它们分类、贴上标签。

哈希表的工作方式与此类似，只不过它更加聪明和高效。

首先，哈希表会有一个“哈希函数”。

这个函数就像是一个神奇的魔法棒，它能把你要存储的数据转化为一个特定的数值，我们称之为“哈希值”。

这个哈希值通常是一个整数。

比如说，我们要存储一些人的名字，像“张三”“李四”“王五”。

哈希函数可能会根据名字中字母的某种计算方式，把“张三”变成 12，把“李四”变成 25，把“王五”变成 30。

接下来，哈希表会根据这个哈希值来决定把数据存储在哪个位置。

这个位置被称为“桶”或者“槽”。

但问题来了，如果两个不同的数据经过哈希函数计算后得到了相同的哈希值，这可怎么办？这种情况被称为“哈希冲突”。

为了解决哈希冲突，哈希表有几种常见的处理方法。

一种是“开放寻址法”。

当发生冲突时，它会在哈希表中寻找一个空闲的位置来存储这个数据。

就好像你原本想把东西放在第一个抽屉，但是第一个抽屉满了，你就会去看看第二个、第三个，直到找到一个空的抽屉。

另一种方法是“链地址法”。

它会在每个桶里创建一个链表或者其他的数据结构。

当发生冲突时，新的数据就会被添加到这个桶对应的链表中。

那哈希表在查找数据的时候又是怎样操作的呢？很简单，它会先对要查找的数据进行哈希函数的计算，得到哈希值，然后直接去对应的桶里查找。

如果桶里只有一个数据，那一下子就能找到了。

如果是用链地址法处理的冲突，那就需要在链表中逐个比较，直到找到目标数据。

哈希表的优点是显而易见的。

它的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度都非常低，通常可以达到 O(1)。

这意味着，无论哈希表中有多少数据，只要哈希函数设计得好，我们都能在几乎恒定的时间内完成这些操作。

蓝桥杯等级考试题库题目1：请解释什么是二分查找算法，并简要说明其应用场景。

答案1：二分查找算法是一种在有序数组中查找指定元素的算法，它通过不断将数组分成两半来缩小查找范围，直到找到目标元素或确定元素不存在。

二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，适用于数据量较大且已排序的场景，如数据库索引、二分搜索树等。

题目2：什么是图的遍历？请举例说明深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的区别。

答案2：图的遍历是指沿着图中的边访问所有节点的过程。

深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常见的图遍历算法。

DFS采用栈的数据结构，沿着一条路径尽可能深地搜索，直到达到目标节点或无法继续搜索为止；而BFS采用队列的数据结构，按照层次顺序逐层遍历节点。

两种算法的时间复杂度均为O(n+m)，其中n为节点数，m为边数。

题目3：请简要说明什么是动态规划，并举例说明其应用场景。

答案3：动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。

动态规划通常用于求解最优化问题，如背包问题、最长公共子序列等。

动态规划的基本思想是将问题的解保存下来，避免重复计算，从而提高算法效率。

题目4：请解释什么是哈希表，并简要说明其特点和应用场景。

答案4：哈希表是一种根据键（key）直接访问值（value）的数据结构，它通过哈希函数将键映射到一个位置，然后在该位置存储对应的值。

哈希表的特点包括插入、删除和查找操作的时间复杂度接近O(1)，但需要解决哈希冲突问题。

哈希表的应用场景包括缓存、字典、关联数组等。

题目5：请简要说明什么是堆（Heap），并举例说明其应用场景。

答案5：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性：父节点的值大于或等于其子节点的值（最大堆），或者父节点的值小于或等于其子节点的值（最小堆）。

堆通常用于实现优先队列，例如任务调度、Dijkstra算法等。

堆的时间复杂度为O(logn)，其中n为节点数。

哈希表是一种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。

第一次接触哈希表时，它的优点多得让人难以置信。

不论哈希表中有多少数据，插入和删除只需要接近常量的时间：即O(1)的时间级。

实际上，这只需要几条机器指令。

对哈希表的使用者――人来说，这是一瞬间的事。

哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒钟内查找上千条记录，通常使用哈希表。

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。

哈希表也有一些缺点：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）。

而且，也没有一种简便的方法可以以任何一种顺序遍历表中数据项。

如果需要这种能力，就只能选择其他数据结构。

然而，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。

哈希化简介哈希表和哈希化中一个重要的概念是如何把关键字转换成数组下标。

在哈希表中，这个转换通过哈希函数来完成。

然而，对于特定的关键字，并不需要哈希函数；关键字的值可以直接用于数组下标。

雇员号码作为关键字假设现在要写一个程序，存取一个公司的雇员记录，这个小公司大约有1000个员工。

每个雇员记录需要1000个字节的存储空间。

因此，整个数据库的大小约1MB，一般的计算机内存都可以满足。

计算机部门的领导已经强调必须要尽可能快地存取每个雇员记录。

而且，每个雇员有一个特定的号码，从1到1000。

这个雇员号码作为存取记录的关键字；事实上，用其他关键字进行存取完全没有必要。

雇员很少被解雇，但是即使当他们不在公司了，他们的记录也要保存在数据库中以供参考。

在这种情况下需要使用什么数据结构呢？一种可能是用数组。

每个雇员号码占数组的一个单元。

单元的数组下标是当前记录的雇员号码。

众所周知，如果知道数组下标，要访问特定的数组数据项非常方便。

哈希表（hash）详解哈希表结构讲解：哈希表（Hash table，也叫散列表），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。

记录的存储位置 = function(关键字)这⾥的对应关系function称为散列函数，⼜称为哈希（Hash函数），采⽤散列技术将记录存储在⼀块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。

哈希表hashtable(key，value) 就是把Key通过⼀个固定的算法函数function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。

（或者：把任意长度的输⼊（⼜叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。

这种转换是⼀种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远⼩于输⼊的空间，不同的输⼊可能会散列成相同的输出，⽽不可能从散列值来唯⼀的确定输⼊值。

简单的说就是⼀种将任意长度的消息压缩到某⼀固定长度的消息摘要的函数。

）⽽当使⽤哈希表进⾏查询的时候，就是再次使⽤哈希函数将key转换为对应的数组下标【仍通过映射哈希函数function】，并定位到该空间获取value，如此⼀来，就可以充分利⽤到数组的定位性能进⾏数据定位。

Hash的应⽤：1、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。

2、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。

Hash表的⽤处1. 哈希表(HashTable)简述在.NET Framework中，Hashtable是System.Collections命名空间提供的⼀个容器，⽤于处理和表现类似keyvalue的键值对，其中key通常可⽤来快速查找，同时key是区分⼤⼩写；value⽤于存储对应于key的值。

Hashtable中keyvalue键值对均为object类型，所以Hashtable可以⽀持任何类型的keyvalue键值对.2. 什么情况下使⽤哈希表（1）某些数据会被⾼频率查询（2）数据量⼤（3）查询字段包含字符串类型（4）数据类型不唯⼀3. 哈希表的使⽤⽅法哈希表需要使⽤的namespaceusing System.Collections;using System.Collections.Generic;哈希表的基本操作：//添加⼀个keyvalue键值对：HashtableObject.Add(key,value);//移除某个keyvalue键值对：HashtableObject.Remove(key);//移除所有元素：HashtableObject.Clear();// 判断是否包含特定键key：HashtableObject.Contains(key);控制台程序例⼦：using System;using System.Collections; //file使⽤Hashtable时，必须引⼊这个命名空间class Program{public static void Main(){Hashtable ht = new Hashtable(); //创建⼀个Hashtable实例ht.Add("北京", "帝都"); //添加keyvalue键值对ht.Add("上海", "魔都");ht.Add("⼴州", "省会");ht.Add("深圳", "特区");string capital = (string)ht["北京"];Console.WriteLine(ht.Contains("上海")); //判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或falseht.Remove("深圳"); //移除⼀个keyvalue键值对ht.Clear(); //移除所有元素}}哈希表中使⽤多种数据类型的例⼦：using System;using System.Collections;class Program{static Hashtable GetHashtable(){ Hashtable hashtable = new Hashtable(); hashtable.Add("名字", "⼩丽"); hashtable.Add("年龄", 22); return hashtable;}static void Main(){ Hashtable hashtable = GetHashtable(); string name = (string)hashtable["名字"]; Console.WriteLine(name); int age = (int)hashtable["年龄"]; Console.WriteLine(age);}}当获取哈希表中数据时，如果类型声明的不对，会出现InvalidCastException错误。

下图是他们在平均以及最差情况下的时间复杂度：哈希表就是一种以键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。

哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。

这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。

使用哈希查找有两个步骤:1.使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。

在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一个索引值的情况。

所以哈希查找的第二个步骤就是处理冲突2.处理哈希碰撞冲突。

有很多处理哈希碰撞冲突的方法，本文后面会介绍拉链法和线性探测法。

哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。

如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。

那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。

哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。

只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。

哈希查找第一步就是使用哈希函数将键映射成索引。

这种映射函数就是哈希函数。

如果我们有一个保存0-M数组，那么我们就需要一个能够将任意键转换为该数组范围内的索引（0~M-1）的哈希函数。

哈希函数需要易于计算并且能够均匀分布所有键。

比如举个简单的例子，使用手机号码后三位就比前三位作为key更好，因为前三位手机号码的重复率很高。

再比如使用身份证号码出生年月位数要比使用前几位数要更好。

在实际中，我们的键并不都是数字，有可能是字符串，还有可能是几个值的组合等，所以我们需要实现自己的哈希函数。

获取正整数哈希值最常用的方法是使用除留余数法。

即对于大小为素数M的数组，对于任意正整数k，计算k除以M的余数。

M一般取素数。

将字符串作为键的时候，我们也可以将他作为一个大的整数，采用保留除余法。