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　　google 搜寻到的头条:散列表(也叫哈希表),是依据关键码值直接进展访问的数据构造,也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录时候我们就可以很简洁找到刘备的全部信息。在实际应用中假设我们想把全部的英雄豪杰都存储进系统时,需要定义 mn。就是数组的大小要大于需要存储的信息量,所以说哈希表是一个以空间换取时间的数据构造。

　　这个时候问题来了,消灭了这种状况 ChangeToHashValue(关羽)和ChangeToHashValue(张飞)得到的值是一样的,都是 250,我们岂不是在存储过程中会遇到麻烦,怎么支配他们二位的地方呢(总不能让二位打一架,谁赢了谁呆在那吧), 这就需要一个解决冲突的方法。当遇到这种状况时我们可以这样处理,先存储好了 关羽,当张飞进入系统时会觉察关羽已经是 250 了,那咱就加一位,251 得了,这不就解决了。我们查找张飞的时候也是,一看 250 不是张飞,那就加个 1,就找到了。这 时还存在一个问题。直接用 ChangeToHashValue(赵云)为 251,张飞已经早早占了他的地方,那就再加 1 存到 252 呗。呵呵,这时我们会觉察,当

　　哈希函数冲突发生的机率很高时,可能会有一群英雄豪杰在 250 这个值后面扎堆排队。要命的是查找的时候,时间算法简单度早已不是 O(1)了(所以我们说抱负状况下哈希表的时间算法简单度为 O(1))。

　　这就是说哈希函数的编写是哈希表的一个关键问题,会涉及到一个存储值在哈希表中的统计分布。假设哈希函数已经定义好了,冲突的解决就成为了转变系统性能的关键因素。其实还有很多种方法来解决冲突状况下的存储和查找问题,不肯定非要线性向后排队,假设有好的哈希表冲突的解决方法也能很大程度上提高系统的效率。

　　好了,写到这里,哈希表的概念应当搞清楚了吧。今日咱这也是现学现卖,其实我还没有使用过这个数据构造。有不对的地方还请高手指出来,耽误了我自己不怕, 免得误导了别人。

　　个容器,用于处理和表现类似 key/value 的键值对,其中 key 通常可用来快速

　　找,同时 key 是区分大小写;value 用于存储对应于 key 的值。Hashtable 中key/value 键值对均为 object 类型,所以 Hashtable 可以支持任何类型的key/value 键值对

　　在哈希表中添加一个 key/value 键值对:(key,value); 在哈希表中去除某个 key/value 键值对:(key);

　　推断哈希表是否包含特定键 key:(key); 下面把握台程序将包含以上全部操作: