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HashTable（散列表）
最近都在研究数据结构，关于hashtable，或者叫做散列表，过去一直不了解是什么东西，现在终于明白了。
所谓hashtable，就是某组key,通过某个关系（函数），得到一个与之对应的映射值（在计算机中一般是地址），而且这组映射值最好是连续的，并且是有限的，将key和value写成表的形式，就是hashtable。特别，在此需要注意的是，每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值，当多个key对应同一个值的时候，这个时候叫做冲突（collision），这两个key叫做这个函数的同义词。
以上是我自己的理解，构建一个hashtable常用的方法有：
常用方法
散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。
实际工作中需视不同的情况采用不同的哈希函数，通常考虑的因素有：
· 计算哈希函数所需时间
· 关键字的长度
· 哈希表的大小
· 关键字的分布情况
· 记录的查找频率
1. 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到H(key）中没有值了，就放进去。
2. 数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3. 平方取中法：当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。[2]
例：我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11，E的内部编码为05，Y的内部编码为25，A的内部编码为01, B的内部编码为02。由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501，同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后，取出第7到第9位作为该关键字哈希地址，如下图所示
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关键字
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内部编码
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内部编码的平方值
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H(k)关键字的哈希地址
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KEYA
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11050201
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122157778355001
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778
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KYAB
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11250102
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126564795010404
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795
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AKEY
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01110525
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001233265775625
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265
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BKEY
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02110525
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004454315775625
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315
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[2]
4. 折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加；间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
5. 随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。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。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。[3]
处理冲突和查找性能的方法也有很多，在此就不一一列举了，想要深入了解的童鞋可以去看看百度百科，上面介绍的比较详细。
下面说下自己的心得，最近这段时间研究了一下数据结构和算法，发现计算机和数学有着密不可分的关系，做计算机就是做数学，目前对数据结构和算法感到很有趣，我想继续做着这些有趣的事。
HashTable（散列表）
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