哈希算法
哈希算法为了是快速读写指定位置的数据，类似于字典索引的策略，通过哈希函数的计算，将某一指定的数据存储到指定的位置，为的是快速定位数据的存储位置。常见的哈希函数有：除法哈希算法、乘法哈希算法、平方取中法、随机数哈希算法。
除法哈希算法
计算方式：
h(x) = x % m
这里的x就是待存储数据的键值，m往往选择为存储空间的个数，直接取余计算存储位置。例如，我们在7个位置中存储3,11,8,6这几个数字
根据计算，3 % 7 = 3, 11 % 7 = 4, 8 % 7 = 1, 6 % 7 = 6
注意：m为了避免计算出现冲突，往往选择质数。
乘法哈希算法
计算方式：
这里的x是待存储数据的键值，m往往选择为存储空间的个数，先把x乘以一个大于0小于1的常数（小数）然后取结果的小数部分，乘以m后下取整。
例如m = 10, x = 8
注意：这种算法下，对m没有特别的要求，N常常取0.618
平方取中算法
计算方式：
h(x) = mid(x·x, n)
这里的x是待存储数据的键值，n表示取中间n位作为哈希值。
例如，123,234,245几个数进行平方取中法, 取平方值的千位和百位作为哈希值
随机数哈希算法
将待存储数据的键值作为随机函数的种子，计算随机数，作为哈希值。此类适用于长度不等，没有规则可言的键值。
哈希冲突
哈希函数是用来将数据和存储地址进行映射的方法，但是不可避免的是不同的数据映射到了相同的存储位置，这种情况下就称为出现了哈希冲突。
开放定址法
开放定址法当出现哈希冲突时，进行连续的地址探测，直到找到空位置进行存储。
当出现哈希冲突时，从计算结果的位置开始依次向后探测，直到找到空位置。
h(key, i) = (key + i) % m, 0 <= i <= m-1
例如我们存储3，11，8，6，15，1. 哈希函数为h(x) = x % 7, 其中8和15和1的哈希值都是1
3，11，8，6依次存储到了3,4,1,6的位置，当15出现时，1的位置被8占用了，向后探查发现2的位置是空的，将其存储到2的位置。
1出现的时候，1,2,3,4均被占用，只能存储到5号位置。
当出现哈希冲突时，从计算结果的位置开始按平方次位置向后探测，直到找到空位置。
h(key, i) = (key + i·i) % m
依次探查key + 1, key + 4, key +9 ··· 的位置，找到空位置就进行存储
h(x, i) = (P(x) + i·Q(x)) % m
想要均匀的散列，Q(x) 的值要与m互质。
链地址法
链地址法通过哈希数组和链表组成，数组存储头指针，链表存储真实数据
这里也同样要求哈希函数选择的准确，否则容易导致退化，成了链表的顺序查询的问题。
