一、什么是哈希表？
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=f(关键字)
这里的对应关系f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，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。
数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表，哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组”，如图：
左边很明显是个数组，数组的每个成员包括一个指针，指向一个链表的头，当然这个链表可能为空，也可能元素很多。我们根据元素的一些特征把元素分配到不同的链表中去，也是根据这些特征，找到正确的链表，再从链表中找出这个元素。
二、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。而哈希表是完全另外一种思路：当我知道key值以后，我就可以直接计算出这个元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找！
举一个例子，假如我的数组A中，第i个元素里面装的key就是i，那么数字3肯定是在第3个位置，数字10肯定是在第10个位置。哈希表就是利用利用这种基本的思想，建立一个从key到位置的函数，然后进行直接计算查找。
3、Hash表在海量数据处理中有着广泛应用。
Hash Table的查询速度非常的快，几乎是O(1)的时间复杂度。
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。
散列法：元素特征转变为数组下标的方法。
我想大家都在想一个很严重的问题：“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办？”,毕竟一个数组容量是有限的，这种可能性很大。解决该问题的方法很多，我首先想到的就是用“链表”。我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决，只要在哈希表的每个入口挂一个链表，保存所有对应的字符串就OK了。
散列表的查找步骤
当存储记录时，通过散列函数计算出记录的散列地址
当查找记录时，我们通过同样的是散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址访问该记录
关键字——散列函数（哈希函数）——散列地址
优点：一对一的查找效率很高；
缺点：一个关键字可能对应多个散列地址；需要查找一个范围时，效果不好。
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。
好的散列函数=计算简单+分布均匀（计算得到的散列地址分布均匀）
哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。
三、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）。
四、哈希冲突
哈希冲突是指利用同样的计算方式，对不同的内容计算出相同的哈希地址，这就是哈希冲突，例如：
哈希表需要把巨大的数字空间压缩为较小的数字空间，必然要付出代价，即不能保证每个单词都映射到数组的空白单元。例如上面的哈希函数对21和30求出的哈希地址就是相同的，这就是哈希冲突。
五、哈希函数的构造方法
对于hash函数的构造没有特定要求，只要能够最大可能的避免哈希冲突，就是好的哈希函数。一般有以下几种构造方法：
（1）直接定址法
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）。
（2）除余法
以关键码除以表元素总数后得到的余数为存储地址。除余法很好理解，上例中k MOD 3就是除余法的应用。
（3）基数转换法
将关键码看作是某个基数制上的整数，然后将其转换为另一基数制上的数。如下：
（4）平方取中法
求得关键字的平方，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的的每一位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。例如：
（5）折叠法
折叠法即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(注意:叠加和时去除进位)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。
4、哈希冲突的处理
哈希冲突是必须处理的，一般处理方式有：
（1）开放定址法
当冲突发生时，使用某种探查技术在散列中形成一个探序列。沿着该序列查找，直到找到关键字或一个开放的地址（即地址单元为空）。一般有线性探查法和双散列函数法：
● 线性探查法
发生冲突后直接向下线性找一个新的空间存放。例如：
3和8的哈希地址都为3号地址，当存储8的时候发现地址内已经存储了3，那么就向下探查到4号地址，如果为空，就将8存储到4号地址，依次类推，发生冲突就向下探查，知道发现开放地址。
同时还有二次探查法，即向下探测的间隔是平方式，例如哈希表中原始下标是x，那么线性探测是：x+1，x+2，x+3……；而在二次探测中，探测过程是：x+12，x+22，x+32……。二次探测是防止聚集的产生，思想是探测相隔较远的单元，而不是相邻的单元。
● 双散列函数法
双散列函数法也很简单，例如：
当发生冲突之后，向下探查的间隔由函数hi决定。
（2）拉链法
当存储结构是链表时，多采用拉链法，用拉链法处理冲突的办法是：把具有相同散列地址的关键字(同义词)值放在同一个单链表中，称为同义词链表。有m个散列地址就有m个链表，同时用指针数组T[0..m-1]存放各个链表的头指针，凡是散列地址为i的记录都以结点方式插入到以T[i]为指针的单链表中。T中各分量的初值应为空指针。
用拉链法处理冲突，虽然比开放定址法多占用一些存储空间用做链接指针，但它可以减少在插入和查找过程中同关键字平均比较次数(平均查找长度)，这是因为，在拉链法中待比较的结点都是同义词结点，而在开放定址法中，待比较的结点不仅包含有同义词结点，而且包含有非同义词结点，往往非同义词结点比同义词结点还要多。
显然，开放定址法处理冲突的的平均查找长度要高于拉链法处理冲突的平均查找长度。
拉链法的缺点：指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
（3）建立公共溢出区
基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表.(注意：在这个方法里面是把元素分开两个表来存储)。
六、处理方式的选用
（1）当有大量冲突需要解决
当冲突太多的时候,我们一般采用的方法时拉链法，采用拉链法的原因是动态申请空间，将H(key)相同的关键字都统一放到一个链里，当出现冲突的时候我们就把该元素接在链表后面，这样可以避免产生堆积现象，缩短平均查找长度。
（2）数据表太小，数据太多
当数据表太小数据太多可以通过建立一个溢出表，专门用来存放溢出记录。