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散列表是普通数组概念的推广，由下标与值的映射提高为键值分别与下标的映射。
数组中查找元素需对下标遍历来查询值，复杂度通常是非常数。而散列表由键到下标是常数级，因此散列表是典型的空间换时间的数据结构。
由键到下标的映射有不同的方法，即哈希函数，可能会造成哈希冲突。
一、直接寻址表
当全域比较小时，关键字即为下标，因此全域中关键字的个数与表的长度大小相等。其中键值对存储在表中，而没有值的关键字在表中打上阴影。
direct-address table，记为T[0,,m-1]，其中每个位置称为槽，对应全域中的一个关键字。查找、插入、删除的复杂度均为1。
二、散列表
当全域很大时，直接寻址表的长度就会变得很大。而且当键值对的数目远小于全域中关键字的个数时，表中的大部分阴影空间将被浪费掉。
因此引入散列表的结构，不再是一一映射。哈希函数可能将不同的关键字映射到表中的同一个槽，造成哈希冲突，因此一般有效槽的数目
小于等于键值对的数目。
（原文）理想的解决方法时避免所有的冲突。我们可以试图选择一个合适的散列函数h来做到这一点。一个想法就是使h尽可能的随机，从而避免冲突或者使冲突的次数最小化。
实际上，术语散列原意就是随机混杂与拼凑，即体现了这种思想。一个散列函数必须是确定的，因为一个给定的输入k必须得到唯一的h(k)。我们需精心设计散列函数来尽量减少
哈希冲突的次数，此外需要有解决哈希冲突出现后的办法。
通过链接法解决冲突 将散列到同一槽的所有元素放入一个链表中。槽中存放该链表的表头。
链接法散列的分析 记存放n个元素的、具有m个槽位的散列表的（load factor）装载因子a=n/m，即一个链的平均存储元素数。装载因子可以小于、等于、或大于1。
最坏情况下，所有的元素都被映射到同一个槽位，此时退化成链表，查找的复杂度为n。散列表的性能取决于散列函数将关键字分布在槽位上的均匀程度。
假设任何一个给定元素等可能地散列到m个槽位中的任何一个，且与其他元素被散列到什么位置上无关，为简单均匀散列，其查找的平均时间为1+a，包括关键字到槽位的1和链表的平均长度a（装载因子）。
三、散列函数
四、开放寻址法
五、完全散列
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