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　　Hash函数在多个领域均有应用，而在数字签名和数据库实现时又用的最多，比如基于hash的索引，是最好的单值查

　　同时，在当前数据爆炸的场景下，执行相似item的查找时，在内存受限时，均可以采取LSH（localsensitive

　　Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间。在考虑使

　　（1）.Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围；所以，你输入的实际值的个数必须和小范围相当或者

　　（3）.不同的应用对Hash函数有着不同的要求；比如，用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距，而用于

　　均匀指对于关键字集合中的任一关键字，散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是

　　说，散列函数能将子集K随机均匀地分布在表的地址集{0，1，…，m-1}上，以使冲突最小化。

　　常用的散列函数构造有6种方法，1，直接定址法；2，数字分析法；3，平方取中法；4，折叠法；5，除留余数

　　具体方法：先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又

　　因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。

　　该方法是最为简单常用的一种方法。它是以表长m来除关键字，取其余数作为散列地址，即h(key)=key％m

　　该方法的关键是选取m。选取的m应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。m最好为素数。

　　【例】若选m是关键字的基数的幂次，则就等于是选择关键字的最后若干位数字作为地址，而与高位无关。于是高位

　　【例】若关键字是十进制整数，其基为10，则当m=100时，159，259，359，…，等均互为同义词。

　　该方法包括两个步骤：首先用关键字key乘上某个常数A(0A1)，并抽取出key.A的小数部分；然后用m乘以该小

　　该方法最大的优点是选取m不再像除余法那样关键。比如，完全可选择它是2的整数次幂。虽然该方法对任何A的

　　上文中谈到，哈希函数是指如何对关键字进行编址的规则，这里的关键字的范围很广，可视为无限集，如何保证无

　　限集的原数据在编址的时候不会出现重复呢？规则本身无法实现这个目的。举一个例子，仍然用班级同学做比喻，

　　假如我们编址规则为取姓氏中姓的开头字母在字母表的相对位置作为地址，则会产生如下的哈希表

　　我们注意到，灰色背景标示的两行里面，关键字王五，吴露被编到了同一个位置，关键字张三，赵刚也被编到了同

　　既然不能避免冲突，那么如何解决冲突呢，显然需要附加的步骤。通过这些步骤，以制定更多的规则来管理关键字

　　其中，m为哈希表的表长。di是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,...m-1，称线

　　其中，m为哈希表的表长。di是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,...m-1，称线性探测再散列。

　　称二次探测再散列。如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。仍然以学生排号作为例子，

　　现有两名同学，李四，吴用。李四与吴用事先已排好序，现新来一名同学，名字叫王五，对它进行编制

　　当发生冲突时，使用第二个、第三个、哈希函数计算地址，直到无冲突时。缺点：计算时间增加。

　　比如上面第一次按照姓首字母进行哈希，如果产生冲突可以按照姓字母首字母第二位进行哈希，再冲突，第三位，

　　注:之所以会简单得介绍了hash，是为了更好的学习lzw算法，学习lzw算法是为了更好的研究gif文件结构，最后，

　　除了上诉的几种方法，还有许多用于散列表的方法，比如散列函数不好或装填因子过大，都会使堆积现象加剧。为

　　除了上诉的几种方法，还有许多用于散列表的方法，比如散列函数不好或装填因子过大，都会使堆积现象加剧。为

　　了减少堆积的发生，不能像线性探查法那样探查一个顺序的地址序列(相当于顺序查找)，而应使探查序列跳跃式地