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查找的过程为给定值依次和关键字集合中各个关键字进行比较；
查找的效率取决于和给定值进行比较的关键字个数；
哈希函数：
f(key) = L[(ord(第一字母)-ord（‘A’）+1)/2]
该例子可见：
1、哈希（Hash）函数是一个映像，即：将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地址集合的大小不超出允许范围即；
2、由于哈希函数是一个压缩映像，因此，在一般情况下，很容易产生“冲突”现象，即：key1 ！= key2，而f（key1）=f(key2).并且，改进哈希函数只能减少冲突，而不能避免冲突；
3、很难找到一个不冲突的哈希函数，一般情况下，只能选择恰当的哈希函数，使冲突尽可能少地产生；因此，在构造这种特殊的“查找表”时，除了需要选择一个“好”（尽可能
少产生冲突）的哈希函数之外；还需要找到一个“处理冲突”的方法；
哈希表定义：
根据设定的哈希函数H（key）和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映像到一个有限的、地址连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“映像”作为相应
的表中的存储位置，如此构造所得的查找表称之为“哈希表”对数字的关键字可有下列构造方法：
1、直接定址法 2、数字分析法 3、平方取中法
4、折叠法 5、除留余数法 6、随机数法
若是非数字关键字，则需先对其进行数字化处理：
1、直接定址法
取关键字或关键字的某个线性函数值为哈希地址；即：
H（key）=key 或者H(key)=a*key + b
2、除余法(用的很多)
以关键码除以表元素总数后得到的余数为存储地址；
例如：
对21、30、11三个数，利用k MOD3的方式，求他们的哈希地址有：
21 MOD 3 = 0;
30 MOD 3 = 0;
11 MOD 3 = 2;
3、基数转换法
将关键码看作是某个基数制上的整数，然后将其转换为另一个基数制上的数；
例如：
对21、30、11进行基数转换法求哈希地址：
把这三个数看成8进制；转成10进制：17、24、9；
4、平方取中法:
先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值，又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生
的散列地址较为均匀；
例如：
对21、30、11进行平方取中法求哈希地址（取中间的一位）
21×21 = 441 取4
30×30 = 900 取0
11×11 = 121 取2
5、折叠法
将关键码分成多段，左边的段向右边折，右边的段向左边折；然后将它们叠加；
6、移位法
将关键码分为多段，左边的段右移，右边的段左移；然后将它们叠加；
7、随机数法：
选择一个随机函数，取关键码的随机函数值；
处理冲突的方法：
1、开放定址法：
a、线性探查法:
当冲突发生时，使用某种探查技术在散列中形成一个探序列，沿着该序列查找，直到找到关键字或一个开放的地址（地址单元为空）线性探查法：冲突后直接向下线性找一个新的
空间存放；
例如：记录关键码为（3、8、12、17、9），取m=10（存储空间为10）， p=5，散列函数h=key%p;
解决冲突的办法：
开放地址法：
1、线性探测法；
2、双哈希函数探测法；
当冲突发生时，使用某种探查技术在散列中形成一个探序列，沿着该序列查找，直到找到关键字或一个开发的地址（地址单元为空）
线性探查法：
冲突后直接向下线性找一个新的空间存放；例如：记录关键码为（3、8、12、17、9），取m=10（存储空间为10）；
p=5，散列函数h=key%p；
双散列函数法：
例如：关键码（4、11、16、54），m=11, p=7, h=key%p,二次散列函数为：hi=（h（key）+key%（p-1））%p；
3、链接法
将散列表的每个节点增加一个指针字段，用于链接同义词的子表，链表中的结点都是同义词；
例如：记录为（4，11，16， 54），取m=p=5，散列函数h=key%p；加一个指针域；
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原文地址：http://www.cnblogs.com/chris-cp/p/4379235.html
