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　　1、散列表与哈希算法散列表散列表(HashTable,也叫哈希表)，是根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据结构。其实现原理是：通过散列函数(也叫哈希函数)将元素的键映射为数组下标(转化后的值叫做散列值或哈希值)，然后在对应下标位置存储记录值。当我们按照键值查询元素时，就是用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据：散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。而PHP的关联数组干脆就是基于散列表实现。散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。与之前的查找方法不同的是散列技术的记

　　2、录之间不存在逻辑关系，因此主要是面向查找的数据结构。最适合求解的问题是查找给定值相等的记录。对PHPer来说，应该对散列表很熟悉，因为我们每天用的数组就是基于散列表实现的。比如$arrtest=123这段代码，PHP底层会将键值test通过散列函数转化为散列码，然后将123映射到这个散列码上。在不考虑哈希冲突的情况下，散列表查找、删除、插入的时间复杂度都是0(1)，非常高效。散列表中有两个关键的概念，一个是散列函数(或者哈希函数)，一个是散列冲突(或者哈希冲突)。散列函数散列函数用于将键值经过处理后转化为散列值。具有以下特性：散列函数计算得到的散列值是非负整数如果keyl=key2，则hash

　　3、(keyl)=hash(key2)如果key1!=key2，则hash(key1)!=hash(key2)散列冲突所谓散列冲突，简单来说，指的是key1!=key2的情况下，通过散列函数处理，hash(key1)=hash(key2)，这个时候，我们说发生了散列冲突。设计再好的散列函数也无法避免散列冲突，原因是散列值是非负整数，总量是有限的，但是现实世界中要处理的键值是无限的，将无限的数据映射到有限的集合，肯定避免不了冲突。事实上，如果不考虑散列冲突，散列表的查找效率是非常高的，时间复杂度是O(1)，比二分查找效率还要高，但是因为无法避免散列冲突，所以散列表查找的时间复杂度取决于散列冲突，最坏

　　4、的情况可能是0(n)，退化为顺序查找。这种情况在散列函数设计不合理的情况下更糟。散列函数设计要减少哈希冲突，提高散列表操作效率，设计一个优秀的散列函数至关重要，我们平时经常使用的md5函数就是一个散列函数，但是其实还有其他很多自定义的设计实现，要根据不同场景，设计不同的散列函数来减少散列冲突，而且散列函数本身也要很简单，否则执行散列函数本身会成为散列表的瓶颈。我们日常很少会自己去设计散列函数，但是做一些简单的了解还是有必要的。直接定址法数字分析法除数留余法通常有以下几种散列函数构造方法：即f(key)=a*key+b，f表示散列函数，a、b是常量，key是键值即对数字做左移、右移、反转等操作获

　　5、取散列值即f(key)=key%p，p表示容器数量，这种方式通常用在将数据存放到指定容器中，如何决定哪个数据放到哪个容器，比如分表后插入数据如何处理(此时p表示拆分后数据表的数量)，分布式Redis如何存放数据(此时p表示几台Redis服务器)*随机数法：即f(key)=random(key)，比如负载均衡的random机制以上只是一些比较场景的散列函数设计思路，还有很多其他的设计方法，这里就不一一列举了。散列冲突处理设计再好的散列函数也不能完全避免散列冲突，我们只能优化自己的实现让散列冲突尽可能少出现罢了，如果出现了散列冲突，该如何处理呢？下面给出一些思路：*开放寻址法：该方法又可以细分为三

　　6、种一一线性寻址、二次探测、随机探测。线性寻址表示出现散列冲突之后，就去寻找下一个空的散列地址；线，二次探测步长是线次方，其它逻辑一样；同理，随机探测每次步长随机。不管哪种探测方法，散列表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会提高，为了保证操作效率，我们会尽可能保证散列表中有一定比例的空闲槽位，我们用装载因子来表示空位的多少，装载因子=填入元素/散列表长度，装载因子越大，表明空闲位置越少，冲突越多，散列表性能降低。再散列函数法：发生散列冲突后，换一个散列函数计算散列值链地址法：发生散列冲突后，将对应数据链接到该散列值映射的上一个值之后，即将散列值相同的元素放到相同槽

　　7、位对应的链表中。链地址法即使在散列冲突很多的情况下，也可以保证将所有数据存储到散列表中，但是也引入了遍历单链表带来性能损耗。总结介绍完以上内容之后，想必你对如何打造工业级散列表已经心中有数。主要考虑因素包含以下几个方面：散列函数设置合理，不能太过复杂，成为性能瓶颈；设置装载因子阈值，支持动态扩容，装载因子阈值设置要充分权衡时间、空间复杂度；如果一次性扩容耗时长，可采取分批扩容的策略，达到阈值后只申请空间，不搬移数据，以后每插入一条数据，搬移一个旧数据，最后逐步完成搬移，期间为了兼容新老散列表查询，可以先查新表，再查老表；*散列冲突解决办法：开放寻址法在数据量较小、装载因子小的时候（小于1）选用

　　8、；链表法可以容忍装载因子大于1,适合存储大对象、大数据量的散列表，且更加灵活，支持更多优化策略。补充一张链地址法处理散列（哈希）冲突的图示：哈希算法的概念和特性我们前面分享了散列表、散列函数和散列冲突，其实也可以译作哈希表、哈希函数和哈希冲突，是一个意思。哈希算法简单理解就是实现前面提到的哈希函数的算法，用于将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，映射之后得到的二进制值就是哈希值（散列值）。我们日常开发中最常见的哈希算法应用就是通过md5函数对数据进行加密了，md5就是一个哈希函数，结合md5我们可以归纳出哈希算法的一般特性：*从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向算法

　　9、，不可逆）；对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个比特，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小；-哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值哈希算法的应用1、场景一：安全加密我们日常用户密码加密通常使用的都是md5、sha等哈希函数，因为不可逆，而且微小的区别加密之后的结果差距很大，所以安全性更好。2、场景二：唯一标识比如我们的URL字段或者图片字段要求不能重复，这个时候就可以通过对相应字段值做md5处理，将数据统一为32位长度从数据库索引构建和查询角度效果更好，此外，还可以对文件之类的二进制数据做md5处理

　　10、，作为唯一标识，这样判定重复文件的时候更快捷。3、场景三：数据校验比如我们从网上下载的很多文件（尤其是P2P站点资源），都会包含一个MD5值，用于校验下载数据的完整性，避免数据在中途被劫持篡改。4、场景五：散列函数前面我们已经提到，PHP中的md5、sha1、hash等函数都是基于哈希算法计算散列值。5、场景五：负载均衡对于同一个客户端上的请求，尤其是已登录用户的请求，我们需要将其会话请求都路由到同一台机器，以保证数据的一致性，这可以借助哈希算法来实现，通过用户ID尾号对总机器数取模（取多少位可以根据机器数定），将结果值作为机器编号。6、场景六：分布式缓存分布式缓存和其他机器或数据库的分布式不一样，因为每台机器存放的缓存数据不一致，每当缓存机器扩容时，需要对缓存存放机器进行重新索引（或者部分重新索引），这里应用到的也是哈希算法的思想。

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