hash+链表

简单的hash就是用数组加链表的组合来实现，这种hash很简单，但hash的思想在那。

#ifndef _HASH_H_
#define _HASH_H_
typedef struct _ListNode
{
struct _ListNode *prev;
struct _ListNode *next;
void *data;
}ListNode;
typedef ListNode *List;
typedef ListNode *Position;
typedef struct _HashTbl
{
int TableSize;
List *Thelists;
}HashTbl;
int Hash( void *key, int TableSize );
HashTbl *InitHash( int TableSize );
void Insert( void *key, HashTbl *HashTable );
Position Find( void *key, HashTbl *HashTable );
void Destory( HashTbl *HashTable );
void *Retrieve( Position P );
#endif

#include
#include
#include "hash.h"
int Hash( void *key, int TableSize )
{
char c;
int i;
int hval = 0;
for( i = 1;(c = *(char *)key++) != 0; i++)
hval += c*i;
return (hval%TableSize);
}
HashTbl *InitHash( int TableSize )
{
int i;
HashTbl *HashTable;
HashTable = malloc(sizeof(HashTbl));
if( NULL == HashTable )
{
printf("HashTable malloc error\n");
return;
}
HashTable->TableSize = TableSize;

HashTable->Thelists = malloc(sizeof(List)*TableSize);
if( NULL == HashTable->Thelists )
{
printf("HashTable malloc error\n");
return;
}
for( i = 0; i {
HashTable->Thelists[i] = malloc(sizeof(ListNode));
if( NULL == HashTable->Thelists[i] )
{
printf("HashTable malloc error\n");
return;
}
else
{
HashTable->Thelists[i]->next = NULL;
HashTable->Thelists[i]->prev = NULL;
}
}
return HashTable;
}
Position Find( void *key, HashTbl *HashTable )
{
int i,j;
List L;
Position P;
i = Hash(key,HashTable->TableSize);
L = HashTable->Thelists[i];
P = L->next;
while( P != NULL && P->data != key )
P = P->next;
return P;
}
void Insert( void *key, HashTbl *HashTable )
{
Position P,tmp;
List L;
P = Find(key,HashTable);

if( NULL == P )
{
tmp = malloc(sizeof(ListNode));
if( NULL == tmp )
{
printf("malloc error\n");
return;
}
L = HashTable->Thelists[Hash(key,HashTable->TableSize)];
tmp->data = key;
tmp->next = L->next;
if(L->next != NULL)
L->next->prev = tmp;
tmp->prev = L;
L->next = tmp;
}
else
printf("the key already exist\n");
}
void *Retrieve( Position P )
{
return P->data;
}
void Destory( HashTbl *HashTable )
{
int i;
List L;
Position tmp,tmp2;
for( i = 0; i TableSize; i++)
{
L = HashTable->Thelists[i];
tmp = L->next;
while(tmp->next != NULL)
{
tmp2 = tmp->next;
free(tmp);
tmp = tmp2;
}
free(L);
}
free(HashTable);
}
void main( void )
{
HashTbl *HashTable;
HashTable = InitHash(31);
Insert("a",HashTable);
Insert("b",HashTable);
Insert("b",HashTable);
Position P;
P = Find("a",HashTable);
printf("%s\n",Retrieve(P));
}

http://blog.csdn.net/dndxhej/article/details/7396841

哈希表(hash table)是从一个集合A到另一个集合B的映射(mapping)。映射是一种对应关系，而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元素。但反过来，集合B中的一个元素可能对应多个集合A中的元素。如果B中的元素只能对应A中的一个元素，这样的映射被称为一一映射。这样的对应关系在现实生活中很常见，比如：

A  -> B

人 -> 身份证号

日期 -> 星座

上面两个映射中，人 -> 身份证号是一一映射的关系。在哈希表中，上述对应过程称为hashing。A中元素a对应B中元素b，a被称为键值(key)，b被称为a的hash值(hash value)。

韦小宝的hash值

映射在数学上相当于一个函数f(x):A->B。比如 f(x) = 3x + 2。哈希表的核心是一个哈希函数(hash function)，这个函数规定了集合A中的元素如何对应到集合B中的元素。比如：

A: 三位整数 hash(x) = x % 10 B: 一位整数

104 4

876    6

192   2

上述对应中，哈希函数表示为hash(x) = x % 10。也就是说，给一个三位数，我们取它的最后一位作为该三位数的hash值。

哈希表在计算机科学中应用广泛。比如：

Ethernet中的FCS：参看小喇叭开始广播 (以太网与WiFi协议)

IP协议中的checksum：参看我尽力 (IP协议详解)

git中的hash值：参看版本管理三国志

上述应用中，我们用一个hash值来代表键值。比如在git中，文件内容为键值，并用SHA算法作为hash function，将文件内容对应为固定长度的字符串(hash值)。如果文件内容发生变化，那么所对应的字符串就会发生变化。git通过比较较短的hash值，就可以知道文件内容是否发生变动。

再比如计算机的登陆密码，一般是一串字符。然而，为了安全起见，计算机不会直接保存该字符串，而是保存该字符串的hash值(使用MD5、SHA或者其他算法作为hash函数)。当用户下次登陆的时候，输入密码字符串。如果该密码字符串的hash值与保存的hash值一致，那么就认为用户输入了正确的密码。这样，就算黑客闯入了数据库中的密码记录，他能看到的也只是密码的hash值。上面所使用的hash函数有很好的单向性：很难从hash值去推测键值。因此，黑客无法获知用户的密码。

(之前有报道多家网站用户密码泄露的时间，就是因为这些网站存储明文密码，而不是hash值，见多家网站卷入CSDN泄密事件 明文密码成争议焦点)

注意，hash只要求从A到B的对应为一个映射，它并没有限定该对应关系为一一映射。因此会有这样的可能：两个不同的键值对应同一个hash值。这种情况叫做hash碰撞(hash collision)。比如网络协议中的checksum就可能出现这种状况，即所要校验的内容与原文并不同，但与原文生成的checksum(hash值)相同。再比如，MD5算法常用来计算密码的hash值。已经有实验表明，MD5算法有可能发生碰撞，也就是不同的明文密码生成相同的hash值，这将给系统带来很大的安全漏洞。(参考hash collision）

HASH与搜索

hash表被广泛的用于搜索。设定集合A为搜索对象，集合B为存储位置，利用hash函数将搜索对象与存储位置对应起来。这样，我们就可以通过一次hash，将对象所在位置找到。一种常见的情形是，将集合B设定在数组下标。由于数组可以根据数组下标进行随机存取(random access，算法复杂度为1)，所以搜索操作将取决于hash函数的复杂程度。

比如我们以人名(字符串)为键值，以数组下标为hash值。每个数组元素中存储有一个指针，指向记录 (有人名和电话号码)。

下面是一个简单的hash函数:

#define HASHSIZE 1007
/* By Vamei * hash function */
int hash(char *p)
{
int value=0;
while((*p) != ‘\0‘) {
value = value + (int) (*p); // convert char to int, and sum
p++;
}
return (value % HASHSIZE); // won‘s exceed HASHSIZE
}

hash value of "Vamei": 498

hash value of "Obama": 480

我们可以建立一个HASHSIZE大小的数组records，用于储存记录。HASHSIZE被选择为质数，以便hash值能更加均匀的分布。在搜索"Vamei"的记录时，可以经过hash，得到hash值498，再直接读取records[498]，就可以读取记录了。

(666666是Obama的电话号码，111111是Vamei的电话号码。纯属杜撰，请勿当真)

hash搜索

如果不采用hash，而只是在一个数组中搜索的话，我们需要依次访问每个记录，直到找到目标记录，算法复杂度为n。我们可以考虑一下为什么会有这样的差别。数组虽然可以随机读取，但数组下标是随机的，它与元素值没有任何关系，所以我们要逐次访问各个元素。通过hash函数，我们限定了每个下标位置可能存储的元素。这样，我们利用键值和hash函数，就可以具备相当的先验知识，来选择适当的下标进行搜索。在没有hash碰撞的前提下，我们只需要选择一次，就可以保证该下标指向的元素是我们想要的元素。

冲突

hash函数需要解决hash冲突的问题。比如，上面的hash函数中，"Obama"和"Oaamb"有相同的hash值，发生冲突。我们如何解决呢？

一个方案是将发生冲突的记录用链表储存起来，让hash值指向该链表，这叫做open hashing:

open hashing

我们在搜索的时候，先根据hash值找到链表，再根据key值遍历搜索链表，直到找到记录。我们可以用其他数据结构代替链表。

open hashing需要使用指针。我们有时候想要避免使用指针，以保持随机存储的优势，所以采用closed hashing的方式来解决冲突。

closed hashing

这种情况下，我们将记录放入数组。当有冲突出现的时候，我们将冲突记录放在数组中依然闲置的位置，比如图中Obama被插入后，随后的Oaamb也被hash到480位置。但由于480被占据，Oaamb探测到下一个闲置位置(通过将hash值加1)，并记录。

closed hashing的关键在如何探测下一个位置。上面是将hash值加1。但也可以有其它的方式。概括的说，在第i次的时候，我们应该探测POSITION(i)=(h(x) + f(i)) % HASHSIZE的位置。上面将hash值加1的方式，就相当于设定f(i) = 1。当我们在搜索的时候，就可以利用POSITION(i)，依次探测记录可能出现的位置，直到找到记录。

(f(i)的选择会带来不同的结果，这里不再深入)

如果数组比较满，那么closed hashing需要进行许多次探测才能找到空位。这样将大大减小插入和搜索的效率。这种情况下，需要增大HASHSIZE，并将原来的记录放入到新的比较大的数组中。这样的操作称为rehashing。

http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/03/24/2970339.html