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　　什么叫哈希表(Hash  Table) google 搜索到的头条： 散列表（也叫哈希表）， 是根据关键码值直接进行访问的数据结构， 也就是说， 它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录， 以加快查找的速度。 这个映射函数叫做散列函数， 存放记录的数组叫做散列表。              我觉得这个解释太含糊， 想要整明白哈希表， 那就得明白哈希表到底有什么样的优势。             数据结构中， 有个时间算法复杂度 O(n)的概念来衡量某种算法在时间效率上的优劣。 哈希表的理想算法复杂度为 O(1)， 也就是说利用哈希表查找某个值， 系统所使用的时间在理想情况下为定值， ...

　　什么叫哈希表(Hash Table)google 搜索到的头条： 散列表（也叫哈希表）， 是根据关键码值直接进行访问的数据结构， 也就是说， 它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录， 以加快查找的速度。 这个映射函数叫做散列函数， 存放记录的数组叫做散列表。 我觉得这个解释太含糊， 想要整明白哈希表， 那就得明白哈希表到底有什么样的优势。 数据结构中， 有个时间算法复杂度 O(n)的概念来衡量某种算法在时间效率上的优劣。 哈希表的理想算法复杂度为 O(1)， 也就是说利用哈希表查找某个值， 系统所使用的时间在理想情况下为定值， 这就是它的优势。 那么哈希表是如何做到这一点的呢？ 我们定义一个很大的有序数组， 想要得到位于该数组第 n 个位置的值， 它的算法复杂度为 O(1)。 哈希表利用哈希函数将需要存储的内容的关键值转换为这个有序数组中的某个值，在被存储内容和有序数组之间建立了映射关系。 这样， 下次我们对这个值进行查找时只要使用同一个哈希函数对关键值进行转换， 找到这个数组值就可以了。 如果还没有明白是怎么回事的话， 那我们来举个例子。 假设我们要做个存储结构， 需要存储下来三国中的人物， 以及他们的详细信息。 我们用他们的名字来作为存储的关键值， 例如： 刘备， 曹操， 孙权， 关羽， 张飞等等。 这个时候我们如果想用一般的方法来查找这些英雄豪杰， 需要遍历整个存储空间， 如果这些英雄豪杰一共有 n 个， 那么这时候的时间算法复杂度为 O(n)。 显然如果 n 值很大， 每次想要找到某个英雄就需要比较长的时间。 此时我们先定义一个大的有序结构数组 HashValue[m]， 用来存放各位英雄豪杰的信息。然后编写一个哈希函数 ChangeToHashValue(name)， 函数的具体内容就不细说了， 反正这个函数会将这些做为关键值的名字转换为 HashValue[m]中的某个下标值 x。 然后可以将英雄的信息放进 HashValue[x]中去。 这样， 可以将所有英雄的信息存储起来。 当查询的时候再使用哈希函数 ChangeToHashValue(name)得到这个下标值， 这样就很容易得到了这个英雄的信息。例如： ChangeToHashValue(刘备)为 10， 那么就将刘备存储到 HashValue[10]里面。 当查询的时候再次使用 ChangeToHashValue(刘备)得到 10， 这个时候我们就可以很容易找到刘备的所有信息。 在实际应用中如果我们想把所有的英雄豪杰都存储进系统时， 需要定义 mn。 就是数组的大小要大于需要存储的信息量， 所以说哈希表是一个以空间换取时间的数据结构。 这个时候问题来了， 出现了这种情况 ChangeToHashValue(关羽)和 ChangeToHashValue(张飞)得到的值是一样的， 都是 250， 我们岂不是在存储过程中会遇到麻烦， 怎么安排他们二位的地方呢（总不能让二位打一架， 谁赢了谁呆在那吧）， 这就需要一个解决冲突的方法。当遇到这种情况时我们可以这样处理， 先存储好了关羽， 当张飞进入系统时会发现关羽已经是 250 了， 那咱就加一位， 251 得了， 这不就解决了。 我们查找张飞的时候也是， 一看 250不是张飞， 那就加个 1， 就找到了。 这时还存在一个问题。 直接用 ChangeToHashValue(赵云)为 251， 张飞已经早早占了他的地方， 那就再加 1 存到 252 呗。 呵呵， 这时我们会发现， 当