在javascript中，hash指的是哈希表，是一種根據(jù)關(guān)鍵字直接訪問內(nèi)存存儲位置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；通過哈希表，數(shù)據(jù)元素的存放位置和數(shù)據(jù)元素的關(guān)鍵字之間建立起某種對應(yīng)關(guān)系，建立這種對應(yīng)關(guān)系的函數(shù)稱為哈希函數(shù)。

本教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、javascript1.8.5版、Dell G3電腦。

javascript hash的基本概念：

哈希表（hash table ）是一種根據(jù)關(guān)鍵字直接訪問內(nèi)存存儲位置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過哈希表，數(shù)據(jù)元素的存放位置和數(shù)據(jù)元素的關(guān)鍵字之間建立起某種對應(yīng)關(guān)系，建立這種對應(yīng)關(guān)系的函數(shù)稱為哈希函數(shù)。

哈希表的構(gòu)造方法：

假設(shè)要存儲的數(shù)據(jù)元素個數(shù)是n，設(shè)置一個長度為m(m > n)的連續(xù)存儲單元，分別以每個數(shù)據(jù)元素的關(guān)鍵字Ki(0<=i<=n-1)為自變量，通過哈希函數(shù)hash(Ki)，把Ki映射為內(nèi)存單元的某個地址hash(Ki),并將數(shù)據(jù)元素存儲在內(nèi)存單元中。

從數(shù)學(xué)的角度看，哈希函數(shù)實(shí)際上是關(guān)鍵字到內(nèi)存單元的映射，因此我們希望通過哈希函數(shù)通過盡量簡單的運(yùn)算使得哈希函數(shù)計算出的花溪地址盡量均勻的背影射到一系列的內(nèi)存單元中，構(gòu)造哈希函數(shù)有三個要點(diǎn)：（1）運(yùn)算過程要盡量簡單高效，以提高哈希表的插入和檢索效率；（2）哈希函數(shù)應(yīng)該具有較好的散列型，以降低哈希沖突的概率；第三，哈希函數(shù)應(yīng)具有較大的壓縮性，以節(jié)省內(nèi)存。

常用方法：

• 直接地址法：以關(guān)鍵字的某個線性函數(shù)值為哈希地址，可以表示為hash(K)=aK+C;優(yōu)點(diǎn)是不會產(chǎn)生沖突，缺點(diǎn)是空間復(fù)雜度可能會較高，適用于元素較少的情況。
• 除留余數(shù)法：它是由數(shù)據(jù)元素關(guān)鍵字除以某個常數(shù)所留的余數(shù)為哈希地址，該方法計算簡單，適用范圍廣，是經(jīng)常使用的一種哈希函數(shù)，可以表示為：
  hash(K=K mod C;該方法的關(guān)鍵是常數(shù)的選取，一般要求是接近或等于哈希表本身的長度，研究理論表明，該常數(shù)選素數(shù)時效果最好
• 數(shù)字分析法：該方法是取數(shù)據(jù)元素關(guān)鍵字中某些取值較均勻的數(shù)字來作為哈希地址的方法，這樣可以盡量避免沖突，但是該方法只適合于所有關(guān)鍵字已知的情況，對于想要設(shè)計出更加通用的哈希表并不適用。
• 平方求和法：對當(dāng)前字串轉(zhuǎn)化為Unicode值，并求出這個值的平方，去平方值中間的幾位為當(dāng)前數(shù)字的hash值，具體取幾位要取決于當(dāng)前哈希表的大小。
• 分段求和法：根據(jù)當(dāng)前哈希表的位數(shù)把所要插入的數(shù)值分成若干段，把若干段進(jìn)行相加，舍去調(diào)最高位結(jié)果就是這個值的哈希值。

哈希沖突的解決方案：

在構(gòu)造哈希表時，存在這樣的問題：對于兩個不同的關(guān)鍵字，通過我們的哈希函數(shù)計算哈希地址時卻得到了相同的哈希地址，我們將這種現(xiàn)象稱為哈希沖突。

哈希沖突主要與兩個因素有關(guān)

（1）填裝因子，填裝因子是指哈希表中已存入的數(shù)據(jù)元素個數(shù)與哈希地址空間的大小的比值，a=n/m ; a越小，沖突的可能性就越小，相反則沖突可能性較大；但是a越小空間利用率也就越小，a越大，空間利用率越高，為了兼顧哈希沖突和存儲空間利用率，通常將a控制在0.6-0.9之間，而.net中的HashTable則直接將a的最大值定義為0.72 （雖然微軟官方MSDN中聲明HashTable默認(rèn)填裝因子為1.0，但實(shí)際上都是0.72的倍數(shù)）
（2）與所用的哈希函數(shù)有關(guān)，如果哈希函數(shù)得當(dāng)，就可以使哈希地址盡可能的均勻分布在哈希地址空間上，從而減少沖突的產(chǎn)生，但一個良好的哈希函數(shù)的得來很大程度上取決于大量的實(shí)踐。

1）開放定址法

Hi=(H(key) + di) MOD m i=1,2,…k(k<=m-1)
其中H(key)為哈希函數(shù)；m為哈希表表長；di為增量序列。有3中增量序列：
①線性探測再散列：di=1,2,3,…,m-1
②二次探測再散列：di=1^2,-12,2^2,-22,…±k^2(k<=m/2)
③偽隨機(jī)探測再散列：di=偽隨機(jī)數(shù)序列

缺點(diǎn)：

我們可以看到一個現(xiàn)象：當(dāng)表中i,i+1,i+2位置上已經(jīng)填有記錄時，下一個哈希地址為i,i+1,i+2和i+3的記錄都將填入i+3的位置，這種在處理沖突過程中發(fā)生的兩個第一個哈希地址不同的記錄爭奪同一個后繼哈希地址的現(xiàn)象稱為“二次聚集”，即在處理同義詞的沖突過程中又添加了非同義詞的沖突。但另一方面，用線性探測再散列處理沖突可以保證做到：只要哈希表未填滿，總能找到一個不發(fā)生沖突的地址Hk。而二次探測再散列只有在哈希表長m為形如4j+3（j為整數(shù)）的素數(shù)時才可能。即開放定址法會造成二次聚集的現(xiàn)象，對查找不利。

2)再哈希法

Hi = RHi（key），i=1,2,…k RHi均是不同的哈希函數(shù)，即在同義詞產(chǎn)生地址沖突時計算另一個哈希函數(shù)地址，直到不發(fā)生沖突為止。這種方法不易產(chǎn)生聚集，但是增加了計算時間。

缺點(diǎn)：增加了計算時間。

3)鏈地址法（拉鏈法）

將所有關(guān)鍵字為同義詞的記錄存儲在同一線性鏈表中。

優(yōu)點(diǎn):

①拉鏈法處理沖突簡單，且無堆積現(xiàn)象，即非同義詞決不會發(fā)生沖突，因此平均查找長度較短；
②由于拉鏈法中各鏈表上的結(jié)點(diǎn)空間是動態(tài)申請的，故它更適合于造表前無法確定表長的情況；
③開放定址法為減少沖突，要求裝填因子α較小，故當(dāng)結(jié)點(diǎn)規(guī)模較大時會浪費(fèi)很多空間。而拉鏈法中可取α≥1，且結(jié)點(diǎn)較大時，拉鏈法中增加的指針域可忽略不計，因此節(jié)省空間；
④在用拉鏈法構(gòu)造的散列表中，刪除結(jié)點(diǎn)的操作易于實(shí)現(xiàn)。只要簡單地刪去鏈表上相應(yīng)的結(jié)點(diǎn)即可。而對開放地址法構(gòu)造的散列表，刪除結(jié)點(diǎn)不能簡單地將被刪結(jié) 點(diǎn)的空間置為空，否則將截斷在它之后填人散列表的同義詞結(jié)點(diǎn)的查找路徑。這是因?yàn)楦鞣N開放地址法中，空地址單元(即開放地址)都是查找失敗的條件。因此在 用開放地址法處理沖突的散列表上執(zhí)行刪除操作，只能在被刪結(jié)點(diǎn)上做刪除標(biāo)記，而不能真正刪除結(jié)點(diǎn)。

缺點(diǎn)：

拉鏈法的缺點(diǎn)是：指針需要額外的空間，故當(dāng)結(jié)點(diǎn)規(guī)模較小時，開放定址法較為節(jié)省空間，而若將節(jié)省的指針空間用來擴(kuò)大散列表的規(guī)模，可使裝填因子變小，這又減少了開放定址法中的沖突，從而提高平均查找速度。

4)建立一個公共溢出區(qū)

假設(shè)哈希函數(shù)的值域?yàn)閇0,m-1]，則設(shè)向量HashTable[0…m-1]為基本表，每個分量存放一個記錄，另設(shè)立向量OverTable[0…v]為溢出表。所有關(guān)鍵字和基本表中關(guān)鍵字為同義詞的記錄，不管他們由哈希函數(shù)得到的哈希地址是什么，一旦發(fā)生沖突，都填入溢出表。

一個簡單哈希函數(shù)不做沖突處理的哈希表實(shí)現(xiàn)

class Hash {   constructor() {     this.table = new Array(1024);   }   hash(data) {     //就將字符串中的每個字符的ASCLL碼值相加起來，再對數(shù)組的長度取余     var total = 0;     for (var i = 0; i < data.length; i++) {       total += data.charCodeAt(i);     }     console.log("Hash Value: " + data + " -> " + total);     return total % this.table.length;   }   insert(key, val) {     var pos = this.hash(key);     this.table[pos] = val;   }   get(key) {     var pos = this.hash(key);     return this.table[pos]   }   show() {     for (var i = 0; i < this.table.length; i++) {       if (this.table[i] != undefined) {         console.log(i + ":" + this.table[i]);       }     }   } } var someNames = ["David", "Jennifer", "Donnie", "Raymond", "Cynthia", "Mike", "Clayton", "Danny", "Jonathan"]; var hash = new Hash(); for (var i = 0; i < someNames.length; ++i) {   hash.insert(someNames[i], someNames[i]); }  hash.show();

采用的是平方取中法構(gòu)建哈希函數(shù)，開放地址法線性探測法進(jìn)行解決沖突。

class Hash {   constructor() {     this.table = new Array(1000);   }   hash(data) {     var total = 0;     for (var i = 0; i < data.length; i++) {       total += data.charCodeAt(i);     }     //把字符串轉(zhuǎn)化為字符用來求和之后進(jìn)行平方運(yùn)算     var s = total * total + ""     //保留中間2位     var index = s.charAt(s.length / 2 - 1) * 10 + s.charAt(s.length / 2) * 1     console.log("Hash Value: " + data + " -> " + index);     return index;   }   solveClash(index, value) {     var table = this.table     //進(jìn)行線性開放地址法解決沖突     for (var i = 0; index + i < 1000; i++) {       if (table[index + i] == null) {         table[index + i] = value;         break;       }     }   }   insert(key, val) {     var index = this.hash(key);     //把取中當(dāng)做哈希表中索引     if (this.table[index] == null) {       this.table[index] = val;     } else {       this.solveClash(index, val);     }   }   get(key) {     var pos = this.hash(key);     return this.table[pos]   }   show() {     for (var i = 0; i < this.table.length; i++) {       if (this.table[i] != undefined) {         console.log(i + ":" + this.table[i]);       }     }   } } var someNames = ["David", "Jennifer", "Donnie", "Raymond", "Cynthia", "Mike", "Clayton", "Danny", "Jonathan"]; var hash = new Hash(); for (var i = 0; i < someNames.length; ++i) {   hash.insert(someNames[i], someNames[i]); }  hash.show();

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