不太恰當的比喻：
xm 指的是「小明」，也指的是「小萌」
xm就是雜湊值，小明和小萌就是擁有同乙個雜湊值的，存在同乙個鍊錶的元素。
想要獲取小萌，首先使用hashcode獲取到這兩個人，然後再通過equals獲取到小萌。
個人理解
雜湊表其實就是乙個一維陣列，而陣列中的每乙個元素都是乙個單向鍊錶而已。這樣的資料結構解決了陣列的增刪元素的不足和鍊錶的查詢效率的不足。
陣列是存在連續的儲存空間，而鍊錶的儲存空間不連續
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雜湊演算法將任意長度的二進位制值對映為固定長度的較小二進位制值，這個小的二進位制值稱為雜湊值。雜湊值是一段資料唯一且極其緊湊的數值表示形式。如果雜湊一段明文而且哪怕只更改該段落的乙個字母，隨後的雜湊都將產生不同的值。要找到雜湊為同乙個值的兩個不同的輸入，在計算上是不可能的，所以資料的雜湊值可以檢驗資料的完整性。
雜湊表是根據設定的雜湊函式h(key)和處理衝突方法將一組關鍵字映象到乙個有限的位址區間上，並以關鍵字在位址區間中的象作為記錄在表中的儲存位置，這種表稱為雜湊表或雜湊，所得儲存位置稱為雜湊位址或雜湊位址。作為線性資料結構與**和佇列等相比，雜湊表無疑是查詢速度比較快的一種。
雜湊通過將單向數學函式（有時稱為「雜湊演算法」）應用到任意數量的資料所得到的固定大小的結果。如果輸入資料中有變化，則雜湊也會發生變化。雜湊可用於許多操作，包括身份驗證和數字簽名。也稱為「訊息摘要」。
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原來hash是乙個短的key值，來代替原有的物件，這樣查詢的效率就會高非常多的倍數。
也可以用在通訊方面，比如兩個系統有相同的hash函式，這樣就不需要傳遞大的物件，只需要傳遞hash值給對方，然後，對方在根據hash函式本地計算出物件。
覺得很棒。
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雜湊演算法訪問之所以快,是因為其 直接通過關鍵字key得到要訪問的記錄記憶體儲存位置
試想這樣的場景，你很想學太極拳，聽說學校有個叫張三丰的人打得特別好，於
是你到學校學生處找人，學生處的工作人員可能會拿出學生名單，乙個乙個的查詢，
最終告訴你，學校沒這個人，並說張三丰幾百年前就已經在武當山作古了。可如果你
找對了人，比如在操場上找那些愛運動的同學，人家會告訴你，"哦，你找張三丰呀，
有有有，我帶你去。於是他把你帶到了體育館內，並告訴你，那個教大家打太極的小
伙子就是張三丰'，原來"張三丰.是因為他太極拳打得好而得到的外號。
學生處的老師找張三丰，那就是順序表查詢，依賴的是姓名關鍵字的比較。而通
過愛好運動的同學詢問時，沒有遍歷，沒有比較，就憑他們"欲找太極'張三丰'，必
在體育館當中"的經驗，直接告訴你位置。
也就是說，我們只需要通過某個函式f，使得
儲存位置=f (關鍵字)
那樣我們可以通過查詢關鍵字不需要比較就可獲得需要的記錄的儲存位置。這就
是一種新的儲存技術一一雜湊技術(雜湊演算法)。
雜湊技術是在記錄的儲存位置和它的關鍵字之間建立乙個確定的對應關係f，使得
每個關鍵字key 對應乙個儲存位置f (key)。查詢時，根據這個確定的對應關係找到
給定值key 的對映f (key) ，若查詢集合中存在這個記錄，則必定在f (key) 的位
置上。這裡我們把這種對應關係f 稱為雜湊函式， 又稱為雜湊(hash) 函式。按這個思
想，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)。那麼關鍵字對應的記錄儲存位置我們稱為雜湊位址。
雜湊表是個一維陣列，是連續的，而雜湊位址是不連續的
整個雜湊過程其實就是兩步。
(1) 在儲存時，通過雜湊函式計算記錄的雜湊位址，並按此雜湊位址儲存該記
錄。(2) 當查詢記錄時，我們通過同樣的雜湊函式計算記錄的雜湊位址，按此雜湊地
址訪問該記錄。由於訪問用的是同乙個雜湊函式， 因此結果當然也是相同的。
所以說，雜湊技術既是一種儲存方法，也是一種查詢方法。然而它與線性表、
樹、圖等結構不同的是，前面幾種結構，資料元素之間都存在某種邏輯關係，可以用
連線圖示表示出來，而雜湊技術的記錄之間不存在什麼邏輯關係，它只與關鍵字有關
聯。因此，雜湊主要是面向查詢的儲存結構。
我們時常會碰到兩個關鍵字key1 != key2，但是卻有f(key1) = f(key2)，這種現象
我們稱為雜湊衝突,如果沒有雜湊衝突,雜湊表是一種非常高效的查詢資料結構,
其時間複雜度為o(1);
所以說，實際上雜湊演算法的時間複雜度並沒有o(1)
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為什麼雜湊訪問比較快呢,很簡單啦,因為有種演算法叫做雜湊演算法,雜湊演算法會根據你要存入的資料,先通過該演算法,計算出乙個位址值,這個位址值就是你需要存入到集合當中的資料的位置,而不會像陣列那樣乙個個的進行挨個儲存,挨個遍歷一遍後面有空位就存這種情況了,而你查詢的時候,也是根據這個雜湊演算法來的,將你的要查詢的資料進行計算,得出乙個位址,這個位址會印射到集合當中的位置,這樣就能夠直接到這個位置上去找了,而不需要像陣列那樣,乙個個遍歷,乙個個對比去尋找,這樣自然增加了速度,提高了效率了.
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因為雜湊是常數的時間複雜度啊，不管資料量是大還是小，只要用乙個固定的演算法算出雜湊值就能直接找到結果。
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雜湊是個人名，也是乙個演算法的名稱。
雜湊演算法是資料查詢技術中最經典的演算法之一。
用雜湊演算法建立索引值，加快查詢速度。
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最最簡單易懂的說法就是，hash演算法將你傳入的key運算成乙個位址值，類似指標那樣，指向記憶體中的某塊區域，存的時候根據該位址值，將value存到這個位址值對映的記憶體區域裡，取得時候從key作hash運算後得出的位址值所對應的記憶體區域中取出結果；
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自己的理解：雜湊一般是基於陣列的，只要知道陣列的下表，就可以很快的訪問該元素。
通過對元素的乙個關鍵字，在通過乙個函式，把這個關鍵字轉換成陣列的下標，這個函式就是雜湊函式。
這樣，就能通過關鍵字很快的訪問元素。
有時候會發生衝突現象，即不同的關鍵字，通過雜湊函式算出的結果是一樣的，這時候就可以用線性探測或者連位址法等來解決。
在使用雜湊的時候，要考慮你存的資料個數的大小，然後再確定陣列的大小，一般陣列的大小是資料個數的兩倍（好像）。具體為什麼就不是特別清楚了。。。。
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你好，雜湊儲存基於一種對映關係的儲存，實現這種對映關係的是雜湊函式h(key)（這個函式按一定的標準可以自己設定），由節點的關鍵碼key值決定節點的儲存位址，然後直接由key值儲存或查詢資料，查詢資料的時間複雜度為o(1)。所以查詢的速度非常飛，畢竟時間複雜度為o(n)，順序儲存查詢的時間複雜度為o(n)。
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參考csdn部落格
雜湊是什麼？為什麼雜湊訪問比較快？
本內容為本人學習 大話 資料結構 一文的總結摘要 雜湊演算法訪問之所以快,是因為其 直接通過關鍵字key得到要訪問的記錄記憶體儲存位置 試想這樣的場景，你很想學太極拳，聽說學校有個叫張三丰的人打得特別好，於 是你到學校學生處找人，學生處的工作人員可能會拿出學生名單，乙個乙個的查詢，最終告訴你，學校沒...
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