本篇将介绍散列表（哈希表）的相关基础知识。
一、简介
散列表(Hash table，也叫哈希表)是根据关键码值(Key value)而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。（来源360百科）
二、内部机制
2.1 散列函数：
散列函数：简单来说是一个函数，传入一个Key就返回一个固定的数。该数即为散列表数组的下标。（用一句话描述：散列函数将“输入”映射到“数字”。）
2.2 解决冲突：
对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突(碰撞)。
常见的解决哈希冲突方案有以下四种：（详细细节见下篇讲解）
-
开放定址法：为产生冲突的地址
H(key)求得一个新的地址序列：
Hi =（H(key)+ di）% m（i=1，2，3，...，m-1）
其中H(key)为哈希函数，m为表长，di称为增量序列。（其中增量di的取值方法也有多种，详细细节见下篇） -
链地址法：将所有哈希地址相同的记录都链接在同一链表中。
-
再哈希法：产生冲突时计算另一个哈希函数（散列函数）的地址，直到冲突不再发生为止。
-
建立公共溢出区：把冲突的值都放在另一个溢出表中，不把冲突的值存原表中。
三、性能对比
先介绍一个散列表的专有名词：填装因子（负载因子）。
这里列出了常见数据结构操作的时间复杂度。
| / | 散列表（最佳情况） | 散列表（最坏情况） | 数组 | 链表 |
|---|---|---|---|---|
| 取值 | O(1) | O(n) | O(1) | O(n) |
| 插入 | O(1) | O(n) | O(n) | O(1) |
| 删除 | O(1) | O(n) | O(n) | O(1) |
可以看出散列表在最佳情况下的性能是很出色的，虽然最坏情况的性能不好，但我们可以通过一些手段避免掉最坏情况。因此，散列表的最优情况就是平均情况，时间复杂度为常数级O(1)。
因此，散列表在使用中需要注意两点：
- 较低的填装因子（或称负载因子）。（建议：高于
0.7时，考虑散列表翻倍扩容） - 优秀的散列函数。（尽量减少冲突的发生）
PS：Python的做法是，会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，当快要达到这个阀值的时候，会进行扩容，将原散列表复制到一个更大的散列表里。
四、应用实例
例如，用散列表实现一个电话薄。
主要功能如下：
- 加入联系人及电话号码。
- 通过查找对应名称首字母，得到所有该首字母名称的联系人。
图解如下：
代码如下：
# 创建一个telBook的散列表
telBook = dict()
# 将A-Z的字母作为telBook的Key，Value还是一个散列表
for ch in xrange(0x41, 0x5A):
telBook[unichr(ch)] = dict()
# 将联系人加入telBook中，取首字母作为第一个Key，名称作为第二个Key，电话作为第二个Key的Value。
def addFriend(name, phoneNumber):
telBook[name[0:1]][name] = phoneNumber
addFriend("QiShare1", 13800000000)
addFriend("QiShare2", 13811111111)
addFriend("QiShare3", 13822222222)
addFriend("QiShare4", 13833333333)
addFriend("QiShare5", 13844444444)
addFriend("QiShare6", 13855555555)
addFriend("Police", 110)
addFriend("XiaoMing1", 1)
addFriend("XiaoMing2", 2)
addFriend("XiaoMing3", 3)
# 输出结果：
for ch in xrange(0x41, 0x5A):
if telBook[unichr(ch)]:
print unichr(ch)+":"
print telBook[unichr(ch)]
打印结果如下：
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