哈希表是根据关键值(key)来直接访问目标值(value)的一种数据结构。其特点就在于能够快捷的实现信息的查询和检索。

比如我们在手机中存放的通讯录就是用哈希表来实现的，即我们输入一个联系人的姓名，就能返回相应的电话号码。用哈希表实现的过程就是，将联系人姓名的字符通过一个哈希函数，映射成一个整数（哈希码），然后根据哈希码来索引出电话号码。比如哈希码为5，就表示是在存储位置为5，因此我们就能直接取出该位置的值，并返回结果。

那么实现哈希表的关键就在于哈希函数的构建，也就是如何建立一个合适的索引来满足如下条件：

1）同一个键每次输入到哈希函数中，其对应的哈希码也必须相同；

2）不同键对应的哈希码不能相同。

第一个条件意味着哈希函数必须是确定性的；第二个条件则要求不能出现哈希冲突。当两个或更多个键产生相同的哈希码时就会发生冲突（hash collisions）。

比如我们现在考虑建立一个简单的哈希表来查询年龄,{Jim：5, Davis：7, Taylor:12, Bob:3}，如果我们选择哈希函数为输入键值的字符个数。那么在建立哈希表时，就讲Jim存放在位置3处，Jack存放在位置4处。而这样的话Jim和Bob的存储位置就会发生冲突，不符合哈希函数的要求。但是如果我们将哈希函数替换为首字母顺序存放，在这个数据中就没有哈希冲突了。

然而万一无法避免哈希冲突的话，我们可以用链接和线性探测的方法来避免哈希值发生碰撞。

链接就是将发生冲突的键值直接链接在链表的尾部；线性探测则是，如果在位置i处发生冲突，那么就检查i+1处是否为空，为空的话就将冲突键值放入其中，否则继续检查下一个。

谢邀。这个问题很有趣，哈希（Hashing）是一种用于从一组相似对象中唯一标识特定对象的技术。

一个简单的例子

我们生活中如何使用哈希的一些例子包括：

在大学中，每个学生都会被分配一个唯一的卷号，可用于检索有关它们的信息。

在图书馆中，每本书都被分配了一个唯一的编号，可用于确定有关图书的信息，例如图书馆中的确切位置或已发给图书的用户等。

在这两个例子中，学生和书籍都被分成了一个唯一的数字。

假设您有一个对象，并且您想为其分配一个键以便于搜索。 要存储键/值对，您可以使用一个简单的数组，如数据结构，其中键（整数）可以直接用作存储值的索引。 但是，如果密钥很大并且无法直接用作索引，则应使用哈希（Hashing）。

在哈希中，通过使用哈希函数将大键转换为小键。 然后将这些值存储在称为哈希表的数据结构中。 哈希的想法是在数组中统一分配条目（键/值对）。 为每个元素分配一个键（转换键）。 通过使用该键，您可以在O（1）时间内访问该元素。 使用密钥，算法会计算一个索引，该索引可以找到或插入条目的位置。

哈希一般分两步执行：

• 通过使用哈希函数将元素转换为整数。 此元素可用作存储原始元素的索引，该元素属于哈希表。
• 元素存储在哈希表中，可以使用哈希键快速检索它。

hash = hashfunc（key）

index = hash％array_size

在此方法中，哈希与数组大小无关，然后通过使用模运算符（％）将其缩减为索引（介于0和array_size – 1之间的数字）。

应用场景

关联数组：哈希表通常用于实现许多类型的内存表。 它们用于实现关联数组（索引是任意字符串或其他复杂对象的数组）。

数据库索引：哈希表也可以用作基于磁盘的数据结构和数据库索引（例如在dbm中）。

高速缓存：哈希表可用于实现高速缓存，即用于加速对数据的访问的辅助数据表，其主要存储在较慢的介质中。

对象表示：一些动态语言（如Perl，Python，JavaScript和Ruby）使用哈希表来实现对象。

提升速度：哈希函数用于各种算法，以使其计算更快。

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