1.散列表（hash table）的实现成为散列（hashing），是一种以常数平均时间执行输入、删除和查找的技术。但是那些需要元素间任何排序信息的数操作将不会得到有效的支持。

2.散列函数示例

int hash(const string & key, int tableSize)
{int hashVal=0;for(int i=0;i<key.length();i++)hashVal=37*hashVal+key[i];hashVal %= tableSize;if(hashVal<0)hashVal+=tableSize;return hashVal;

3.散列表是由键值对来提供动力的，因此如果在值相同而键不同的情况下就会发生冲突。那么解决冲突的办法，有一种叫做分离链接法（separate chaining），它将散列到同一个值得所有元素都保留到一个链表中。

分离链接散列表的类构架：

template <typename HashedObj>
class HashTable
{
public:explicit HashTable(int size=101);bool contains(const HashedObj & x) const;void makeEmpty();void insert(const HashedObj & x);void remove(const HashedObj & x);private:vector<list<HashedObj>> theLists;int currentSize;void rehash();int myhash(const HashedObj & x) const;
};int hash(const string & key);
int hash(int key);

int myhash(const HashedObj & x) const
{int hashVal=hash(x);hashVal %= theLists.size();if(hashVal<0)hashVal+=theLists.size();return hashVal;
}

4.分离链接散列表的insert函数

bool insert(const HashedObj & x)
{list<HashedObj> & whichList=theLists[myhash(x)];if(find(whichList.begin(),whichList.end(),x)!=whichList.end())return false;whichList.push_back(x);if(++currentSize>theLists.size())rehash();return true;
}

5.分离链接散列表算法的缺点是使用了一些链表，由于给新单元分配地址需要时间，因此这就导致算法的速度有些减慢，同时算法实际上还要求第二种数据结构的实现。因此探测散列表就应运而生。它又包含了3种探测方式。

线性探测

平方探测

双散列

6.如果散列表已经不足以来存放你的数据，那么可以考虑使用可扩散列（extendible hashing）。

7.对于分散链接散列法，虽然装填因子不大时性能并不明显降低，但装填因子还是应该接近于1.对于探测散列，除非完全不可避免，否则装填因子不应该超过0.5.如果用线性探测，那么性能随着装填因子接近于1而急速下降。再扩散运算可以通过使表增长和收缩来保持合理的装填因子。

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