.net程式設計師，大多數時候是不需要數學的。因為，有了.net, 資料結構和演算法的重要性被弱化了，作業系統相關的東西被強化了。程式設計師只要求管理好**，而不是設計好演算法。
計算機，我只學會了技術，所以很多問題我都感覺似是而非，感覺實在學習乙個api，而不是在學一門科學。
最近要實現乙個雜湊表，我查詢了很多雜湊函式，高下難分。而且，網上有很多人做了實驗，但是，資料很居然是矛盾的。於是我在想，有沒有一種理想的最優函式，這樣的函式的效率是多少。我的函式，只要接近於這個值就可以了。這樣的理想函式的分析，就必須理解計算機的科學部分，這個是電腦科學永恆的部分。
首先，是乙個很簡單的也是很實用的問題：
「給乙個url 做乙個hash 值，通過這個hash 值，查詢這個url 是否已經在資料庫中存在了，我相信很多人都做過這個問題，很多人採用把乙個url 轉換成乙個無符號的int 型別，然後通過這個int 型別進行查詢。現在的問題是，如果我的**有1000萬個url，會有多少個url 是發生雜湊衝突呢，也就是說，url鏈結不一樣，但是對映成了相同的雜湊值。」有多少衝突，讀完這篇文章你也就會算了。
這個陣列的長度為m，所以會有m個鍊錶，現在的問題是，我有n個key，並且假設 n < m 。問：
沒有元素的鍊錶有多少個
只有乙個元素的鍊錶有多少個
有兩個元素的鍊錶有多少個
這個問題雖然不是很複雜，但是，還是要稍微的轉換一下，動一點點的腦筋。
看問題本身，好像是乙個組合學的問題，就是有m個位置,n個元素往裡面放。從這個角度可以做，但是，比較麻煩。考慮這樣乙個問題, 任意乙個元素，在某個位置不出現，出現一次，出現兩次... 出現n 次的概率。你會發現，這個其實就是上面的鍊錶元素個數的問題。這裡，假設元素都是一樣的，位置也都是一樣的。
這就是乙個binary 分布的問題。不懂的可以看概率論的書本。
這樣，鍊錶有k 個元素的概率分布函式如下：
p = 1 / m
f[k] = (c[n,k] * p^k * (1-p)^n-k );
現在我假設 m = 2^14, n = 10000
可以求出概率分布如下：
可以看出，大概54%的鍊錶是空的，大概33%的鍊錶有乙個元素,10%左右的鍊錶有兩個元素。如果，你的雜湊函式寫的好，基本上，要接近上面的數字。如果超過了這個數字，雜湊函式也會有問題。這個我已經通過實驗證明了這一點。可能在接下來的章節中介紹我實現的雜湊表。
當然，設計雜湊表，最重要的是要求其平均查詢長度最小。
所有乙個元素的鍊錶包含的元素數目為 m * f[1] * 1, 查詢這些元素的次數為： m * f[1] * 1 * 1
兩個元素的鍊錶包含的元素數目為 m * f[2] * 2，查詢這些元素的次數為： m * f[2] * 2 * 2
這樣平均查詢長度就是：（這裡的平均，實際上不是平均，而是考慮最壞的查詢情況，比如鍊錶長度為2，平均是1.5次，最壞是2次）
求:如果，看到這個式子，還不會求和的話，那麼你趕快回去看看概率論了。
求出的結果是：
l = 1 + （n-1）/ m
是不是非常簡單。
如果n 足夠大，比如上萬了，那麼1就可以忽略了
l = 1 + n / m
這個公式表明，平均查詢長度只和 n / m 的比例有關。如果 m > n 那麼，理想情況下，不會出現平均查詢長度大於2的情況。而，對於100萬的資料的平衡二叉樹，那麼需要20次的查詢，效能是10倍。當然，雜湊表非常的的浪費記憶體。
還有乙個比較簡單的方法，可以簡單的估計大概的數目，那就是平均查詢長度。這裡估計的時候，有乙個假設，就是，在一次查詢時，只有兩種情況，一種是查詢一次，一種是查詢兩次找到。二項分布在m,n相差比較大的時候，隨著k的上公升，概率下降會非常的快，一般重複3次的就很少了，上面的假設是合理的。這樣的話，出現重複的概率就是 n/m 了（可以很簡單的推導出來），0.0023，也就是10000個鏈結裡面，就會有23個重複。如果要求比較高的話，基本上，不能採用這樣的雜湊方法。當然，如果是100萬的話，那10000個鏈結，只有2個重複，基本上是合理的。不過，最好只有10萬。這樣衝突概率就相當的低了。
接下來的文章，我可能會寫雜湊表的實現的一些技巧，如何管理記憶體，如何分配雜湊表的長度（根據不同的需求）。
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