哈希游戏作为一种新兴的区块链应用，它巧妙地结合了加密技术与娱乐，为玩家提供了全新的体验。万达哈希平台凭借其独特的彩票玩法和创新的哈希算法，公平公正-方便快捷!万达哈希,哈希游戏平台,哈希娱乐,哈希游戏哈希查找算法适用于大多数场景，既支持在有序序列中查找目标元素，也支持在无序序列中查找目标元素。讲解哈希查找算法之前，我们首先要搞清楚什么是哈希表。

　　哈希表是什么哈希表（Hash table）又称散列表，是一种存储结构，通常用来存储多个元素。

　　和其它存储结构（线性表、树等）相比，哈希表查找目标元素的效率非常高。每个存储到哈希表中的元素，都配有一个唯一的标识（又称“索引”或者“键”），用户想查找哪个元素，凭借该元素对应的标识就可以直接找到它，无需遍历整个哈希表。

　　多数场景中，哈希表是在数组的基础上构建的，下图给大家展示了一个普通的数组：

　　使用数组构建哈希表，最大的好处在于：可以直接将数组下标当作已存储元素的索引，不再需要为每个元素手动配置索引，极大得简化了构建哈希表的难度。

　　我们知道，在数组中查找一个元素，除非提前知晓它存储位置处的下标，否则只能遍历整个数组。哈希表的解决方案是：各个元素并不从数组的起始位置依次存储，它们的存储位置由专门设计的函数计算得出，我们通常将这样的函数称为哈希函数。

　　哈希函数类似于数学中的一次函数，我们给它传递一个元素，它反馈给我们一个结果值，这个值就是该元素对应的索引，也就是存储到哈希表中的位置。

　　举个例子，将 {20, 30, 50, 70, 80} 存储到哈希表中，我们设计的哈希函数为 y=x/10，最终各个元素的存储位置如下图所示：

　　在图 2 的基础上，假设我们想查找元素 50，只需将它带入 y=x/10 这个哈希函数中，计算出它对应的索引值为 5，直接可以在数组中找到它。借助哈希函数，我们提高了数组中数据的查找效率，这就是哈希表存储结构。

　　构建哈希表时，哈希函数的设计至关重要。假设将 {5, 20, 30, 50, 55} 存储到哈希表中，哈希函数是 y=x%10，各个元素在数组中的存储位置如下图所示：

　　可以看到，5 和 55 以及 20、30 和 50 对应的索引值是相同的，它们的存储位置发生了冲突，我们习惯称为哈希冲突或者哈希碰撞。设计一个好的哈希函数，可以降低哈希冲突的出现次数。哈希表提供了很多解决哈希冲突的方案，比如线性探测法、再哈希法、链地址法等。

　　本节我们使用线性探测法解决哈希冲突，解决方法是：当元素的索引值（存储位置）发生冲突时，从当前位置向后查找，直至找到一个空闲位置，作为冲突元素的存储位置。仍以图 3 中的哈希表为例，使用线性探测法解决哈希冲突的过程是：

　　元素 30 的存储位置为 0，和 20 冲突，根据线 的位置向后查找，下标为 1 的存储位置空闲，用来存储 30；

　　元素 50 的存储位置为 0，和 20 冲突，根据线 的位置向后查找，下标为 2 的存储位置空闲，用来存储 50；

　　元素 55 的存储位置为 5，和 5 冲突，根据线 的位置向后查找，下标为 6 的存储位置空闲，用来存储 55。

　　对于发生哈希冲突的哈希表，尽管查找效率会下降，但仍比一些普通存储结构（比如数组）的查找效率高。哈希查找算法哈希查找算法就是利用哈希表查找目标元素的算法。对于给定的序列，该算法会先将整个序列存储到哈希表中，然后再查找目标元素。

　　结合伪代码，如下是使用哈希查找算法在 {5, 20, 30, 50, 55} 序列中查找 50 的 C 语言程序：

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