本文转载自： http://rock3.info/blog/2013/12/05/hashtable%E6%B5%85%E6%9E%90/
一、Hash特点
Hash，就是杂凑算法，Hash(str1)=str2，具备四种特性：
- 长变短：Hash算法可以将任意长度的数据Hash成固定长度的数据。
- 速度快：Hash算法基本上是异或和位移操作，速度很快。
- 不可逆：由hash结果找到hash前的字符串是困难的。
- 低碰撞：存在这样的情况，Hash前输入不同，Hash后输出相同，但绝大多数情况是输入不同，输出不同。
二、HashTable
据《算法导论》上讲：“很多应用中，都需要一种动态的集合结构，它仅仅支持INSERT、SEARCH和DELETE字典操作...实现字典操作的一种有效的数据结构为散列表（Hash Table）...在散列表中，查找一个元素的时间与在链表中查找一个元素的时间相同，最坏情况下都是O(n)...散列表是普通数组概念的推广...”。也就是说，Hash Table是为了解决动态的插入、搜索、删除等操作，而专门设置的一种数据结构，目的为了降低这些操作的时间复杂度。
这里面有个“字典操作”，“字典”模型时这样的：通过某个关键字，能够查到该关键字相关的信息，比如通过身份证号，可以查到姓名、性别、年龄、婚否等信息。这样，就抽象出两个关键的部分key和value，身份证号码——key，姓名、性别、年龄、婚否——value。考虑普通的数据存储方式——数组和链表，来存储key和value，先假设指有100个元素，对于数组通常这样存：
struct person {
char key[128];
struct value v;
}p[100];
对于链表这样存：
struct person_list{
struct person_list *next;
char key[128];
struct value v;
};
下文中，将上图中的1，2，3，4，5，6这样的数组节点称为“数组节点“，而对p1，p4，p9，p12，p13，p15这种具体的代表key和value的结构体链表节点，称为Entry。
对于INSERT、SEARCH和DELETE，以及存储空间的影响（假设key两两不同，插入、搜索、删除均以key为对象）：
显示
10
25
50
100
项结果
搜索:
| INSERT | SEARCH | DELETE | 存储空间 | |
|---|---|---|---|---|
| 数组 | 需要移动元素，比较费劲 | 与数组长度有关，O(n) | 查找到以后删除，O(n) | 紧凑 |
| 链表 | 对于指定的插入位置，改变指针即可，较方便 | 逐个查找，查找时间与链表长度有关n，O(n) | 需要先查找，找到位置后，改变指针即可，O(n) | 使用了链表指针，多用了一些空间 |
显示第 1 至 2 项结果，共 2 项
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为了平衡数组不易插入，链表、数组均不易索引的问题，很容易想到将key值转化为数组的下标、建立一个映射（将字符串转化为整数，或者直接就是整数，先这么简单理解，这也可能产生碰撞），然后再通过指针的方式指向具体的元素，即能快速查找，又能方便插入、删除：
这实际上已经有了Hash Table的原型：“横向数组，纵向链表”，key到下标的映射就是Hash Table中的hash。下面的样子显得更“好看”一些，这就是一种常见的Hash Table实现：
横向数组的下标为key的hash值，纵向链表为hash值相同的元素组成的链表（这里就是举个例子，hash不会产生非常多的碰撞，hash值也的长度也是较长的）。这样做有如下好出：
- 由于hash计算速度快，对于任意一个key，可以快速的找到其所属的链表（O(n)，n为hash数组的长度）。
- 在链表里进行插入、删除操作，比较方便（O(a)，取决于链表中元素的个数a）。
- 整体上可以将查找的时间复杂度从原来的O(x)降低到O(1+a)，其中x为原来Entry的条目数量，a=x/n，也即平均每个链表元素的个数，也叫装载因子。
但是毕竟由于碰撞的存再，使得搜索的时间复杂度没能够达到O(1)。Hash Table的一个关键工作就是尽量的降低碰撞。
四、“链接法”和“开放寻址法”
上面一个图画得就是“链接法”：对于碰撞，选择在相同的数组节点上建立链接。还有一中方法来处理“碰撞”——“开放寻址法”（时间复杂度更低）：每个数组节点上就一个元素，如果待插入的Entry计算出来的hash值所在的数组节点非空闲（已经有一个Enry了），就采取某种方法再选择一个空闲的数组节点，插入该Enry。这种情况下，整个数组必须支持动态扩容：当数组空闲节点低于一个阀值时，将扩展数组容量为原来的一倍。这个阀值通常是0.72，也即数组节点有72%的比例为非空闲，就需要将数组扩容至原来的2倍。
“开放寻址法”中如何找到下一个空闲数组，有以下几种方法但并不局限于以下方法，这里就不展开了：
- 线形探查
- 二次探查
- 双重散列（较好）
五、HashTable的搜索复杂度
HashTable平衡了查找速度、插入速度，但是某些情况下，碰撞是不可避免的，只要有碰撞存在，就无法使搜索的时间复杂度达到O(1)。
对于“链接法”，搜索的时间复杂度为O(1+a)，a为转载因子。而对于“开放寻址法”，因为每个数组节点上就1个Entry，基本上能够达到O(1)。
还有一种“完全散列”最好，能够使得最坏的情况时间复杂度仍然为O(1)，这里就不讨论了。
因此，如果简单的用一下hash table，可以采用“链接法”，如果追求速度，或者数据量比较大，应该采用“完全散列”或者“开放寻址法”（我猜的，没验证）。
六、HashTable的应用
估计，HashTable肯定会应用到数据库的实现中，数据库是典型的字典模型。另外HashTable在Linux内核中也有应用，很多场景均使用了hash table（hlist），如tasklet、页表维护等，其类型定义于include/linux/types.h：
|
1 2 3 4 5 6 7 |
|
Linux内核中的hlist采用的是”链接法“，此处不展开了。
七、总结
java里有HashMap这个词，看了一些文章，感觉与《算法导论》上说的Hash Table没有太大的区别，只不过是java的一种实现而已，java里面也有一种叫做HashTable的，是散列表的不同实现。
HashTable是根据Hash的特点去解决这种问题：海量数据的索引、插入、删除时，可以先hash一下，将海量数据进行分块，然后再进行搜索、插入、删除等操作，以便降低时间复杂度。在最好的情况下，能够将时间复杂度降低到O(1)。
HashTable的“横向数组、纵向链表”的样子，可以以“链接法”解决时间复杂度的问题，也可以以“开放寻值法”解决时间复杂度的问题，后者每个数组节点上就一个元素，hash后在相应的数组节点位置顺序向后查找，在找到的第一个位置插入该元素，这种情况下，整个数组必须支持动态扩容：当数组空闲节点低于一个阀值时，将扩展数组容量为原来的一倍。这个阀值通常是0.72。
实际上Hash以后可以接多种数据结构，HashTable就是接的链表，如果衔接树也是可以的，就是HashTree。
存疑：
1、我列的hash特点是传统的md5、sha1等hash算法的特点，hash table中用的hash算法比md5、sha1要简单很多，可能有一定的区别。
2、感觉对hash table的理解还是不太到位，《算法导论》上比较关注hash的构造方法，怎么才能构造出好的hash，但在我理解，hash就是一个使用O(1)时间完成长变短的操作，至于分布是不是均匀，那就看设计了，设计的好一些可能更均匀吧（还得看输出，不仅仅是hash算法本身），但不好也就哪样了。但是《算法导论》上认为分布是否均匀与查找的时间复杂度密切相关，而且应该尽量避免碰撞的情况，并给出了几种处理碰撞的方法。
3、关于hash的设计的方法和技巧，如何能够更加均匀分布，如何尽量快，如何碰撞少，不列了，可能里面涉及比较多的数学知识。