元素特征转变为数组下标的方法就是散列法。散列法当然不止一种，下面列出三种比较常用的： 1，除法散列法
最直观的一种，上图使用的就是这种散列法，公式：
index = value % 16
学过汇编的都知道，求模数其实是通过一个除法运算得到的，所以叫“除法散列法”。
2，平方散列法
求index是非常频繁的操作，而乘法的运算要比除法来得省时（对现在的CPU来说，估计我们感觉不出来），所以我们考虑把除法换成乘法和一个位移操作。公式：
index = (value * value) >> 28 （右移，除以2^28。记法：左移变大，是乘。右移变小，是除。）
如果数值分配比较均匀的话这种方法能得到不错的结果，但我上面画的那个图的各个元素的值算出来的index都是0——非常失败。也许你还有个问题，value如果很大，value * value不会溢出吗？答案是会的，但我们这个乘法不关心溢出，因为我们根本不是为了获取相乘结果，而是为了获取index。
3，斐波那契（Fibonacci）散列法
平方散列法的缺点是显而易见的，所以我们能不能找出一个理想的乘数，而不是拿value本身当作乘数呢？答案是肯定的。
1，对于16位整数而言，这个乘数是40503。
2，对于32位整数而言，这个乘数是2654435769。
3，对于64位整数而言，这个乘数是11400714819323198485。
这几个“理想乘数”是如何得出来的呢？这跟一个法则有关，叫黄金分割法则，而描述黄金分割法则的最经典表达式无疑就是著名的斐波那契数列，即如此形式的序列：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,233, 377, 610， 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946，…。另外，斐波那契数列的值和太阳系八大行星的轨道半径的比例出奇吻合。
对我们常见的32位整数而言，公式：
index = (value * 2654435769) >> 28
如果用这种斐波那契散列法的话，那上面的图就变成这样了：
很明显，用斐波那契散列法调整之后要比原来的取摸散列法好很多。
适用范围
快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存。
基本原理及要点
hash函数选择，针对字符串、整数、排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。
扩展
d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。
问题实例（海量数据处理）
我们知道hash 表在海量数据处理中有着广泛的应用，下面，请看另一道百度面试题：
题目：海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
方案：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将IP直接存入内存，然后进行统计。
第三部分、最快的Hash表算法
接下来，咱们来具体分析一下一个最快的Hash表算法。
我们由一个简单的问题逐步入手：有一个庞大的字符串数组，然后给你一个单独的字符串，让你从这个数组中查找是否有这个字符串并找到它，你会怎么做？有一个方法最简单，老老实实从头查到尾，一个一个比较，直到找到为止，我想只要学过程序设计的人都能把这样一个程序作出来，但要是有程序员把这样的程序交给用户，我只能用无语来评价，或许它真的能工作，但...也只能如此了。
最合适的算法自然是使用HashTable（哈希表），先介绍介绍其中的基本知识，所谓Hash，一般是一个整数，通过某种算法，可以把一个字符串"压缩" 成一个整数。当然，无论如何，一个32位整数是无法对应回一个字符串的，但在程序中，两个字符串计算出的Hash值相等的可能非常小，下面看看在MPQ中的Hash算法：
函数一、以下的函数生成一个长度为0x500（合10进制数：1280）的cryptTable[0x500]
void prepareCryptTable(){ unsigned long seed = 0x00100001, index1 = 0, index2 = 0, i; for( index1 = 0; index1 < 0x100; index1++ ) { for( index2 = index1, i = 0; i < 5; i++, index2 += 0x100 ) { unsigned long temp1, temp2; seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB; temp1 = (seed & 0xFFFF) << 0x10; seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB; temp2 = (seed & 0xFFFF); cryptTable[index2] = ( temp1 | temp2 ); } }}
函数二、以下函数计算lpszFileName字符串的hash值，其中dwHashType为hash的类型（在下面的函数三GetHashTablePos函数中调用此函数二），其可以取的值为0、1、2；该函数返回lpszFileName 字符串的hash值：
unsigned long HashString( char *lpszFileName, unsigned long dwHashType ){ unsigned char *key = (unsigned char *)lpszFileName; unsigned long seed1 = 0x7FED7FED; unsigned long seed2 = 0xEEEEEEEE; int ch; while(*key != 0) { ch = toupper(*key++); seed1 = cryptTable[(dwHashType << 8) + ch] ^ (seed1 + seed2); seed2 = ch + seed1 + seed2 + (seed2 << 5) + 3; } return seed1; }
Blizzard的这个算法是非常高效的，被称为"One-Way Hash"（A one-way hash is a an algorithm that is constructed in such a way that deriving the original string (set of strings, actually) is virtually impossible）。举个例子，字符串"unitneutralacritter.grp"通过这个算法得到的结果是0xA26067F3。 |
