哈希表處理沖突方法分析

『壹』 關於哈希函數的問題 通常所用的處理沖突的方法中，開放地址法指的是什麼意思啊

1.沖突處理方法一---開放地址法 當發生地址沖突後，求解下一個地址用： ND =( D+di）%mi=1,2,…,k(k<= m-1) 其中: m為哈希表長度,di為增量序列。增量序列的不同取法，又構成不同的開放地址法。

『貳』 求教數據結構哈希表的除留余數法以及用線性探測再散列處理沖突。不懂求教在線等

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。
[編輯本段]基本概念
* 若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上。由此，不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關系f為散列函數(Hash function)，按這個思想建立的表為散列表。 * 對不同的關鍵字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，這種現象稱沖突。具有相同函數值的關鍵字對該散列函數來說稱做同義詞。綜上所述，根據散列函數H(key)和處理沖突的方法將一組關鍵字映象到一個有限的連續的地址集（區間）上，並以關鍵字在地址集中的「象」 作為記錄在表中的存儲位置，這種表便稱為散列表，這一映象過程稱為散列造表或散列，所得的存儲位置稱散列地址。 * 若對於關鍵字集合中的任一個關鍵字，經散列函數映象到地址集合中任何一個地址的概率是相等的，則稱此類散列函數為均勻散列函數(Uniform Hash function)，這就是使關鍵字經過散列函數得到一個「隨機的地址」，從而減少沖突。
[編輯本段]常用的構造散列函數的方法
散列函數能使對一個數據序列的訪問過程更加迅速有效，通過散列函數，數據元素將被更快地定位ǐ 1. 直接定址法：取關鍵字或關鍵字的某個線性函數值為散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b，其中a和b為常數（這種散列函數叫做自身函數） 2. 數字分析法 3. 平方取中法 4. 折疊法 5. 隨機數法 6. 除留余數法：取關鍵字被某個不大於散列表表長m的數p除後所得的余數為散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不僅可以對關鍵字直接取模，也可在折疊、平方取中等運算之後取模。對p的選擇很重要，一般取素數或m，若p選的不好，容易產生同義詞。
[編輯本段]處理沖突的方法
1. 開放定址法：Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)為散列函數，m為散列表長，di為增量序列，可有下列三種取法： 1. di=1,2,3,…, m-1，稱線性探測再散列； 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)稱二次探測再散列; 3. di=偽隨機數序列，稱偽隨機探測再散列。 == 2. 再散列法：Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函數，即在同義詞產生地址沖突時計算另一個散列函數地址，直到沖突不再發生，這種方法不易產生「聚集」，但增加了計算時間。 3. 鏈地址法(拉鏈法) 4. 建立一個公共溢出區
[編輯本段]查找的性能分析
散列表的查找過程基本上和造表過程相同。一些關鍵碼可通過散列函數轉換的地址直接找到，另一些關鍵碼在散列函數得到的地址上產生了沖突，需要按處理沖突的方法進行查找。在介紹的三種處理沖突的方法中，產生沖突後的查找仍然是給定值與關鍵碼進行比較的過程。所以，對散列表查找效率的量度，依然用平均查找長度來衡量。 查找過程中，關鍵碼的比較次數，取決於產生沖突的多少，產生的沖突少，查找效率就高，產生的沖突多，查找效率就低。因此，影響產生沖突多少的因素，也就是影響查找效率的因素。影響產生沖突多少有以下三個因素： 1. 散列函數是否均勻； 2. 處理沖突的方法； 3. 散列表的裝填因子。 散列表的裝填因子定義為：α= 填入表中的元素個數 / 散列表的長度 α是散列表裝滿程度的標志因子。由於表長是定值，α與「填入表中的元素個數」成正比，所以，α越大，填入表中的元素較多，產生沖突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素較少，產生沖突的可能性就越小。 實際上，散列表的平均查找長度是裝填因子α的函數，只是不同處理沖突的方法有不同的函數。 了解了hash基本定義，就不能不提到一些著名的hash演算法，MD5 和 SHA-1 可以說是目前應用最廣泛的Hash演算法，而它們都是以 MD4 為基礎設計的。那麼他們都是什麼意思呢? 這里簡單說一下： （1) MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年設計的，MD 是 Message Digest 的縮寫。它適用在32位字長的處理器上用高速軟體實現--它是基於 32 位操作數的位操作來實現的。 （2) MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 於1991年對MD4的改進版本。它對輸入仍以512位分組，其輸出是4個32位字的級聯，與 MD4 相同。MD5比MD4來得復雜，並且速度較之要慢一點，但更安全，在抗分析和抗差分方面表現更好 （3) SHA-1 及其他 SHA1是由NIST NSA設計為同DSA一起使用的，它對長度小於264的輸入，產生長度為160bit的散列值，因此抗窮舉(brute-force)性更好。SHA-1 設計時基於和MD4相同原理,並且模仿了該演算法。 那麼這些Hash演算法到底有什麼用呢? Hash演算法在信息安全方面的應用主要體現在以下的3個方面： （1) 文件校驗 我們比較熟悉的校驗演算法有奇偶校驗和CRC校驗，這2種校驗並沒有抗數據篡改的能力，它們一定程度上能檢測並糾正數據傳輸中的信道誤碼，但卻不能防止對數據的惡意破壞。 MD5 Hash演算法的"數字指紋"特性，使它成為目前應用最廣泛的一種文件完整性校驗和(Checksum)演算法，不少Unix系統有提供計算md5 checksum的命令。 （2) 數字簽名 Hash 演算法也是現代密碼體系中的一個重要組成部分。由於非對稱演算法的運算速度較慢，所以在數字簽名協議中，單向散列函數扮演了一個重要的角色。 對 Hash 值，又稱"數字摘要"進行數字簽名，在統計上可以認為與對文件本身進行數字簽名是等效的。而且這樣的協議還有其他的優點。 （3) 鑒權協議 如下的鑒權協議又被稱作挑戰--認證模式：在傳輸信道是可被偵聽，但不可被篡改的情況下，這是一種簡單而安全的方法。 MD5、SHA1的破解 2004年8月17日，在美國加州聖芭芭拉召開的國際密碼大會上，山東大學王小雲教授在國際會議上首次宣布了她及她的研究小組近年來的研究成果——對MD5、HAVAL－128、MD4和RIPEMD等四個著名密碼演算法的破譯結果。 次年二月宣布破解SHA-1密碼。
[編輯本段]實際應用
以上就是一些關於hash以及其相關的一些基本預備知識。那麼在emule裡面他具體起到什麼作用呢? 大家都知道emule是基於P2P （Peer-to-peer的縮寫，指的是點對點的意思的軟體）， 它採用了"多源文件傳輸協議」(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。在協議中，定義了一系列傳輸、壓縮和打包還有積分的標准，emule 對於每個文件都有md5-hash的演算法設置，這使得該文件獨一無二，並且在整個網路上都可以追蹤得到。 什麼是文件的hash值呢? MD5-Hash-文件的數字文摘通過Hash函數計算得到。不管文件長度如何，它的Hash函數計算結果是一個固定長度的數字。與加密演算法不同，這一個Hash演算法是一個不可逆的單向函數。採用安全性高的Hash演算法，如MD5、SHA時，兩個不同的文件幾乎不可能得到相同的Hash結果。因此，一旦文件被修改，就可檢測出來。 當我們的文件放到emule裡面進行共享發布的時候，emule會根據hash演算法自動生成這個文件的hash值，他就是這個文件唯一的身份標志，它包含了這個文件的基本信息,然後把它提交到所連接的伺服器。當有他人想對這個文件提出下載請求的時候， 這個hash值可以讓他人知道他正在下載的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他屬性被更改之後（如名稱等）這個值就更顯得重要。而且伺服器還提供了,這個文件當前所在的用戶的地址,埠等信息,這樣emule就知道到哪裡去下載了。 一般來講我們要搜索一個文件，emule在得到了這個信息後，會向被添加的伺服器發出請求，要求得到有相同hash值的文件。而伺服器則返回持有這個文件的用戶信息。這樣我們的客戶端就可以直接的和擁有那個文件的用戶溝通，看看是不是可以從他那裡下載所需的文件。 對於emule中文件的hash值是固定的，也是唯一的，它就相當於這個文件的信息摘要，無論這個文件在誰的機器上，他的hash值都是不變的，無論過了多長時間，這個值始終如一，當我們在進行文件的下載上傳過程中，emule都是通過這個值來確定文件。 那麼什麼是userhash呢? 道理同上，當我們在第一次使用emule的時候，emule會自動生成一個值，這個值也是唯一的，它是我們在emule世界裡面的標志，只要你不卸載，不刪除config，你的userhash值也就永遠不變，積分制度就是通過這個值在起作用，emule裡面的積分保存，身份識別，都是使用這個值，而和你的id和你的用戶名無關，你隨便怎麼改這些東西，你的userhash值都是不變的，這也充分保證了公平性。其實他也是一個信息摘要，只不過保存的不是文件信息，而是我們每個人的信息。 那麼什麼是hash文件呢? 我們經常在emule日誌裡面看到，emule正在hash文件，這里就是利用了hash演算法的文件校驗性這個功能了，文章前面已經說了一些這些功能，其實這部分是一個非常復雜的過程，目前在ftp,bt等軟體裡面都是用的這個基本原理，emule裡面是採用文件分塊傳輸，這樣傳輸的每一塊都要進行對比校驗，如果錯誤則要進行重新下載，這期間這些相關信息寫入met文件，直到整個任務完成，這個時候part文件進行重新命名，然後使用move命令，把它傳送到incoming文件裡面，然後met文件自動刪除，所以我們有的時候會遇到hash文件失敗，就是指的是met裡面的信息出了錯誤不能夠和part文件匹配，另外有的時候開機也要瘋狂hash，有兩種情況一種是你在第一次使用，這個時候要hash提取所有文件信息，還有一種情況就是上一次你非法關機，那麼這個時候就是要進行排錯校驗了。 關於hash的演算法研究，一直是信息科學裡面的一個前沿，尤其在網路技術普及的今天，他的重要性越來越突出，其實我們每天在網上進行的信息交流安全驗證，我們在使用的操作系統密鑰原理，裡面都有它的身影，特別對於那些研究信息安全有興趣的朋友，這更是一個打開信息世界的鑰匙，他在hack世界裡面也是一個研究的焦點。 一般的線性表、樹中，記錄在結構中的相對位置是隨機的即和記錄的關鍵字之間不存在確定的關系，在結構中查找記錄時需進行一系列和關鍵字的比較。這一類查找方法建立在「比較」的基礎上，查找的效率與比較次數密切相關。理想的情況是能直接找到需要的記錄，因此必須在記錄的存儲位置和它的關鍵字之間建立一確定的對應關系f，使每個關鍵字和結構中一個唯一的存儲位置相對應。因而查找時，只需根據這個對應關系f找到給定值K的像f(K)。若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上，由此不需要進行比較便可直接取得所查記錄。在此，稱這個對應關系f為哈希函數，按這個思想建立的表為哈希表（又稱為雜湊法或散列表）。 哈希表不可避免沖突(collision)現象：對不同的關鍵字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函數值的關鍵字對該哈希函數來說稱為同義詞(synonym)。 因此，在建造哈希表時不僅要設定一個好的哈希函數，而且要設定一種處理沖突的方法。可如下描述哈希表：根據設定的哈希函數H(key)和所選中的處理沖突的方法，將一組關鍵字映象到一個有限的、地址連續的地址集(區間)上並以關鍵字在地址集中的「象」作為相應記錄在表中的存儲位置，這種表被稱為哈希表。 對於動態查找表而言，1) 表長不確定；2)在設計查找表時，只知道關鍵字所屬范圍，而不知道確切的關鍵字。因此，一般情況需建立一個函數關系，以f(key)作為關鍵字為key的錄在表中的位置，通常稱這個函數f(key)為哈希函數。(注意：這個函數並不一定是數學函數) 哈希函數是一個映象，即：將關鍵字的集合映射到某個地址集合上，它的設置很靈活，只要這個地址集合的大小不超出允許范圍即可。 現實中哈希函數是需要構造的，並且構造的好才能使用的好。 用途：加密，解決沖突問題。。。。 用途很廣，比特精靈中就使用了哈希函數，你可 以自己看看。 具體可以學習一下數據結構和演算法的書。
[編輯本段]字元串哈希函數
（著名的ELFhash演算法） int ELFhash(char *key) return h%MOD; }

『叄』 哈希表演算法的處理沖突的方法

如果兩個同學分別叫 劉麗 劉蘭，當加入劉蘭時，地址24發生了沖突，我們可以以某種規律使用其它的存儲位置，如果選擇的一個其它位置仍有沖突，則再選下一個，直到找到沒有沖突的位置。選擇其它位置的方法有：
1、開放定址法
Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k

『肆』 哈希表的設計與實現(線性探測再散列法解決沖突）

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。
[編輯本段]基本概念
* 若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上。由此，不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關系f為散列函數(Hash function)，按這個思想建立的表為散列表。 * 對不同的關鍵字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，這種現象稱沖突。具有相同函數值的關鍵字對該散列函數來說稱做同義詞。綜上所述，根據散列函數H(key)和處理沖突的方法將一組關鍵字映象到一個有限的連續的地址集（區間）上，並以關鍵字在地址集中的「象」 作為記錄在表中的存儲位置，這種表便稱為散列表，這一映象過程稱為散列造表或散列，所得的存儲位置稱散列地址。 * 若對於關鍵字集合中的任一個關鍵字，經散列函數映象到地址集合中任何一個地址的概率是相等的，則稱此類散列函數為均勻散列函數(Uniform Hash function)，這就是使關鍵字經過散列函數得到一個「隨機的地址」，從而減少沖突。
[編輯本段]常用的構造散列函數的方法
散列函數能使對一個數據序列的訪問過程更加迅速有效，通過散列函數，數據元素將被更快地定位ǐ 1. 直接定址法：取關鍵字或關鍵字的某個線性函數值為散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b，其中a和b為常數（這種散列函數叫做自身函數） 2. 數字分析法 3. 平方取中法 4. 折疊法 5. 隨機數法 6. 除留余數法：取關鍵字被某個不大於散列表表長m的數p除後所得的余數為散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不僅可以對關鍵字直接取模，也可在折疊、平方取中等運算之後取模。對p的選擇很重要，一般取素數或m，若p選的不好，容易產生同義詞。
[編輯本段]處理沖突的方法
1. 開放定址法：Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)為散列函數，m為散列表長，di為增量序列，可有下列三種取法： 1. di=1,2,3,…, m-1，稱線性探測再散列； 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)稱二次探測再散列; 3. di=偽隨機數序列，稱偽隨機探測再散列。 == 2. 再散列法：Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函數，即在同義詞產生地址沖突時計算另一個散列函數地址，直到沖突不再發生，這種方法不易產生「聚集」，但增加了計算時間。 3. 鏈地址法(拉鏈法) 4. 建立一個公共溢出區
[編輯本段]查找的性能分析
散列表的查找過程基本上和造表過程相同。一些關鍵碼可通過散列函數轉換的地址直接找到，另一些關鍵碼在散列函數得到的地址上產生了沖突，需要按處理沖突的方法進行查找。在介紹的三種處理沖突的方法中，產生沖突後的查找仍然是給定值與關鍵碼進行比較的過程。所以，對散列表查找效率的量度，依然用平均查找長度來衡量。 查找過程中，關鍵碼的比較次數，取決於產生沖突的多少，產生的沖突少，查找效率就高，產生的沖突多，查找效率就低。因此，影響產生沖突多少的因素，也就是影響查找效率的因素。影響產生沖突多少有以下三個因素： 1. 散列函數是否均勻； 2. 處理沖突的方法； 3. 散列表的裝填因子。 散列表的裝填因子定義為：α= 填入表中的元素個數 / 散列表的長度 α是散列表裝滿程度的標志因子。由於表長是定值，α與「填入表中的元素個數」成正比，所以，α越大，填入表中的元素較多，產生沖突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素較少，產生沖突的可能性就越小。 實際上，散列表的平均查找長度是裝填因子α的函數，只是不同處理沖突的方法有不同的函數。 了解了hash基本定義，就不能不提到一些著名的hash演算法，MD5 和 SHA-1 可以說是目前應用最廣泛的Hash演算法，而它們都是以 MD4 為基礎設計的。那麼他們都是什麼意思呢? 這里簡單說一下： （1) MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年設計的，MD 是 Message Digest 的縮寫。它適用在32位字長的處理器上用高速軟體實現--它是基於 32 位操作數的位操作來實現的。 （2) MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 於1991年對MD4的改進版本。它對輸入仍以512位分組，其輸出是4個32位字的級聯，與 MD4 相同。MD5比MD4來得復雜，並且速度較之要慢一點，但更安全，在抗分析和抗差分方面表現更好 （3) SHA-1 及其他 SHA1是由NIST NSA設計為同DSA一起使用的，它對長度小於264的輸入，產生長度為160bit的散列值，因此抗窮舉(brute-force)性更好。SHA-1 設計時基於和MD4相同原理,並且模仿了該演算法。 那麼這些Hash演算法到底有什麼用呢? Hash演算法在信息安全方面的應用主要體現在以下的3個方面： （1) 文件校驗 我們比較熟悉的校驗演算法有奇偶校驗和CRC校驗，這2種校驗並沒有抗數據篡改的能力，它們一定程度上能檢測並糾正數據傳輸中的信道誤碼，但卻不能防止對數據的惡意破壞。 MD5 Hash演算法的"數字指紋"特性，使它成為目前應用最廣泛的一種文件完整性校驗和(Checksum)演算法，不少Unix系統有提供計算md5 checksum的命令。 （2) 數字簽名 Hash 演算法也是現代密碼體系中的一個重要組成部分。由於非對稱演算法的運算速度較慢，所以在數字簽名協議中，單向散列函數扮演了一個重要的角色。 對 Hash 值，又稱"數字摘要"進行數字簽名，在統計上可以認為與對文件本身進行數字簽名是等效的。而且這樣的協議還有其他的優點。 （3) 鑒權協議 如下的鑒權協議又被稱作挑戰--認證模式：在傳輸信道是可被偵聽，但不可被篡改的情況下，這是一種簡單而安全的方法。 MD5、SHA1的破解 2004年8月17日，在美國加州聖芭芭拉召開的國際密碼大會上，山東大學王小雲教授在國際會議上首次宣布了她及她的研究小組近年來的研究成果——對MD5、HAVAL－128、MD4和RIPEMD等四個著名密碼演算法的破譯結果。 次年二月宣布破解SHA-1密碼。
[編輯本段]實際應用
以上就是一些關於hash以及其相關的一些基本預備知識。那麼在emule裡面他具體起到什麼作用呢? 大家都知道emule是基於P2P （Peer-to-peer的縮寫，指的是點對點的意思的軟體）， 它採用了"多源文件傳輸協議」(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。在協議中，定義了一系列傳輸、壓縮和打包還有積分的標准，emule 對於每個文件都有md5-hash的演算法設置，這使得該文件獨一無二，並且在整個網路上都可以追蹤得到。 什麼是文件的hash值呢? MD5-Hash-文件的數字文摘通過Hash函數計算得到。不管文件長度如何，它的Hash函數計算結果是一個固定長度的數字。與加密演算法不同，這一個Hash演算法是一個不可逆的單向函數。採用安全性高的Hash演算法，如MD5、SHA時，兩個不同的文件幾乎不可能得到相同的Hash結果。因此，一旦文件被修改，就可檢測出來。 當我們的文件放到emule裡面進行共享發布的時候，emule會根據hash演算法自動生成這個文件的hash值，他就是這個文件唯一的身份標志，它包含了這個文件的基本信息,然後把它提交到所連接的伺服器。當有他人想對這個文件提出下載請求的時候， 這個hash值可以讓他人知道他正在下載的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他屬性被更改之後（如名稱等）這個值就更顯得重要。而且伺服器還提供了,這個文件當前所在的用戶的地址,埠等信息,這樣emule就知道到哪裡去下載了。 一般來講我們要搜索一個文件，emule在得到了這個信息後，會向被添加的伺服器發出請求，要求得到有相同hash值的文件。而伺服器則返回持有這個文件的用戶信息。這樣我們的客戶端就可以直接的和擁有那個文件的用戶溝通，看看是不是可以從他那裡下載所需的文件。 對於emule中文件的hash值是固定的，也是唯一的，它就相當於這個文件的信息摘要，無論這個文件在誰的機器上，他的hash值都是不變的，無論過了多長時間，這個值始終如一，當我們在進行文件的下載上傳過程中，emule都是通過這個值來確定文件。 那麼什麼是userhash呢? 道理同上，當我們在第一次使用emule的時候，emule會自動生成一個值，這個值也是唯一的，它是我們在emule世界裡面的標志，只要你不卸載，不刪除config，你的userhash值也就永遠不變，積分制度就是通過這個值在起作用，emule裡面的積分保存，身份識別，都是使用這個值，而和你的id和你的用戶名無關，你隨便怎麼改這些東西，你的userhash值都是不變的，這也充分保證了公平性。其實他也是一個信息摘要，只不過保存的不是文件信息，而是我們每個人的信息。 那麼什麼是hash文件呢? 我們經常在emule日誌裡面看到，emule正在hash文件，這里就是利用了hash演算法的文件校驗性這個功能了，文章前面已經說了一些這些功能，其實這部分是一個非常復雜的過程，目前在ftp,bt等軟體裡面都是用的這個基本原理，emule裡面是採用文件分塊傳輸，這樣傳輸的每一塊都要進行對比校驗，如果錯誤則要進行重新下載，這期間這些相關信息寫入met文件，直到整個任務完成，這個時候part文件進行重新命名，然後使用move命令，把它傳送到incoming文件裡面，然後met文件自動刪除，所以我們有的時候會遇到hash文件失敗，就是指的是met裡面的信息出了錯誤不能夠和part文件匹配，另外有的時候開機也要瘋狂hash，有兩種情況一種是你在第一次使用，這個時候要hash提取所有文件信息，還有一種情況就是上一次你非法關機，那麼這個時候就是要進行排錯校驗了。 關於hash的演算法研究，一直是信息科學裡面的一個前沿，尤其在網路技術普及的今天，他的重要性越來越突出，其實我們每天在網上進行的信息交流安全驗證，我們在使用的操作系統密鑰原理，裡面都有它的身影，特別對於那些研究信息安全有興趣的朋友，這更是一個打開信息世界的鑰匙，他在hack世界裡面也是一個研究的焦點。 一般的線性表、樹中，記錄在結構中的相對位置是隨機的即和記錄的關鍵字之間不存在確定的關系，在結構中查找記錄時需進行一系列和關鍵字的比較。這一類查找方法建立在「比較」的基礎上，查找的效率與比較次數密切相關。理想的情況是能直接找到需要的記錄，因此必須在記錄的存儲位置和它的關鍵字之間建立一確定的對應關系f，使每個關鍵字和結構中一個唯一的存儲位置相對應。因而查找時，只需根據這個對應關系f找到給定值K的像f(K)。若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上，由此不需要進行比較便可直接取得所查記錄。在此，稱這個對應關系f為哈希函數，按這個思想建立的表為哈希表（又稱為雜湊法或散列表）。 哈希表不可避免沖突(collision)現象：對不同的關鍵字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2，而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函數值的關鍵字對該哈希函數來說稱為同義詞(synonym)。 因此，在建造哈希表時不僅要設定一個好的哈希函數，而且要設定一種處理沖突的方法。可如下描述哈希表：根據設定的哈希函數H(key)和所選中的處理沖突的方法，將一組關鍵字映象到一個有限的、地址連續的地址集(區間)上並以關鍵字在地址集中的「象」作為相應記錄在表中的存儲位置，這種表被稱為哈希表。 對於動態查找表而言，1) 表長不確定；2)在設計查找表時，只知道關鍵字所屬范圍，而不知道確切的關鍵字。因此，一般情況需建立一個函數關系，以f(key)作為關鍵字為key的錄在表中的位置，通常稱這個函數f(key)為哈希函數。(注意：這個函數並不一定是數學函數) 哈希函數是一個映象，即：將關鍵字的集合映射到某個地址集合上，它的設置很靈活，只要這個地址集合的大小不超出允許范圍即可。 現實中哈希函數是需要構造的，並且構造的好才能使用的好。 用途：加密，解決沖突問題。。。。 用途很廣，比特精靈中就使用了哈希函數，你可 以自己看看。 具體可以學習一下數據結構和演算法的書。
[編輯本段]字元串哈希函數
（著名的ELFhash演算法） int ELFhash(char *key) return h%MOD; }

『伍』 用鏈表法的基本原理如何解決哈希沖突

向哈希表中添加一個節點B時，如果哈希表中已經存在一個具有相同哈希值的節點A，則將新節點B添加到以A為頭節點的鏈表中。

『陸』 如何解決Hash中的沖突問題

1、開放定址法
用開放定址法解決沖突的做法是：當沖突發生時，使用某種探查(亦稱探測)技術在散列表中形成一個探查(測)序列。沿此序列逐個單元地查找，直到找到給定 的關鍵字，或者碰到一個開放的地址(即該地址單元為空)為止（若要插入，在探查到開放的地址，則可將待插入的新結點存人該地址單元）。查找時探查到開放的 地址則表明表中無待查的關鍵字，即查找失敗。注意：
①用開放定址法建立散列表時，建表前須將表中所有單元(更嚴格地說，是指單元中存儲的關鍵字)置空。
②空單元的表示與具體的應用相關。
按照形成探查序列的方法不同，可將開放定址法區分為線性探查法、線性補償探測法、隨機探測等。
（1）線性探查法(Linear Probing)
該方法的基本思想是：
將散列表T[0..m-1]看成是一個循環向量，若初始探查的地址為d(即h(key)=d)，則最長的探查序列為：
d，d+l，d+2，…，m-1，0，1，…，d-1
即:探查時從地址d開始，首先探查T[d]，然後依次探查T[d+1]，…，直到T[m-1]，此後又循環到T[0]，T[1]，…，直到探查到 T[d-1]為止。
探查過程終止於三種情況：
(1)若當前探查的單元為空，則表示查找失敗（若是插入則將key寫入其中）；
(2)若當前探查的單元中含有key，則查找成功，但對於插入意味著失敗；
(3)若探查到T[d-1]時仍未發現空單元也未找到key，則無論是查找還是插入均意味著失敗(此時表滿)。
利用開放地址法的一般形式，線性探查法的探查序列為：
hi=(h(key)+i)％m 0≤i≤m-1 //即di=i
用線性探測法處理沖突，思路清晰，演算法簡單，但存在下列缺點：
① 處理溢出需另編程序。一般可另外設立一個溢出表，專門用來存放上述哈希表中放不下的記錄。此溢出表最簡單的結構是順序表，查找方法可用順序查找。
② 按上述演算法建立起來的哈希表，刪除工作非常困難。假如要從哈希表 HT 中刪除一個記錄，按理應將這個記錄所在位置置為空，但我們不能這樣做，而只能標上已被刪除的標記，否則，將會影響以後的查找。
③ 線性探測法很容易產生堆聚現象。所謂堆聚現象，就是存入哈希表的記錄在表中連成一片。按照線性探測法處理沖突，如果生成哈希地址的連續序列愈長 ( 即不同關鍵字值的哈希地址相鄰在一起愈長 ) ，則當新的記錄加入該表時，與這個序列發生沖突的可能性愈大。因此，哈希地址的較長連續序列比較短連續序列生長得快，這就意味著，一旦出現堆聚 ( 伴隨著沖突 ) ，就將引起進一步的堆聚。
（2）線性補償探測法
線性補償探測法的基本思想是：
將線性探測的步長從 1 改為 Q ，即將上述演算法中的 j ＝ (j ＋ 1) % m 改為： j ＝ (j ＋ Q) % m ，而且要求 Q 與 m 是互質的，以便能探測到哈希表中的所有單元。
【例】 PDP-11 小型計算機中的匯編程序所用的符合表，就採用此方法來解決沖突，所用表長 m ＝ 1321 ，選用 Q ＝ 25 。 2、拉鏈法
（1）拉鏈法解決沖突的方法
拉鏈法解決沖突的做法是：將所有關鍵字為同義詞的結點鏈接在同一個單鏈表中。若選定的散列表長度為m，則可將散列表定義為一個由m個頭指針組成的指針數 組T[0..m-1]。凡是散列地址為i的結點，均插入到以T[i]為頭指針的單鏈表中。T中各分量的初值均應為空指針。在拉鏈法中，裝填因子α可以大於 1，但一般均取α≤1。
【例】設有 m ＝ 5 ， H(K) ＝ K mod 5 ，關鍵字值序例 5 ， 21 ， 17 ， 9 ， 15 ， 36 ， 41 ， 24 ，按外鏈地址法所建立的哈希表如下圖所示：

（2）拉鏈法的優點
與開放定址法相比，拉鏈法有如下幾個優點：
①拉鏈法處理沖突簡單，且無堆積現象，即非同義詞決不會發生沖突，因此平均查找長度較短；
②由於拉鏈法中各鏈表上的結點空間是動態申請的，故它更適合於造表前無法確定表長的情況；
③開放定址法為減少沖突，要求裝填因子α較小，故當結點規模較大時會浪費很多空間。而拉鏈法中可取α≥1，且結點較大時，拉鏈法中增加的指針域可忽略不計，因此節省空間；
④在用拉鏈法構造的散列表中，刪除結點的操作易於實現。只要簡單地刪去鏈表上相應的結點即可。而對開放地址法構造的散列表，刪除結點不能簡單地將被刪結 點的空間置為空，否則將截斷在它之後填人散列表的同義詞結點的查找路徑。這是因為各種開放地址法中，空地址單元(即開放地址)都是查找失敗的條件。因此在 用開放地址法處理沖突的散列表上執行刪除操作，只能在被刪結點上做刪除標記，而不能真正刪除結點。

（3）拉鏈法的缺點
拉鏈法的缺點是：指針需要額外的空間，故當結點規模較小時，開放定址法較為節省空間，而若將節省的指針空間用來擴大散列表的規模，可使裝填因子變小，這又減少了開放定址法中的沖突，從而提高平均查找速度。

『柒』 哈希表影響產生沖突的因素有什麼

影響產生沖突多少有以下三個因素：1.散列函數是否均勻；2.處理沖突的方法；3.散列表的裝填因子 希望我的回答對你有用。

『捌』 C語言 數據結構中解決沖突的方法是什麼

可以參考如下方法：

1 基本原理
使用一個下標范圍比較大的數組來存儲元素。可以設計一個函數（哈希函數， 也叫做散列函數），使得每個元素的關鍵字都與一個函數值（即數組下標）相對應，於是用這個數組單元來存儲這個元素；也可以簡單的理解為，按照關鍵字為每一個元素"分類"，然後將這個元素存儲在相應"類"所對應的地方。
但是，不能夠保證每個元素的關鍵字與函數值是一一對應的，因此極有可能出現對於不同的元素，卻計算出了相同的函數值，這樣就產生了"沖突"，換句話說，就是把不同的元素分在了相同的"類"之中。後面我們將看到一種解決"沖突"的簡便做法。
總的來說，"直接定址"與"解決沖突"是哈希表的兩大特點。

2 函數構造
構造函數的常用方法（下面為了敘述簡潔，設 h(k) 表示關鍵字為 k 的元素所對應的函數值）：
a) 除余法：
選擇一個適當的正整數 p ，令 h(k ) = k mod p
這里， p 如果選取的是比較大的素數，效果比較好。而且此法非常容易實現，因此是最常用的方法。
b) 數字選擇法：
如果關鍵字的位數比較多，超過長整型範圍而無法直接運算，可以選擇其中數字分布比較均勻的若干位，所組成的新的值作為關鍵字或者直接作為函數值。

3 沖突處理
線性重新散列技術易於實現且可以較好的達到目的。令數組元素個數為 S ，則當 h(k) 已經存儲了元素的時候，依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存儲單元為止（或者從頭到尾掃描一圈仍未發現空單元，這就是哈希表已經滿了，發生了錯誤。當然這是可以通過擴大數組范圍避免的）。

4 支持運算
哈希表支持的運算主要有：初始化(makenull)、哈希函數值的運算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。
設插入的元素的關鍵字為 x ，A 為存儲的數組。
初始化比較容易，例如
const empty=maxlongint; // 用非常大的整數代表這個位置沒有存儲元素
p=9997; // 表的大小
procere makenull;
var i:integer;
begin
for i:=0 to p-1 do
A[i]:=empty;
End;
哈希函數值的運算根據函數的不同而變化，例如除余法的一個例子：
function h(x:longint):Integer;
begin
h:= x mod p;
end;
我們注意到，插入和查找首先都需要對這個元素定位，即如果這個元素若存在，它應該存儲在什麼位置，因此加入一個定位的函數 locate
function locate(x:longint):integer;
var orig,i:integer;
begin
orig:=h(x);
i:=0;
while (i<S)and(A[(orig+i)mod S]<>x)and(A[(orig+i)mod S]<>empty) do
inc(i);
//當這個循環停下來時，要麼找到一個空的存儲單元，要麼找到這個元
//素存儲的單元，要麼表已經滿了
locate:=(orig+i) mod S;
end;
插入元素
procere insert(x:longint);
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x); //定位函數的返回值
if A[posi]=empty then A[posi]:=x
else error; //error 即為發生了錯誤，當然這是可以避免的
end;
查找元素是否已經在表中
procere member(x:longint):boolean;
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x);
if A[posi]=x then member:=true
else member:=false;
end;
這些就是建立在哈希表上的常用基本運算。

4.1 應用的簡單原則
什麼時候適合應用哈希表呢？如果發現解決這個問題時經常要詢問："某個元素是否在已知集合中？"，也就是需要高效的數據存儲和查找，則使用哈希表是最好不過的了！那麼，在應用哈希表的過程中，值得注意的是什麼呢？
哈希函數的設計很重要。一個不好的哈希函數，就是指造成很多沖突的情況，從前面的例子已經可以看出來，解決沖突會浪費掉大量時間，因此我們的目標就是盡力避免沖突。前面提到，在使用"除余法"的時候，h(k)=k mod p ，p 最好是一個大素數。這就是為了盡力避免沖突。為什麼呢？假設 p=1000 ，則哈希函數分類的標准實際上就變成了按照末三位數分類，這樣最多1000類，沖突會很多。一般地說，如果 p 的約數越多，那麼沖突的幾率就越大。
簡單的證明：假設 p 是一個有較多約數的數，同時在數據中存在 q 滿足 gcd(p,q)=d >1 ，即有 p=a*d , q=b*d, 則有 q mod p= q - p* [q div p] =q - p*[b div a] . ① 其中 [b div a ] 的取值范圍是不會超過 [0，b] 的正整數。也就是說， [b div a] 的值只有 b+1 種可能，而 p 是一個預先確定的數。因此 ① 式的值就只有 b+1 種可能了。這樣，雖然mod 運算之後的余數仍然在 [0，p-1] 內，但是它的取值僅限於 ① 可能取到的那些值。也就是說余數的分布變得不均勻了。容易看出， p 的約數越多，發生這種余數分布不均勻的情況就越頻繁，沖突的幾率越高。而素數的約數是最少的，因此我們選用大素數。記住"素數是我們的得力助手"。
另一方面，一味的追求低沖突率也不好。理論上，是可以設計出一個幾乎完美，幾乎沒有沖突的函數的。然而，這樣做顯然不值得，因為這樣的函數設計很浪費時間而且編碼一定很復雜，與其花費這么大的精力去設計函數，還不如用一個雖然沖突多一些但是編碼簡單的函數。因此，函數還需要易於編碼，即易於實現。
綜上所述，設計一個好的哈希函數是很關鍵的。而"好"的標准，就是較低的沖突率和易於實現。

『玖』 哈希表的處理沖突

1. 開放定址法：Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2，…，k(k<=m-1），其中H(key）為散列函數，m為散列表長，di為增量序列，可有下列三種取法：
1.1. di=1,2,3，…，m-1，稱線性探測再散列；
1.2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2，⑶^2，…，±（k)^2,(k<=m/2）稱二次探測再散列；
1.3. di=偽隨機數序列，稱偽隨機探測再散列。
2. 再散列法：Hi=RHi(key),i=1,2，…，k RHi均是不同的散列函數，即在同義詞產生地址沖突時計算另一個散列函數地址，直到沖突不再發生，這種方法不易產生「聚集」，但增加了計算時間。
3. 鏈地址法（拉鏈法）
4. 建立一個公共溢出區