散列表

散列表（Hash table），是根据键（Key）而直接访问在存储器存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算出一个键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来让人访问，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。

一个通俗的例子是，为了查找电话簿中某人的号码，可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表（即建立人名 $x$ 到首字母 $F(x)$ 的一个函数关系），在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码，显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为关键字，“取首字母”是这个例子中散列函数的函数法则 $F()$ ，存放首字母的表对应散列表。关键字和函数法则理论上可以任意确定。

可以将散列表理解为一串按顺序放的数组，数组的下标是从key经过计算得出，数组每个位置存放 value。这里有很多将key转换为下标的函数，比如取模，md5等。可以在哈希表可视化页面直观操作，理解这里的数据结构。

基本概念

若关键字为 $k$ ，则其值存放在 $f(k)$ 的存储位置上。由此，不需比较便可直接获取所查记录。称这个对应关系 $f$ 为散列函数，按这个思想建立的表为散列表。

对不同的关键字可能得到同一散列地址，即 $k_{1}\neq k_{2}$ ，而 $f(k_{1})=f(k_{2})$ ，这种现象称为冲突（英语：Collision）。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数 $f(k)$ 和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。

若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数镜像到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数（Uniform Hash function），这就使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。

构造散列函数

散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快定位。

直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即 $hash(k)=k$ 或 $hash(k)=a\cdot k+b$ ，其中 $a\,b$ 为常数（这种散列函数叫做自身函数）
数字分析法：假设关键字是以r为基的数，并且哈希表中可能出现的关键字都是事先知道的，则可取关键字的若干数位组成哈希地址。
平方取中法：取关键字平方后的中间几位为哈希地址。通常在选定哈希函数时不一定能知道关键字的全部情况，取其中的哪几位也不一定合适，而一个数平方后的中间几位数和数的每一位都相关，由此使随机分布的关键字得到的哈希地址也是随机的。取的位数由表长决定。
折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为哈希地址。
随机数法
除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 $hash(k)=k\,{\bmod {\,}}p$ , $p\leq m$ 。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠法、平方取中法等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选择不好，容易产生冲突。

处理冲突

为了知道冲突产生的相同散列函数地址所对应的关键字，必须选用另外的散列函数，或者对冲突结果进行处理。而不发生冲突的可能性是非常之小的，所以通常对冲突进行处理。常用方法有以下几种：

开放寻址法（open addressing）： $hash_{i}=(hash(key)+d_{i})\,{\bmod {\,}}m$ , $i=1,2...k\,(k\leq m-1)$ ，其中 $hash(key)$ 为散列函数， $m$ 为散列表长， $d_{i}$ 为增量序列， $i$ 为已发生冲突的次数。增量序列可有下列取法：

d_{i}=1,2,3...(m-1)

称为线性探测（Linear Probing）；即

d_{i}=i

，或者为其他线性函数。相当于逐个探测存放地址的表，直到查找到一个空单元，把散列地址存放在该空单元。

d_{i}=\pm 1^{2},\pm 2^{2},\pm 3^{2}...\pm k^{2}

(k\leq m/2)

称为 平方探测(Quadratic Probing)。相对线性探测，相当于发生冲突时探测间隔

d_{i}=i^{2}

个单元的位置是否为空，如果为空，将地址存放进去。

d_{i}=

伪随机数序列，称为 伪随机探测。

显示线性探测填装一个散列表的过程：

关键字为{89,18,49,58,69}插入到一个散列表中的情况。此时线性探测的方法是取

d_{i}=i

。并假定取关键字除以10的余数为散列函数法则。

散列地址	插入89	插入18	插入49	插入58	插入69
0			49	49	49
1				58	58
2					69
3
4
5
6
7
8		18	18	18	18
9	89	89	89	89	89

第一次冲突发生在填装49的时候。地址为9的单元已经填装了89这个关键字，所以取

i=1

，往下查找一个单位，发现为空，所以将49填装在地址为0的空单元。第二次冲突则发生在58上，取

i=3

，往下查找3个单位，将58填装在地址为1的空单元。69同理。

表的大小选取至关重要，此处选取10作为大小，发生冲突的几率就比选择质数11作为大小的可能性大。越是质数，mod取余就越可能均匀分布在表的各处。

聚集（Cluster，也翻译做“堆积”）的意思是，在函数地址的表中，散列函数的结果不均匀地占据表的单元，形成区块，造成线性探测产生一次聚集（primary clustering）和平方探测的二次聚集（secondary clustering），散列到区块中的任何关键字需要查找多次试选单元才能插入表中，解决冲突，造成时间浪费。对于开放寻址法，聚集会造成性能的灾难性损失，是必须避免的。

单独链表法：将散列到同一个存储位置的所有元素保存在一个链表中。实现时，一种策略是散列表同一位置的所有冲突结果都是用栈存放的，新元素被插入到表的前端还是后端完全取决于怎样方便。

双散列。

再散列： $hash_{i}=hash_{i}(key)$ , $i=1,2...k$ 。 $hash_{i}$ 是一些散列函数。即在上次散列计算发生冲突时，利用该次冲突的散列函数地址产生新的散列函数地址，直到冲突不再发生。这种方法不易产生“聚集”（Cluster），但增加了计算时间。

建立一个公共溢出区。

例程

在C语言中，实现以上过程的简要程序^[1]：

开放寻址法：

// HashTable
InitializeTable(int TableSize) {
    HashTable H;
    int i;
    // 為散列表分配空間
    // 有些编譯器不支持為struct HashTable 分配空間，聲稱這是一個不完全的結構，
    // 可使用一个指向HashTable的指針為之分配空間。
    // 如：sizeof(Probe)，Probe作为HashTable在typedef定義的指針。
    H = malloc(sizeof(struct HashTable));
    // 散列表大小为一个質数
    H->TableSize = Prime;
    // 分配表所有地址的空間
    H->Cells = malloc(sizeof(Cell) * H->TableSize);
    // 地址初始為空
    for (i = 0; i < H->TableSize; i++)
        H->Cells[i].info = Empty;
    return H;
}

查找空单元并插入：

// Position
Find(ElementType Key, HashTable H) {
    Position Current;
    int CollisionNum;
    // 冲突次数初始为0
    // 通過表的大小對關鍵字進行處理
    CollisionNum = 0;
    Current = Hash( Key, H->TableSize );
    // 不為空時進行查詢
    while (H->Cells[Current].info != Empty &&
            H->Cells[Current].Element != Key) {
        Current = ++CollosionNum * ++CollisionNum;
        // 向下查找超過表範圍時回到表的開頭
        if (Current >= H->TableSize)
            Current -= H->TableSize;
    }
    return Current;
}

分离连接法

查找效率

散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。

查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素：

散列函数是否均匀；
处理冲突的方法；
散列表的载荷因子（英语：load factor）。

载荷因子

散列表的载荷因子定义为： $\alpha$ = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度

$\alpha$ 是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值， $\alpha$ 与“填入表中的元素个数”成正比，所以， $\alpha$ 越大，表明填入表中的元素越多，产生冲突的可能性就越大；反之， $\alpha$ 越小，标明填入表中的元素越少，产生冲突的可能性就越小。实际上，散列表的平均查找长度是载荷因子 $\alpha$ 的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。

对于开放寻址法，荷载因子是特别重要因素，应严格限制在0.7-0.8以下。超过0.8，查表时的CPU缓存不命中（cache missing）按照指数曲线上升。因此，一些采用开放寻址法的hash库，如Java的系统库限制了荷载因子为0.75，超过此值将resize散列表。

举例：Linux内核的bcache

Linux操作系统在物理文件系统与块设备驱动程序之间引入了“缓冲区缓存”（Buffer Cache，简称bcache）。当读写磁盘文件的数据，实际上都是对bcache操作，这大大提高了读写数据的速度。如果要读写的磁盘数据不在bcache中，即缓存不命中（miss），则把相应数据从磁盘加载到bcache中。一个缓存数据大小是与文件系统上一个逻辑块的大小相对应的（例如1KiB字节），在bcache中每个缓存数据块用struct buffer_head记载其元信息：

struct buffer_head {
    char *b_data;               // 指向缓存的数据块的指针
    unsigned long b_blocknr;    // 逻辑块号
    unsigned short b_dev;       // 设备号
    unsigned char b_uptodate;   // 缓存中的数据是否是最新的
    unsigned char b_dirt;       // 缓存中数据是否为脏数据
    unsigned char b_count;      // 这个缓存块被引用的次数
    unsigned char b_lock;       // b_lock表示这个缓存块是否被加锁
    struct task_struct *b_wait; // 等待在这个缓存块上的进程
    struct buffer_head *b_prev; // 指向缓存中相同hash值的下一个缓存块
    struct buffer_head *b_next; // 指向缓存中相同hash值的上一个缓存块
    struct buffer_head *b_prev_free; // 缓存块空闲链表中指向下一个缓存块
    struct buffer_head *b_next_free; // 缓存块空闲链表中指向上一个缓存块
};

整个bcache以struct buffer_head为基本数据单元，组织为一个封闭寻址（close addressing，即“单独链表法”解决冲突）的散列表struct buffer_head * hash_table[NR_HASH]; 散列函数的输入关键字是b_blocknr（逻辑块号）与b_dev（设备号）。计算hash值的散列函数表达式为：

(b_dev ^ b_blocknr) % NR_HASH

其中NR_HASH是散列表的条目总数。发生“ 冲突”的struct buffer_head，以b_prev与b_next指针组成一个双向（不循环）链表。bcache中所有的struct buffer_head，包括使用中不空闲与未使用空闲的struct buffer_head，以b_prev_free和b_next_free指针组成一个双向循环链表free_list，其中未使用空闲的struct buffer_head放在该链表的前部。

参考文献

^ Data Structures and Algorithm Analysis in C (2nd edition).. [2017-02-16]. （原始内容存档于2020-11-09）.

[例程-1] Data Structures and Algorithm Analysis in C (2nd edition).. [2017-02-16]. （原始内容存档于2020-11-09）.

[1]

查论编数据结构
类型	集合容器
抽象类型	关联数组多重关连数组（英语：Multimap）串列前向串列堆栈队列双端队列优先队列双端优先队列集合多重集并查集可持久化数据结构线段树
数组	字符串位数组环形缓冲器动态数组哈希表哈希数组树（英语：Hashed array tree）稀疏矩阵
链（英语：Linked data structure）	关联表（英语：Association list）链表跳跃列表松散链表（英语：Unrolled linked list）异或链表
树	线段树自平衡二叉查找树 B树二叉树 AA树 AVL树红黑树平衡树伸展树二叉查找树堆二叉堆左偏树二项堆斐波那契堆 R树 R*树 R+树希尔伯特R树（英语：Hilbert R-tree）希尔伯特前缀树哈希树
图	有向图有向无环图二元决策图无向图确定性非循环有限自动机（英语：Deterministic acyclic finite state automaton）
数据结构术语列表