哈希表支持一种最有效的检索方法：散列。
从根来上说，一个哈希表包含一个数组，通过特殊的索引值（键）来访问数组中的元素。
哈希表的主要思想是通过一个哈希函数，在所有可能的键与槽位之间建立一张映射表。哈希函数每次接受一个键将返回与键相对应的哈希编码或哈希值。键的数据类型可能多种多样，但哈希值的类型只能是整型。
计算哈希值和在数组中进行索引都只消耗固定的时间，因此哈希表的最大亮点在于它是一种运行时间在常量级的检索方法。当哈希函数能够保证不同的键生成的哈希值互不相同时，就说哈希表能直接寻址想要的结果。但这只是理想状态，在实际运用过程中，能够直接寻址结果的情况非常少。
通常与各种各样的键相比，哈希表的条目数相应较少。因此，绝大多数的哈希函数会将一些不同的键映射到表中相同的槽位上。当两个键映射到一个相同的槽位上时，它们就产生了冲突。一个好的哈希函数能最大限度的减少冲突，但冲突不能完全消除，我们仍要想办法处理这些冲突。
链式哈希表的描述
链式哈希表从根本上说是由一组链表构成。每个链表都可以看做是一个“桶”，我们将所有的元素通过散列的方式放到具体的不同的桶中。插入元素时，首先将其键传入一个哈希函数（该过程称为哈希键），函数通过散列的方式告知元素属于哪个“桶”，然后在相应的链表头插入元素。查找或删除元素时，用同样的方式先找到元素的“桶”，然后遍历相应的链表，直到发现我们想要的元素。因为每个“桶”都是一个链表，所以链式哈希表并不限制包含元素的个数。然而，如果表变得太大，它的性能将会降低。
解决冲突
当哈希表中两个键散列到一个相同的槽位时，这两个键之间将会产生冲突。链式哈希表解决冲突的方法非常简单：当冲突发生时，它就将元素放到已经准备好的“桶”中。但这同样会带来一个问题，当过多的冲突发生在同一槽位时，此位置的“桶”将会变得越来越深，从而造成访问这个位置的元素所需要的时间越来越多。
例如用取余法进行Hash，一些不同数据会出现在同一个地址上，比如说X=5，13 mod X=3，18 mod X=3，这两个数（13,18）便产生了冲突。
为了解决冲突，可以使用挂链的形式，将冲突数据像挂链一样挂在同一位置，将13放在5的位置，将18挂在13后面，如果要查18，先18 mod 5=3 找到3的位置，先看3位置挂链上的第一个数是13，不等于18，继续往后面找，直到找到18，如果找不到，说明没有出现，按要求输出即可。我们可以发现，这样的存储方式很像（或者就是）链表的存储方式，所以我们可以使用链表来处理“挂链”的部分。这样查找的问题就解决了。
紫色部分来自博客：https://blog.csdn.net/qty_ytq/article/details/38756061
感觉上述的链就是“桶”
在理想情况下，我们希望所有的“桶"以几乎同样的速度增长，这样它们就可以尽可能的保持小的容量和相同的大小。换句话说，我们的目标就是尽可能的均匀和随机地分配表中的元素，这种情况在理论上称为 均匀散列，而在实际中，我们只能尽可能近似达到这种状态。
如果想插入表中的元素数量远大于表中的“桶‘的数量，那么即使是在一个均匀散列的过程中，表的性能也会迅速下降。在这种情况下，表中所有的”桶“都变得越来越深。因此，我们必须要特别注意一个哈希表的负载因子，其定义为：
a=n / m
其中n是表中的元素的个数，m是桶的个数。在均匀散列的情况下，链式哈希表的负载因子告诉我们表中的”桶“能装下元素个数的最大值。
例如，有一个链式哈希表，其”桶“的数量是m=1699，元素的数量n=3198，其负载因子a=3198/1699=2。所以在这种情况下，当查找元素时，可能每个”桶“里面的元素个数不超过两个。当有一个表的负载因子小于1时，这个表每个位置所包含的元素不超过1个。当然，由于均匀散列是一个理想的近似的情况，因此在实际情况中我们往往会检索超过负载因子建议的数值。如何达到更接近于均匀散列的情况，最终取决于如何选择哈希函数。
选择哈希函数
一个好的哈希函数旨在均匀散列，也就是，尽可能以均匀和随机的方式散布一个哈希表中的元素。定义一个哈希函数，它将键k映射到哈希表中的位置x。x称为k的哈希编码，正式的表述为：
h(k) = x
一般来说，大多数的散列方法都假设k为整数，这样k能够很容易地以数学方式修改，从而使得h能够更均匀地将元素分布在表中。当k不是一个整数时，我们也可以很容易的将它强制置转换为整型。
如何强制转换一组键，很大程度上取决于键本身的特点。所以，在一个特定的应用中，尽可能地获取键的特性尤为重要。例如，如果我们想对程序中的标识符进行散列，会发现程序中有很多相似的前缀和后缀，因为开发人员倾向于将变量声明为类似sampleptr、simpleptr和sentryptr的名字。我们可以将键严格按照键的开头和结尾字符来强制转换，但这显然不是一个好办法，因为对于一个k会有多个整数与之对应。另一方面，我们不妨随机地从4个位置来选择字符，然后随机地改变它们的顺序，并将它们封装到一个4字节的整数中。要记住，无论用什么样的方法来强制转换键，目的都是尽可能选择一个能将键均匀、随机地分布到表中的哈希函数。
取余法
一种简单地将整型k映射到m槽位的散列方法是计算k除以m所得到的余数。我们称之为取余法，正式的表述为：
h(k) = k mod m
如果有m=1699个位置，而要散列的键k = 25657，通过这种方法得到哈希编码为25657 mod 1699 = 172。通常情况下，要避免m的值为2的幂。这是因为假如m=2p ,那么h仅仅是k的p个最低阶位（这句有点没看懂）。通常我们选择的m会是一个素数，且不要太接近于2的幂，同时还要考虑存储空间的限制和负载因子。
例如，如果我们想往一个链式哈希表中插入n=4500个左右的元素，会选择m=1699（m是一个介于210~211之间的素数）。由此可以计算出它的负载因子a=4500/1699约等于2.6，根据均匀散列表述，这说明表中每个“桶”大概能容纳2~3个元素。
乘法
与取余法不同的是乘法。它将整型k乘以一个常数A（0<A<1）；取结果的小数部分；然后再乘以m取结果的整数部分。通常情况下，A取0.618，它由5的开平方减1再除以2得到。这个方法称为乘法，正式的表述为：
h(k) = m(kA mod 1)， 其中A约等于0.618
这个方法有个优点是，对于表中槽位个数m的选择并不需要像取余法中那么慎重。例如：如果表有m=2000个位置，散列的键k=6341，那么得到的哈希编码为2000X（6341X0.618 mod 1) = 2000X(3918.738 mod 1)=2000X0.738=1476。
在链式哈希表中，如果期待插入的元素个数n不超过4500个，可以让m=2250。这样得到的负载因子a=4500/2250=2，根据均匀散列的规则，在每个“桶”中存储的元素个数一般不超过两个。同时，这个散列方法可以让我们更加灵活地选择m，以便获取我们可以接受的最大“桶”深。
示例1列举了一个能够较好的处理字符串的哈希函数。它通过一系列的位操作将键强制转换为整数。所有这些整数都是通过取余法得到的。这个哈希函数针对哈希字符串执行的很好。
示例：一个适用于处理字符串的哈希函数
/*hashpjw.c*/
#include "hashpjw.h"
unsigned int hashpjw(const void *key)
{
const char *ptr;
unsigned int val;
/*通过一系列的位操作，将键强制转换为整数*/
val=0;
ptr=key;
while(*ptr != '\0')
{
unsigned int tmp;
val = (val << 4) + (*ptr);
if(tmp = (val & oxf0000000))
{
val = val ^ (tmp >> 24);
val = val ^ tmp;
}
ptr++;
}
/*在实际操作中，使用实际大小代替PRIME_TBLSIZ*/
return val % PRIME_TBLSIZ;
}转自：https://www.cnblogs.com/idreamo/p/7990860.html
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