散列表（Hash table），也称哈希表、哈希映射，是一种以键值对形式存储数据的数据结构，可以支持高效的插入、查找和删除操作。散列表通过将关键字映射到一个固定大小的数组索引来实现快速访问。
一、散列表是什么
散列表（Hash table），也称哈希表、哈希映射，是一种以键值对形式存储数据的数据结构，可以支持高效的插入、查找和删除操作。散列表通过将关键字映射到一个固定大小的数组索引来实现快速访问。
散列表的基本思想是将关键字通过一个哈希函数（Hash function）映射到一个固定大小的数组索引上，称为哈希值（Hash value）。哈希函数将关键字转换为一个整数，然后将其与数组大小取模，得到的余数即为该关键字的哈希值。这样，散列表就将关键字映射到了一个固定的位置上，可以直接访问该位置的数据，从而实现了快速的查找和插入操作。
散列表的关键技术是哈希函数的设计。一个好的哈希函数应该满足以下条件：
- 散列值应该具有少数性。不同的关键字应该映射到不同的位置上，避免冲突。
- 散列值应该具有均匀性。哈希函数应该将关键字均匀地分布在散列表中，避免出现热点，从而保证散列表的高效性。
- 哈希函数应该尽量简单，以提高计算效率。
常见的哈希函数包括：
- 直接取模法：将关键字直接除以数组大小，取余数作为哈希值。这种方法简单、快速，但是容易出现冲突，特别是当数组大小和关键字之间存在某种特殊的关系时。
- 乘法哈希法：将关键字乘以一个常数 A，取其小数部分，再乘以数组大小，取整数部分作为哈希值。这种方法可以有效地减少冲突，但是计算复杂度较高。
- 分离链接法：将散列表的每个位置设置为一个链表，当发生冲突时，将关键字插入到对应位置的链表中。这种方法可以有效地避免冲突，但是需要额外的空间存储链表。
- 开放寻址法：当发生冲突时，通过某种方式寻找其他空闲位置，直到找到一个合适的位置为止。这种方法可以减少空间的浪费，但是需要考虑如何解决冲突，避免出现死循环。
延伸阅读1：什么是数据结构
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
数据结构(data structure)是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。
