本博文源於浙江大學《資料結構》。雜湊（hashing）是一種重要的查詢方法。它的基本思想是：以資料物件的關鍵字key為自變數，通過乙個確定的函式關係h，計算出對應的函式值h(key),把這個值解釋為資料物件的儲存位址，並按此存放，即「儲存位置=h(key)」。
在查詢資料物件時，由函式h對給定值key計算出位址，將key與該位址單元中資料物件關鍵字進行比較，確定查詢是否成功。因此，雜湊法又稱為「關鍵字-位址轉換法」。雜湊方法中使用的計算函式稱為雜湊函式（也稱雜湊函式），按這個思想構造的表稱為雜湊表，所以它是一種儲存方法。
一般情況下，設雜湊表空間大小為m，填入表中的元素個數是n,則稱α=n/m為雜湊表的裝填因子，例如大小為17，元素為11，裝填因子為0.65.實用時，常見雜湊表大小設計使得α=0.5~0.8為宜。
對映到同一雜湊位址上的關鍵字稱為同義詞
乙個「好」的雜湊函式一般應考慮下列兩個因素：
這種方法的核心就是利用數字的隨即部分產生雜湊值
這種的方法核心是將ascii碼字元與雜湊表長取mod，衝突比較明顯，比如：tea與eat 單詞換換位置，雜湊值卻相同。
若忽略空格符不計，則前3位所有可能的不同組合有26^3=17 576種，似乎tablesize=10 007是個不錯的選擇，但是英文單詞也是有規則，最多3 000種變換，裝填因子過小，也是浪費。因此，雖然很容易計算，但是當雜湊錶太大的時候，這個函式還是不合適的。
這種方法將所有的字元進行移位做雜湊，很容易產生前幾位溢位。一般用這種方法時，是不使用整個字串，而是從中選擇若干有代表性的字元進行對映。比如字串長度大小大於12的時候，僅選取奇數字置上的字元來實現雜湊函式。
而di的選取又有如下幾種方案
在做插入的時候，最尷尬的就是30，與11取模等於8，也就是把這個位置，因為29存的是時候與7產生衝突，所以存在本應30村的地方，後面不斷發生衝突，最後30只能跑到1中。真的非常扎心，這種線性探測會帶來一定的麻煩。可能會出現很多元素在相鄰的雜湊位址上「堆積」起來的現象，會大大降低查詢效率。解決這種問題的方法是，可採用其他探測法。
使用平方探測，研究學者已經給出乙個強大的理論保證，也就是：如果雜湊表長度tablesize是某個4k+3(k是正整數)形式的素數時，平方探測法就可以探查到整個雜湊表空間。
採用雙雜湊探測法會增加每次探測的乘法和除法運算，但其期望的探測次數比較少，這使得它在理論上很有吸引力。
英文名（rehashing），這個我好像在侯捷老師stl立面講到過，這個方法就是解決裝填因子過大的情況，解決的方法是加倍擴大雜湊表，這樣α可以減小一半，這個過程叫做再雜湊。這種需要擴充可能會出現實時系統的停頓，因此如果一定要實時那就需要「分離鏈結法」
雜湊表主要涉及在查詢上面，避免衝突是他要解決的，衡量效能也從這裡分析，影響產生衝突多少有以下三個因素：
當裝填因子α<0.5的時候，各種探測法的期望探測次數都不大，也比較接近。
隨著α的增大，線性探測法的期望探測次數增加較快，不成功查詢和插入查詢的期望探測次數比成功的期望探測次數要大。因此合理的最大裝入因子α應該不超過0.85
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