hash（雜湊），又稱「雜湊」。
雜湊（hash）英文原意是「混雜」、「拼湊」、「重新表述」的意思。
在某種程度上，雜湊是與排序相反的一種操作，排序是將集合中的元素按照某種方式比如字典順序排列在一起，而雜湊通過計算雜湊值，打破元素之間原有的關係，使集合中的元素按照雜湊函式的分類進行排列。
在介紹一些集合時，我們總強調需要重寫某個類的 equlas() 方法和 hashcode() 方法，確保唯一性。這裡的 hashcode() 表示的是對當前物件的唯一標示。計算 hashcode 的過程就稱作 雜湊。
我們通常使用陣列或者鍊錶來儲存元素，一旦儲存的內容數量特別多，需要占用很大的空間，而且在查詢某個元素是否存在的過程中，陣列和鍊錶都需要挨個迴圈比較，而通過 雜湊 計算，可以大大減少比較次數。
現在有 4 個數 ，需要查詢 13 是否存在。
1.使用陣列儲存，需要新建個陣列 new int，然後需要寫個迴圈遍歷查詢：
int numbers = new int;
for (int i = 0; i < numbers.length; i++)
}
2.而假如儲存時先使用雜湊函式進行計算，這裡我隨便用個函式：
h[key] = key % 3;h[2] = 2 % 3 = 2;
h[5] = 5 % 3 = 2;
h[9] = 9 % 3 = 0;
h[13] = 13 % 3 = 1;
當要查詢 13 時，只要先使用雜湊函式計算它的位置，然後去那個位置檢視是否存在就好了，本例中只需查詢一次，時間複雜度為 o(1)。
比如你和我一樣是個剁手族買書狂，家裡書一大堆，如果書存放時不分類直接擺到書架上（陣列儲存），找某本書時可能需要腦袋從左往右從上往下轉好幾圈才能發現；如果存放時按照類別分開放，技術書、**、文學等等分開（按照某種雜湊函式計算），找書時只要從它對應的分類裡找，自然省事多了。
雜湊的過程中需要使用雜湊函式進行計算。
表示為：
address = h [key]
除留餘數法
數字分析法
平方取中法
摺疊法（疊加法）
隨機數法
構造雜湊函式的方法很多，實際工作中要根據不同的情況選擇合適的方法，總的原則是盡可能少的產生衝突。
通常考慮的因素有關鍵字的長度和分布情況、雜湊值的範圍等。
如：當關鍵字是整數型別時就可以用除留餘數法；如果關鍵字是小數型別，選擇隨機數法會比較好。
選用雜湊函式計算雜湊值時，可能不同的 key 會得到相同的結果，乙個位址怎麼存放多個資料呢？這就是衝突。
常用的主要有兩種方法解決衝突：
1.鏈結法（拉鍊法）
若選定的雜湊表長度為 m，則可將雜湊表定義為乙個由 m 個頭指標組成的指標陣列 t[0..m-1] 。
凡是雜湊位址為 i 的結點，均插入到以 t[i] 為頭指標的單鏈表中。
t 中各分量的初值均應為空指標。
在拉鍊法中，裝填因子 α 可以大於 1，但一般均取 α ≤ 1。
2.開放定址法
用開放定址法解決衝突的做法是：
用開放定址法解決衝突的做法是：當衝突發生時，使用某種探測技術在雜湊表中形成乙個探測序列。沿此序列逐個單元地查詢，直到找到給定的關鍵字，或者碰到乙個開放的位址（即該位址單元為空）為止（若要插入，在探查到開放的位址，則可將待插入的新結點存人該位址單元）。查詢時探測到開放的位址則表明表中無待查的關鍵字，即查詢失敗。按照形成探查序列的方法不同，可將開放定址法區分為線性探查法、二次探查法、雙重雜湊法等。
a.線性探查法
hi=(h(key)+i) ％ m ，0 ≤ i ≤ m-1
基本思想是：
探查時從位址 d 開始，首先探查 t[d]，然後依次探查 t[d+1]，…，直到 t[m-1]，此後又迴圈到 t[0]，t[1]，…，直到探查到有空餘位址或者到 t[d-1]為止。
b.二次探查法
hi=(h(key)+i*i) ％ m，0 ≤ i ≤ m-1
基本思想是：
探查時從位址 d 開始，首先探查 t[d]，然後依次探查 t[d+1^2]，t[d+2^2]，t[d+3^2],…，等，直到探查到有空餘位址或者到 t[d-1]為止。
缺點是無法探查到整個雜湊空間。
c.雙重雜湊法
hi=(h(key)+i*h1(key)) ％ m，0 ≤ i ≤ m-1
該方法使用了兩個雜湊函式 h(key) 和 h1(key)，故也稱為雙雜湊函式探查法。
定義 h1(key) 的方法較多，但無論採用什麼方法定義，都必須使 h1(key) 的值和 m 互素，才能使發生衝突的同義詞位址均勻地分布在整個表中，否則可能造成同義詞位址的迴圈計算。
該方法是開放定址法中最好的方法之一。
雜湊表（hash table）是雜湊函式最主要的應用。
雜湊表是實現關聯陣列（associative array）的一種資料結構，廣泛應用於實現資料的快速查詢。
用雜湊函式計算關鍵字的雜湊值（hash value）,通過雜湊值這個索引就可以找到關鍵字的儲存位置，即桶（bucket）。雜湊表不同於二叉樹、棧、序列的資料結構一般情況下，在雜湊表上的插入、查詢、刪除等操作的時間複雜度是 o(1)。
查詢過程中，關鍵字的比較次數，取決於產生衝突的多少，產生的衝突少，查詢效率就高，產生的衝突多，查詢效率就低。因此，影響產生衝突多少的因素，也就是影響查詢效率的因素。
影響產生衝突多少有以下三個因素：
雜湊函式是否均勻；
處理衝突的方法；
雜湊表的載入因子。
雜湊表的載入因子和容量決定了在什麼時候桶數（儲存位置）不夠，需要重新雜湊。
載入因子太大的話桶太多，遍歷時效率變低；太大的話頻繁 rehash，導致效能降低。所以載入因子的大小需要結合時間和空間效率考慮。
在 hashmap 中的載入因子為 0.75，即四分之三。
網路環境下的分布式快取系統一般基於一致性雜湊（consistent hashing）。簡單的說，一致性雜湊將雜湊值取值空間組織成乙個虛擬的環，各個伺服器與資料關鍵字k使用相同的雜湊函式對映到這個環上，資料會儲存在它順時針「遊走」遇到的第乙個伺服器。可以使每個伺服器節點的負載相對均衡，很大程度上避免資源的浪費。在動態分布式快取系統中，雜湊演算法的設計是關鍵點。使用分布更合理的演算法可以使得多個服務節點間的負載相對均衡，可以很大程度上避免資源的浪費以及部分伺服器過載。 使用帶虛擬節點的一致性雜湊演算法，可以有效地降低服務硬體環境變化帶來的資料遷移代價和風險，從而使分布式快取系統更加高效穩定。
資料結構 雜湊表（雜湊表）hash table
hash table 在計算機中，雜湊表 是 一種實現了關聯陣列 抽象資料型別的資料結構，這種資料結構可以對映 鍵 key 和 值 value 補充 關聯陣列 在電腦科學中，乙個關聯陣列 associative array 對映 map 符號表 symbol table 或者是字典 dictiona...
資料結構 雜湊表 雜湊表 原理
記錄的儲存位置 f 關鍵字 這裡的對應關係f稱為雜湊函式，又稱為雜湊 hash函式 採用雜湊技術將記錄儲存在一塊連續的儲存空間中，這塊連續儲存空間稱為雜湊表或雜湊表 hash table 雜湊表hashtable key，value 就是把key通過乙個固定的演算法函式既所謂的雜湊函式轉換成乙個整型...
資料結構 雜湊表查詢（雜湊表）
對於查詢，有順序表直接遍歷，有折半查詢直到查詢成功。但是這都需要不斷的比較，每一次查詢都需要重新遍歷，所以當資料龐大時是非常耗時的。雜湊表是一種可以避免多次比較，直接通過關鍵字就可以得到要查詢的記錄記憶體儲存位置。例如就像是乙個函式，每乙個自變數都對應著乙個函式值，即 這屬於雜湊技術，不需要比較就可...