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　　；，计算相应的函数值，将该值解释为节点的存储地址，并将节点存储在此存储单元之中。搜索时，使用相同的方法计算地址，然后转到相应的可用于快速检索节点。哈希（也称为“哈希”）是一种重要的存储方法，也是一种常见的检索方法

　　按散列存储方式构造的存储结构称为散列表（hash table）。散列表中的一个位置称为槽(slot)。散列技术的核心是散列函数(hash function)。 对任意给定的动态查找表DL，如果选定了某个“理想的”散列函数h及相应的散列表HT，则对DL中的每个数据元素X。函数值h（X.key）就是X在散列表HT中的存储位置。插入（或建表）时数据元素X将被安置在该位置上，并且检索X时也到该位置上去查找。由散列函数决定的存储位置称为散列地址。 因此，散列的核心就是：由散列函数决定关键码值(X.key)与散列地址h(X.key)之间的对应关系，通过这种关系来实现组织存储并进行检索。

　　一般情况下，散列表的存储空间是一个一维数组HT[M]，散列地址是数组的下标。设计散列方法的目标，就是设计某个散列函数h，0=h( K ) M；对于关键码值K，得到HT[i] = K。 在一般情况下，散列表的空间必须比结点的集合大，此时虽然浪费了一定的空间，但换取的是检索效率。设散列表的空间大小为M，填入表中的结点数为N，则称为散列表的负载因子（load factor，也有人翻译为“装填因子”）。建立散列表时，若关键码与散列地址是一对一的关系，则在检索时只需根据散列函数对给定值进行某种运算，即可得到待查结点的存储位置。但是，散列函数可能对于不相等的关键码计算出相同的散列地址，我们称该现象为冲突（collision），发生冲突的两个关键码称为该散列函数的同义词。在实际应用中，很少存在不产生冲突的散列函数，我们必须考虑在冲突发生时的处理办法。

　　在上面的讨论之中，我们假设我们处理的是具有整数值的键，否则我们总是可以在键和正整数间建立一对一的对应关系，从而将该键的检索转换为其对应正整数的检索；同时，进一步假设散列函数的值在0和M-1间。哈希函数的选择原则是：操作尽可能简单；函数的值范围必须在哈希表的范围之内；尝试使节点均匀分布，即尝试使不同的键具有不同的哈希函数值。需要考虑各种因素：密钥长度、哈希表大小、密钥分布、记录检索频率等。接下来，我们介绍几种常用的哈希函数