数据结构---哈希表(Hash Table)

1. 简介

哈希表（Hash Table），也称为散列表，是一种通过哈希函数将键（Key）映射到表中一个位置以便快速访问记录的数据结构。它提供了快速的数据插入、删除、搜索和访问功能。哈希表的主要目的是解决直接寻址和顺序结构之间的矛盾，实现快速的数据访问。

哈希函数（Hash Function）：将键通过某种算法转换为数组索引的函数。一个好的哈希函数应该能够均匀地将键分布在哈希表中，以减少冲突。(hash = key % table_size)
哈希表数组：一个线性数组，用于存储键值对。数组的每个位置称为一个槽（Slot）或桶（Bucket）。
键值对（Key-Value Pairs）：哈希表中存储的数据元素，每个元素包含一个键和一个与之关联的值。

插入（Insert）：
- 计算键的哈希值。
- 将键值对存储在哈希表数组的对应位置。
- 如果发生冲突（即两个键映射到同一个位置），需要解决冲突，常见的方法有链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）。
搜索（Search）：
- 计算键的哈希值。
- 在哈希表数组的对应位置查找键。
- 如果键存在，返回对应的值；如果不存在，返回未找到。
删除（Delete）：
- 计算键的哈希值。
- 在哈希表数组的对应位置找到键。
- 删除键值对。

拉链法
- 在每个哈希表槽位上维护一个链表。
- 当发生冲突时，将冲突的元素添加到对应槽位的链表中。
- 搜索时，需要遍历链表以找到特定的键。
- 优点是实现简单，缺点是链表过长时性能下降。
开放寻址法
- 所有元素直接存储在哈希表中，不使用链表。
- 当发生冲突时，使用探测序列在哈希表中寻找下一个空闲槽位。
- 常见的探测方法包括线性探测、二次探测和双重哈希。
- 优点是空间利用率高，缺点是删除操作复杂，可能导致聚集。

注：

双重哈希
- 是开放寻址法的一种，使用两个哈希函数。
- 第一个哈希函数确定初始槽位，第二个哈希函数确定探测步长。
- 优点是减少了聚集，性能更稳定。
线性探测
- 在发生冲突时，线性地探测下一个空闲位置。
- 例如，如果 hash(key) 产生冲突，尝试 hash(key) + 1，hash(key) + 2，依此类推。
- 优点是实现简单，缺点是容易产生聚集。
二次探测
- 类似于线性探测，但是探测步长是二次方增长的。
- 例如，hash(key) + 1^2，hash(key) + 2^2，hash(key) + 3^2，等等。
- 优点是减少了聚集，比线性探测更均匀。

数据：23,2,4,5,68,7,34

hash表长度：7

hash映射函数：hash = key % table_size

原始哈希表：

hash取余：

23 % 7 = 2；2 %7 = 2；4 % 7 = 4; 5 % 7 = 5; 68 % 7 = 5;7 % 7 = 0; 34 % 7 = 6;

映射图：

采用线性探测方法映射