哈希表

它是一系列项目的存储方式，以便以后查找时容易找到它们。

哈希表中的每个位置称为插槽，可以容纳一个项目，并由一个从0开始的整数值命名。

项与该项在哈希表中所属的插槽之间的映射称为哈希函数。哈希函数接受键并返回其哈希编码或哈希值。

假设我们有一组整数54、26、93、17、77、31。我们需要作为“余数方法”的第一个哈希函数只是简单地获取该项并将其除以表大小，然后将余数作为其哈希值返回，即

   h item = item % (size of table) 
Let us say the size of table = 11, then
54 % 11 = 10   26 % 11 = 4    93 % 11 = 5
17 % 11 = 6       77 % 11 = 0    31 % 11 = 9    

现在，当我们需要搜索任何元素时，只需将其除以表大小，即可获得哈希值。这样我们得到了O(1)搜索时间。

现在，当我们在44上应用哈希函数时，再获取一个元素44，我们得到(44％11 = 0)，但是0哈希值已经具有元素77。此问题称为冲突。

碰撞：根据哈希函数，同一插槽中需要两个或多个项目。据说这被称为碰撞。

图：使用哈希函数h将键映射到哈希表插槽。因为密钥K2和k5映射到同一插槽，所以它们会发生冲突。

为什么要使用HashTable?

• 如果U (键的Universe)较大，则可能无法存储大小为[U]的表T。
• 密钥组k相对于U可能较小，因此分配给T的空间将会浪费。

因此，哈希表需要较少的存储空间。带有密钥k的间接寻址元素通过散列存储在插槽k中，它存储在h(k)中，其中h是散列f ^n，而散列(k)是密钥k的值。散列f ⁿ所需的数组范围。

哈希表的应用：

哈希表的一些应用是：

• 数据库系统：特别是那些需要有效随机访问的数据库。通常，数据库系统尝试在两种类型的访问方法之间进行开发：顺序访问和随机访问。哈希表是高效随机访问的组成部分，因为它们提供了一种在固定时间内定位数据的方法。
• 符号表：编译器用来维护程序符号信息的表。编译器经常访问有关符号的信息。因此，必须非常有效地实现符号表。
• 数据字典：支持添加，删除和搜索数据的数据结构。尽管哈希表和数据字典的操作类似，但是其他数据结构也可以用于实现数据字典。
• 关联数组：关联数组由数据的排列，以便使得n一个阵列对应的^th元素到第n的另一^个元素。关联数组有助于通过几个关键字段为数据的逻辑分组建立索引。