雜湊函式(hash function)又名雜湊函式，是電腦科學中乙個重要的課題。什麼是雜湊函式呢？其實，這個概念並沒有乙個嚴格的定義。一般說來，雜湊函式滿足以下的條件：
1、對輸入值運算，得到乙個固定長度的摘要(hash value)；
2、不同的輸入值可能對應同樣的輸出值；
不過，僅僅滿足上面這兩條的函式，作為雜湊函式，還有不足的地方。我們還希望雜湊函式滿足下面幾點：
1、雜湊函式的輸出值盡量接近均勻分布；
2、x的微小變化可以使f(x)發生非常大的變化，即所謂「雪崩效應」
；上面兩點用數學語言表示，就是：
1、輸出值y的分布函式f(y)=y/m, m為雜湊函式的最大值。或記為y~u[0, m]
2、|df(x)/dx| >> 1；
在hash表的建立時，會發生hash值衝突的情況。實際上，如果記錄hash值的範圍多於hash表的條數，根據抽屜原理，一定會發生衝突。對於衝突的處理，我們一般有這幾種方法：
對hash表中每個hash值建立乙個衝突表，即將衝突的幾個記錄以表的形式儲存在其中；
改變規則重新計算一次hash值；
建立乙個公用的區域存放衝突的表項；
在工程上，考慮到實現演算法的複雜度，方法1用得是最多的。對於方法1，又有兩種不同的實現，一種方法是對每個hash值，建立乙個hash桶(bucket)，桶的容量是固定的，也就是只能處理固定次數的衝突，如1048576個hash桶，每個桶中有4個表項(entry)，總計4m個表項。另一種方法是，不限制hash桶的容量，以鍊錶形式將衝突的記錄掛接在乙個hash桶中。
這兩種實現各有什麼利弊呢？首先，讓我們看看第一種實現：
在這種情況下，由於hash桶容量的限制，所以，有可能發生hash表填不滿的情況，也就是，雖然hash表裡面還有空位，但是新建的表項由於衝突過多，而不能裝入hash表中。不過，這樣的實現也有其好處，就是查表的最大開銷是可以確定的，因為最多處理的衝突數是確定的，所以演算法的時間複雜度為o(1)+o(m)，其中m為hash桶容量。
而另一種實現，由於hash桶的容量是無限的，因此，只要沒有超出hash表的最大容量，就能夠容納新建的表項。但是，一旦發生了hash衝突嚴重的情況，就會造成hash桶的鍊錶過長，大大降低查詢效率。在最壞的情況下，時間複雜度退化為o(n)，其中n為hash表的總容量。當然，這種情況的概率小之又小，幾乎是可以忽略的。
hash表的乙個應用例子，是在閘道器(gateway)中。以網路防火牆為例，它是根據源ip，目的ip，源埠，目的埠，協議號構成的五元組來標識一條網路資料流的，並且根據五元組來建立會話表項(session entry)。為了查詢便捷，一般都使用hash表來實現這個會話表，以提高**的效率。事實上，對於大量表項的查詢，逐項查詢是不允許的，一般都使用hash表來實現。
雜湊表相關問題
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