Hash 次要利用于数据结构中和密码学中。
用于数据结构时，次要是为了进步查问的效率，这就对速度比拟器重，反抗碰撞不太看中，只有保障 hash 均匀分布就能够。
在密码学中，hash 算法的作用次要是用于音讯摘要和签名，换句话说，它次要用于对整个音讯的完整性进行校验。
- 数据结构
应用 Hash 的数据结构叫做散列表，次要是为了进步查问的效率。也有间接译作哈希表，也叫 Hash 表，hash 哈希游戏零碎开发 KFZ433，模式分析，部署上线.
Hash 表是一种非凡的数据结构，它同数组、链表以及二叉排序树等相比拟有很显著的区别，它可能疾速定位到想要查找的记录，而不是与表中存在的记录的关键字进行比拟来进行查找。这个源于 Hash 表设计的特殊性，它采纳了函数映射的思维将记录的存储地位与记录的关键字关联起来，从而可能很疾速地进行查找。
2. 密码学
在密码学中，hash 算法的作用次要是用于音讯摘要和签名，换句话说，它次要用于对整个音讯的完整性进行校验。
举个用于音讯摘要例子，银行的数据库中是不能保留用户明码的原文的，只能保留明码的 hash 值。在这种利用场景里，对于抗碰撞和抗篡改能力要求极高，对速度的要求在其次。一个设计良好的 hash 算法，其抗碰撞能力是很高的。
须要留神的是，hash 算法在密码学中，次要用于信息的摘要和完整性校验，而不是加密。
概括来说，哈希（Hash）是将指标文本转换成具备雷同长度的、不可逆的杂凑字符串（或叫做音讯摘要），而加密（Encrypt）是将指标文本转换成具备不同长度的、可逆的密文。
散列表（Hash table，也叫哈希表），是依据关键码值而间接进行拜访的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个地位来拜访记录，以放慢查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，寄存记录的数组叫做散列表。应用哈希查找有两个步骤:
应用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在现实的状况下，不同的键会被转换为不同的索引值，然而在有些状况下咱们须要解决多个键被哈希到同一个索引值的状况。所以哈希查找的第二个步骤就是解决抵触
解决哈希碰撞抵触。比方拉链法、开发地址法等。
哈希函数：对不同状况采纳不同的哈希函数。
①间接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即 H(key)=key 或 H(key) = a·key + b，其中 a 和 b 为常数（这种散列函数叫做本身函数）。若其中 H(key）中曾经有值了，就往下一个找，直到 H(key）中没有值了，就放进去。②数字分析法：就是找出数字的法则，尽可能利用这些数据来结构抵触几率较低的散列地址。③除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长 m 的数 p 除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅能够对关键字间接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对 p 的抉择很重要，个别取素数或 m
④平方取中法：当无奈确定关键字中哪几位散布较平均时，能够先求出关键字的平方值，而后按须要取平方值的两头几位作为哈希地址。这是因为：平方后两头几位和关键字中每一位都相干，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。通过结构性能良好的哈希函数，能够缩小抵触，但个别不可能完全避免抵触，因而解决抵触是哈希法的另一个关键问题。创立哈希表和查找哈希表都会遇到抵触，两种状况下解决抵触的办法应该统一。上面以创立哈希表为例，阐明解决抵触的办法。罕用的解决抵触办法有以下四种：①凋谢定址法
这种办法也称再散列法，其根本思维是：当关键字 key 的哈希地址 p =H（key）呈现抵触时，以 p 为根底，产生另一个哈希地址 p1，如果 p1 依然抵触，再以 p 为根底，产生另一个哈希地址 p2，…，直到找出一个不抵触的哈希地址 pi，将相应元素存入其中。这种办法有一个通用的再散列函数模式：
Hi=（H（key）+di）% m i=1，2，…，n
其中 H（key）为哈希函数，m 为表长，di 称为增量序列。增量序列的取值形式不同，相应的再散列形式也不同。次要有以下三种：
1》线性探测再散列
dii=1，2，3，…，m-1
这种办法的特点是：抵触产生时，程序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
2》二次探测再散列
di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 (k<=m/2)
这种办法的特点是：抵触产生时，在表的左右进行跳跃式探测，比拟灵便。
3》伪随机探测再散列
di= 伪随机数序列。具体实现时，应建设一个伪随机数发生器，（如 i =(i+p) % m），并给定一个随机数做终点。
例如，已知哈希表长度 m =11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则 H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假如下一个关键字为 69，则 H（69）=3，与 47 抵触。
如果用线性探测再散列解决抵触，下一个哈希地址为 H1=（3 + 1）% 11 = 4，依然抵触，再找下一个哈希地址为 H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是抵触，持续找下一个哈希地址为 H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再抵触，将 69 填入 5 号单元。
如果用二次探测再散列解决抵触，下一个哈希地址为 H1=（3 + 12）% 11 = 4，依然抵触，再找下一个哈希地址为 H2=（3 – 12）% 11 = 2，此时不再抵触，将 69 填入 2 号单元。
如果用伪随机探测再散列解决抵触，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为 H1=（3 + 2）% 11 = 5，依然抵触，再找下一个哈希地址为 H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再抵触，将 69 填入 8 号单元。
②再哈希法
这种办法是同时结构多个不同的哈希函数：Hi=RH1（key）i=1，2，…，k
当哈希地址 Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算 Hi=RH2（key）……，直到抵触不再产生。这种办法不易产生汇集，但减少了计算工夫。
③链地址法
这种办法的根本思维是将所有哈希地址为 i 的元素形成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第 i 个单元中，因此查找、插入和删除次要在同义词链中进行。链地址法实用于常常进行插入和删除的状况。④建设公共溢出区
这种办法的根本思维是：将哈希表分为根本表和溢出表两局部，但凡和根本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。优缺点
凋谢散列（open hashing）【拉链法（针对桶链构造）】
1）长处：①对于记录总数频繁可变的状况，解决的比拟好（也就是防止了动静调整的开销）②因为记录存储在结点中，而结点是动态分配，不会造成内存的节约，所以尤其适宜那种记录自身尺寸（size）很大的状况，因为此时指针的开销能够忽略不计了 ③删除记录时，比拟不便，间接通过指针操作即可
2）毛病：①存储的记录是随机散布在内存中的，这样在查问记录时，相比结构紧凑的数据类型（比方数组），哈希表的跳转拜访会带来额定的工夫开销 ②如果所有的 key-value 对是能够提前预知，并之后不会发生变化时（即不容许插入和删除），能够人为创立一个不会产生抵触的完满哈希函数（perfect hash function），此时关闭散列的性能将远高于凋谢散列 ③因为应用指针，记录不容易进行序列化（serialize）操作
关闭散列（closed hashing）【凋谢定址法（针对桶数组构造）】
1）长处：①记录更容易进行序列化（serialize）操作 ②如果记录总数能够预知，能够创立完满哈希函数，此时解决数据的效率是十分高
2）毛病：①存储记录的数目不能超过桶数组的长度，如果超过就须要扩容，而扩容会导致某次操作的工夫老本飙升，这在实时或者交互式利用中可能会是一个重大的缺点 ②应用探测序列，有可能其计算的工夫老本过高，导致哈希表的解决性能升高 ③因为记录是寄存在桶数组中的，而桶数组必然存在空槽，所以当记录自身尺寸（size）很大并且记录总数规模很大时，空槽占用的空间会导致显著的内存节约 ④删除记录时，比拟麻烦。比方须要删除记录 a，记录 b 是在 a 之后插入桶数组的，然而和记录 a 有抵触，是通过探测序列再次跳转找到的地址，所以如果间接删除 a，a 的地位变为空槽，而空槽是查问记录失败的终止条件，这样会导致记录 b 在 a 的地位从新插入数据前不可见，所以不能间接删除 a，而是设置删除标记。这就须要额定的空间和操作。
查找性能：
散列表的查找过程基本上和造表过程雷同。一些关键码可通过散列函数转换的地址间接找到，另一些关键码在散列函数失去的地址上产生了抵触，须要按解决抵触的办法进行查找。查找过程中，关键码的比拟次数，取决于产生抵触的多少，产生的抵触少，查找效率就高，产生的抵触多，查找效率就低。因而，影响产生抵触多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生抵触多少有以下三个因素：1. 哈希函数是否平均；2. 解决抵触的办法；3. 哈希表的装填因子。散列表的装填因子：α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
α 是散列表装满水平的标记因子。因为表长是定值，α 与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α 越大，填入表中的元素较多，产生抵触的可能性就越大；α 越小，填入表中的元素较少，产生抵触的可能性就越小。