What is it?

哈希表是散列表的一种

◕‿-｡原理

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。

这里写图片描述
♈ 解释一下：
左侧的表就是哈希表，右侧的数据结构是关键字key。
例：
f(1)=1;
f(337)=f(1)=1;
f(353)=f(337)=f(1)=1

（著名的ELFhash算法）

int ELFhash(char*key)
{
    unsigned long h=0;
    while(*key)
    {
        h = (h << 4) + *key++;
        unsigned long g = h & 0xF0000000L;
        if(g)
            h ^= g >> 24;
        h &= ~g;
    }
    return h % MOD;
}

优缺点

✤ 优点

❉ 耗时少：
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。

❉ 编程实现容易。
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）。

Where and how to use it ?

｡◕‿◕｡用法

1，除法散列法

最直观的一种，上图使用的就是这种散列法，公式：
index = value % 16
学过汇编的都知道，求模数其实是通过一个除法运算得到的，所以叫“除法散列法”。

2，平方散列法

求index是非常频繁的操作，而乘法的运算要比除法来得省时（对现在的CPU来说，估计我们感觉不出来），所以我们考虑把除法换成乘法和一个位移操作。公式：
index = (value * value) >> 28 （右移，除以2^28。记法：左移变大，是乘。右移变小，是除。）
如果数值分配比较均匀的话这种方法能得到不错的结果，但我上面画的那个图的各个元素的值算出来的index都是0——非常失败。也许你还有个问题，value如果很大，value * value不会溢出吗？答案是会的，但我们这个乘法不关心溢出，因为我们根本不是为了获取相乘结果，而是为了获取index。

3，斐波那契（Fibonacci）散列法

平方散列法的缺点是显而易见的，所以我们能不能找出一个理想的乘数，而不是拿value本身当作乘数呢？答案是肯定的。

1，对于16位整数而言，这个乘数是40503
2，对于32位整数而言，这个乘数是2654435769
3，对于64位整数而言，这个乘数是11400714819323198485

对我们常见的32位整数而言，公式：
index = (value * 2654435769) >> 28

散列冲突的解决方案

1.建立一个缓冲区，把凡是拼音重复的人放到缓冲区中。当我通过名字查找人时，发现找的不对，就在缓冲区里找。

2.进行再探测。就是在其他地方查找。探测的方法也可以有很多种。

（1）在找到查找位置的index的index-1，index+1位置查找，index-2，index+2查找，依次类推。这种方法称为线性再探测。

（2）在查找位置index周围随机的查找。称为随机在探测。

（3）再哈希。就是当冲突时，采用另外一种映射方式来查找。

这个程序中是通过取模来模拟查找到重复元素的过程。对待重复元素的方法就是再哈希：对当前key的位置+7。最后，可以通过全局变量来判断需要查找多少次。我这里通过依次查找26个英文字母的小写计算的出了总的查找次数。显然，当总的查找次数/查找的总元素数越接近1时，哈希表更接近于一一映射的函数，查找的效率更高。

♨ 简单的实例

using System;
using System.Collections;

namespace CollectionsApplication
{
   class Program
   {
      static void Main(string[] args)
      {
         Hashtable ht = new Hashtable();


         ht.Add("001", "Zara Ali");
         ht.Add("002", "Abida Rehman");
         ht.Add("003", "Joe Holzner");
         ht.Add("004", "Mausam Benazir Nur");
         ht.Add("005", "M. Amlan");
         ht.Add("006", "M. Arif");
         ht.Add("007", "Ritesh Saikia");

         if (ht.ContainsValue("Nuha Ali"))
         {
            Console.WriteLine("This student name is already in the list");
         }
         else
         {
            ht.Add("008", "Nuha Ali");
         }
         // 获取键的集合 
         ICollection key = ht.Keys;

         foreach (string k in key)
         {
            Console.WriteLine(k + ": " + ht[k]);
         }
         Console.ReadKey();
      }
   }
}

执行结果

007: Ritesh Saikia
004: Mausam Benazir Nur
005: M. Amlan
008: Nuha Ali
002: Abida Rehman
003: Joe Holzner
001: Zara Ali
006: M. Arif

安利一篇哈希表的博文

【C#】哈希表