数据结构37：什么是散列
目录
一、散列：Hashing
二、散列表：基本概念
三、散列：示例
一、散列：Hashing
前面我们利用数据集中关于数据项之间排列关系的知识，来将查找算法进行了提升。
如果数据项之间是按大小排好序的话就可以利用二分查找来降低算法复杂度。
现在我们进一步构造一个新的数据结构，能使得查找算法的复杂度降到O(1)，这种概念称为“散列Hashing”
能够使得查找的次数降到常数级别，我们对数据项所处的位置就必须有更多的先验知识。如果我们事先能知道数据项应该出现在数据集中的什么位置，就可以直接到那个位置看看数据项是否存在即可。
由数据项好的值来确定其存放位置，如何能做到这一点呢？
二、散列表：基本概念
散列表（hash table，又称哈希表），是一种数据集，其中数据项的存储方式尤其有利于将来快速的查找定位。
散列表中的每一个存储位置，称为槽（slot），可以用来保存数据项，每个槽有一个唯一的名称。
例如，一个包含11个槽的散列表，槽的名称分别是0～10，在插入数据项之前，每个槽的值都是None，表示空槽。
实现从数据项到存储槽名称的转换的，称为散列函数（hash function）
下面的示例中，散列函数接受数据项作为参数，返回整数值0～10，表示数据项存储的槽号（名称）。
三、散列：示例
为了将数据项保存到散列表中，我们设计第一个散列函数
- 数据项：54， 26， 93， 17， 77， 31
有一种常用的散列方法是“求余数”，将数据项除以散列表的大小，得到的余数作为槽号。
实际上“求余数”的方法会以不同的形式出现在所有的散列函数里，因为散列函数返回的槽号必须在散列表大小范围之内，所以一般会对散列表大小求余。
本例中我们的散列函数是最简单的求余：h(item) = item % 11
按照散列函数h(item)为每个数据项计算出存放的位置之后，就可以将数据项存放到相应的槽中。
例子中的6个数据项插入后，占据了散列表11个槽中的6个。槽被数据项占据的比例称为散列表的“负载因子”，这里负载因子为6/11。
数据项都被保存到散列表之后，查表就无比简单，需查找某个数据项是否存在于表中，我们只需要使用同一个散列函数对查找项进行计算，测试返回的槽号所对应的槽中是否有数据项即可，实现了O(1)时间复杂度的查找算法。
不过这个方案也存在问题，这个数据相当凑巧，各自占据了不同的槽。假如还要保存44，h(44)=0，它跟77被被分配到同一个0#中，这种情况称为“冲突collision”，我们后面会讨论这个问题的解决方案。
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