【C++庖丁解牛】哈希表/散列表的设计原理 | 哈希函数，C++哈希表/散列表设计原理详解，哈希函数的核心作用与实现方法解析

摘要：本文介绍了哈希表（散列表）的设计原理，重点阐述了哈希函数的作用和选择。哈希函数是哈希表的核心，它将数据映射到特定的存储位置，提高了数据查找的效率。文章通过C++的角度解析了哈希表的设计和实现，帮助读者深入理解哈希表的工作原理及其在编程中的应用。

我专注于一系列领域的知识，包括但不限于C、C++、数据结构、TCP/IP以及数据库等，感谢你的陪伴与支持，让我们一起继续加油，探索更多知识的边界。

以下是关于哈希表的前言及一些基础概念的修正和补充内容：

目录

前言

哈希概念

哈希冲突

哈希函数

哈希冲突解决

+ 闭散列

+ 开散列

哈希表（Hash Table）是一种基于哈希函数实现的关联容器，其效率较高的原因在于，通过哈希函数将关键码映射到存储位置，实现了快速查找、插入和删除操作。

哈希概念

哈希，又被称为散列，是一种将关键码与其存储位置建立映射关系的方法，在传统的顺序结构或平衡树中，元素的搜索效率取决于关键码的比较次数，而在哈希表中，理想情况下，我们可以直接通过哈希函数找到元素的位置，无需进行比较。

哈希冲突

尽管我们希望通过哈希函数实现一对一的映射关系，但在实际应用中，不同的关键码可能会映射到同一个存储位置，这就是哈希冲突或哈希碰撞，同义词是指具有不同关键码但具有相同哈希地址的数据元素。

哈希函数

设计哈希函数的原则包括：定义域覆盖全部关键码，值域在0到m-1之间（m为散列表的地址数），计算出的地址能均匀分布在整个空间中，以及函数应该简单。

常见哈希函数包括直接定址法、除留余数法等，直接定址法是根据关键字的某个线性函数来直接确定散列地址，除留余数法则是用关键字被一个大质数取模得到散列地址，需要注意的是，设计哈希函数时要尽量避免冲突，并确保分布均匀。

哈希冲突解决

当发生哈希冲突时，有两种主要的解决方法：闭散列和开散列，闭散列（也称为开放地址法或链地址法）中，当发生冲突时，通过一定的规则（如线性探测、二次探测等）在表中寻找下一个可用的地址，开散列（也称为开放寻址）则是在插入元素时直接计算其哈希值并存储，当发生冲突时则重新计算哈希值或使用其他方法解决冲突，具体选择哪种方法取决于实际应用场景和需求。

是对哈希表的基本概念和冲突解决方法的修正和补充，希望对你有所帮助！