概念：
哈希又称为散列，一种组织数据的方式；有散乱排列的意思
本质是通过哈希函数把关键字Key跟存储位置建立映射关系，查找时通过这个哈希函数计算出Key的位置以进行快速查找
1. 直接定址法 --- 用关键字计算出一个绝对位置或相对位置
一组[0,9]之间的关键字，我们开一个10个数的数组，每个关键字的值就是存储位置的下标
a,x\]的一组小写字母，我们开一个24个数的数组，每个关键字acsii就是存储位置的下标
当关键字的范围比较分散时，内存会被浪费或者内存不够
N个值，M个空间 ，M\>=N，关键字key放到数组的k(key)位置，k(key)在\[0,M)内
## 哈希冲突：
两个不同的key可能会映射到同一个位置上
## 负载因子：
N：哈希表中映射存储的值的个数
M：哈希表的大小
负载因子：N/M
负载因子越大，哈希冲突概率越高，空间利用率越高
## 关键字转为整数：
我们将关键字映射到数组中的位置，整数更方便做映射计算；不是整数的，我们要转换成整数
## 哈希函数：
一个好的哈希函数应该是让N个关键字被等概率的均匀地散列分布到哈希表的M个空间中，当然，这是很难做到的，我们尽可能地设计这样的哈希函数去实现
## 除法散列法/除留余数法
M：哈希表的大小
哈希函数：h(key)=key%M
要尽量避免M为2的幂10的幂
## 乘法散列法
关键字K乘A(0\ 10
##### 例题：
某个哈希表的n个关键字具有相同的哈希值，如果使用二次探测再散列法(属于二次探测，探查序列为 Hi=(H0+i2)%m（i=1,2,⋯ ，m 为哈希表长度） )将这n个关键字存入哈希表，至少要进行（）次探测
n个关键字具有相同的哈希值，会产生冲突，需要依次寻找下一个可以使用的位置
元素1：探测1次
元素2：探测2次，因为第一个关键字占用了原本冲突的位置
......
所以总共需要探测 1+2+ ... + n = n\*(n+1)/2
### 链地址法/哈希桶/拉链法
所有的数据不再直接存储在哈希表中，哈希表中存储一个指针，没有数据映射这个位置时，这个指针为空，++有多个数据映射到这个位置时，我们把冲突的这些数据链接成一个链表挂在哈希表的位置下面++
##### 例：
{19,30,5,36,13,20,21,12,24,96}
M=11
h(19)=19%11=8
h(30)=30%11=8
h(5)=5
h(36)=3
h(13)=2
h(20)=9
h(21)=10
h(12)=1
h(24)=2
h(96)=88
链地址法的负载因子没有限制可以大于1
负载因子越大，哈希冲突该=概率越高，空间利用率越高
##### 例题：
一个关键字序列：（19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79）散列存储在一个哈希表中，若散列函数为H（key）=key%7，并采用链地址法来解决冲突，则在等概率情况下查找成功的平均查找长度为()
h(19)=5
h(14)=0
.....
\[0\] \[1\] \[2\] \[3\] \[4\] \[5\] \[6
14 1 23 10 11 19 20
84 79 68 25
77
第一层比较一次就能找到，第二层比较两次能找到
所以总的查找次数为 1*7 + 2*4 + 3*1 = 18
所以平均查找长度为 18/12=1.5