散列
散列表（hash table）的實現叫作散列（hashing）。
散列是一種用於以常數平均時間執行插入、刪除和查找的技術。
1. 散列基本想法
理想的散列表，數據結構只不過是一個包含一些項（item）的，具體固定大小的數組。
通常查找是對項的某個部分（數據域）進行，這部分叫關鍵字（key）。
散列表通常從0到TableSize-1變化，每個關鍵字被映射到0到TableSize-1這個範圍中的某個數，並且被放到適當的單元中。這個映射過程叫散列函數（hash function）
通過一個散列函數，將關鍵字John散列到3….mary散列到7。 
關鍵問題：選擇一個函數，決定兩個關鍵字散列到同一個值的時候（衝突collision)，應該做什麼以及如何確定散列表的大小。
2. 散列函數
如果關鍵字是整數，一般合理的函數就是之間返回Key mod TableSize。
如果關鍵字是字符串，散列函數需要仔細選擇。如下一種↓
public static int hash(String key,int tableSize) {
int hashVal=0;
for(int i=0;i<key.length();i++)
//hashVal+=key.charAt(i);
hashVal=37*hashVal+key.charAt(i);
hashVal=hashVal%tableSize;
return hashVal<0?hashVal+tableSize:hashVal;
}例如”call”的哈希值，字符串c對應的unicode爲99，a對應的unicode爲97，L對應的unicode爲108，所以字符串”call”的散列值爲:
h = s[0] · 31L–1 + … + s[L – 3] · 312 + s[L – 2] · 311 + s[L – 1] · 310
3045982 = 99·313 + 97·312 + 108·311 + 108·310 = 108 + 31· (108 + 31 · (97 + 31 · (99)))選擇一個好的散列函數，剩下就要解決衝突問題，最簡的兩種：分離鏈接法和開放定址法。
3. 分離鏈接發
分離鏈接法（separate chaining），將散列到同一個值的所有元素保留到一個雙向鏈接表中。
4. 開放定址法
探測散列表（probing hash table），不使用分離鏈接的散列表，其填裝因子低於λ=0.5。
- 線性探測法
函數f是i的線性函數，典型情形是f(i)=i。尋找一個自由單元，把它放入這個空閒的開放地址中。費時間。
char[] s = str.ToCharArray();
int hash = 0;
for (int i = 0; i < s.Length; i++)
{
hash = s[i] + (31 * hash);
}
return hash;
- 平方探測法
消除線性探測中一次聚集的衝突解決方法。衝突函數是二次探測方法。典型情形是f(i)=i²。尋找i²的空閒地址填入。需要表的一半地址作備選，費空間。
- 雙散列
雙散列（double hashing）是將f(i)當作目標值，第一個散列函數，i作爲一個尋找開放地址，第二個散列函數。典型的情形是f(i)=i·hash₂(x)，hash₂(x)=x mod 9或者hash₂(x)=R-(x mod R)。理論可行，保證時間和空間。
具體代碼參考博客：http://blog.csdn.net/u012124438/article/details/78230478
PS：負載因子
散列表中的鍵值對數與容量的比值叫做負載因子（load factor）。通常負載因子越小，我們進行查找所需時間就越短，而空間的使用就越大；若負載因子較大，則查找時間會變長，但是空間使用會減小。比如，Java標準庫中的HashMap就是基於拉鍊法實現的散列表，它的默認負載因子爲0.75。HashMap實現動態調整容量的方式是基於公式loadFactor = maxSize / capacity，其中maxSize爲支持存儲的最大鍵值對數，而loadFactor和capacity（容量）都會在初始化時由用戶指定或是由系統賦予默認值。當HashMap中的鍵值對的數目達到了maxSize時，就會增大散列表中的容量。