总结一句话，Hash是一种典型的空间换时间，代价就是需要使用更大的空间，除了要储存源数据外还要额外的储存，hash关系的数据！
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哈希表和哈希函数是大学数据结构中的课程，实际开发中我们经常用到Hashtable这种结构，当遇到键-值对存储，采用Hashtable比ArrayList查找的性能高。为什么呢？我们在享受高性能的同时，需要付出什么代价(这几天看红顶商人胡雪岩，经典台词：在你享受这之前，必须受别人吃不了的苦，忍受别人受不了的屈辱)，那么使用Hashtable是否就是一桩无本万利的买卖呢？就此疑问，做以下分析，希望能抛砖引玉。
1)hash它为什么对于键-值查找性能高
学 过数据结构的，都应该晓得，线性表和树中，记录在结构中的相对位置是随机的，记录和关键字之间不存在明确的关系，因此在查找记录的时候，需要进行一系列的 关键字比较，这种查找方式建立在比较的基础之上，在java中(Array,ArrayList,List)这些集合结构采用了上面的存储方式。
比如，现在我们有一个班同学的数据，包括姓名，性别，年龄，学号等。假如数据有
| 姓名 | 性别 | 年龄 | 学号 |
| 张三 | 男 | 15 | 1 |
| 李四 | 女 | 14 | 2 |
| 王五 | 男 | 14 | 3 |
假如，我们按照姓名来查找，假设查找函数FindByName(string name);
1)查找“张三”
只需在第一行匹配一次。
2)查找"王五"
在第一行匹配，失败，
在第二行匹配，失败，
在第三行匹配，成功
上面两种情况，分别分析了最好的情况，和最坏的情况，那么平均查找次数应该为 (1+3)/2=2次，即平均查找次数为(记录总数+1)的1/2。
尽管有一些优化的算法，可以使查找排序效率增高，但是复杂度会保持在log2n的范围之内。
如 何更更快的进行查找呢？我们所期望的效果是一下子就定位到要找记录的位置之上，这时候时间复杂度为1，查找最快。如果我们事先为每条记录编一个序号，然后 让他们按号入位，我们又知道按照什么规则对这些记录进行编号的话，如果我们再次查找某个记录的时候，只需要先通过规则计算出该记录的编号，然后根据编号， 在记录的线性队列中，就可以轻易的找到记录了 。
注意，上述的描述包含了两个概念，一个是用于对学生进行编号的规则，在数据结构中，称之为哈希函数，另外一个是按照规则为学生排列的顺序结构，称之为哈希表。
仍以上面的学生为例，假设学号就是规则，老师手上有一个规则表，在排座位的时候也按照这个规则来排序，查找李四，首先该教师会根据规则判断出，李四的编号为2，就是在座位中的2号位置，直接走过去，“李四，哈哈，你小子，就是在这！”
看看大体流程:
从上面的图中，可以看出哈希表可以描述为两个筒子，一个筒子用来装记录的位置编号，另外一个筒子用来装记录，另外存在一套规则，用来表述记录与编号之间的联系。这个规则通常是如何制定的呢？
a)直接定址法:
我在前一篇文章对GetHashCode()性能比较的问题中谈到，对于整形的数据GetHashCode()函数返回的就是整形本身，其实就是基于直接定址的方法，比如有一组0-100的数据，用来表示人的年龄
那么，采用直接定址的方法构成的哈希表为:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 0岁 | １岁 | ２岁 | ３岁 | ４岁 | ５岁 |
.....
这样的一种定址方式，简单方便，适用于元数据能够用数字表述或者原数据具有鲜明顺序关系的情形。
b)数字分析法:
有这样一组数据，用于表述一些人的出生日期
| 年 | 月 | 日 |
| ７５ | １０ | １ |
| ７５ | １２ | １０ |
| ７５ | ０２ | １４ |
分析一下，年和月的第一位数字基本相同，造成冲突的几率非常大，而后面三位差别比较大，所以采用后三位
c)平方取中法
取关键字平方后的中间几位作为哈希地址
d) 折叠法：
将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不相同，然后去这几部分的叠加和（取出进位）作为哈希地址，比如有这样的数据20-1445-4547-3
可以
5473
+ 4454
+ 201
= 10128
取出进位1,取0128为哈希地址
e)取余法
取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。H(key)=key MOD p (p<=m)
f) 随机数法
选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key)=random(key) ,其中random为随机函数。通常用于关键字长度不等时采用此法。
总之，哈希函数的规则是：通过某种转换关系，使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中。越分散，则以后查找的时间复杂度越小，空间复杂度越高。
２)使用hash，我们付出了什么？
hash 是一种典型以空间换时间的算法，比如原来一个长度为100的数组，对其查找，只需要遍历且匹配相应记录即可，从空间复杂度上来看，假如数组存储的是 byte类型数据，那么该数组占用100byte空间。现在我们采用hash算法，我们前面说的hash必须有一个规则，约束键与存储位置的关系，那么就 需要一个固定长度的hash表，此时，仍然是100byte的数组，假设我们需要的100byte用来记录键与位置的关系，那么总的空间为 200byte,而且用于记录规则的表大小会根据规则，大小可能是不定的.
注:hash表最突出的问题在于冲突，就是两个键值经过哈希函数计算出来的索引位置很可能相同，
注:之所以会简单得介绍了hash，是为了更好的学习lsh算法
解决冲突的主要方法
虽然我们不希望发生冲突，但实际上发 生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度，而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发生。另外，当关键字的实际取值大于哈希 表的长度时，而且表中已装满了记录，如果插入一个新记录，不仅发生冲突，而且还会发生溢出。因此，处理冲突和溢出是哈希技术中的两个重要问题。
1、开放定址法
用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定 的关键字，或者碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止（若要插入，在探查到开放的地址，则可将待插入的新结点存人该地址单元）。查找时探查到开放的 地址则表明表中无待查的关键字，即查找失败。
注意：
①用开放定址法建立散列表时，建表前须将表中所有单元(更严格地说，是指单元中存储的关键字)置空。
②空单元的表示与具体的应用相关。
按照形成探查序列的方法不同，可将开放定址法区分为线性探查法、线性补偿探测法、随机探测等。
（1）线性探查法(Linear Probing)
该方法的基本思想是：
将散列表T[0..m-1]看成是一个循环向量，若初始探查的地址为d(即h(key)=d)，则最长的探查序列为：
d，d+l，d+2，…，m-1，0，1，…，d-1
即:探查时从地址d开始，首先探查T[d]，然后依次探查T[d+1]，…，直到T[m-1]，此后又循环到T[0]，T[1]，…，直到探查到T[d-1]为止。
探查过程终止于三种情况：
(1)若当前探查的单元为空，则表示查找失败（若是插入则将key写入其中）；
(2)若当前探查的单元中含有key，则查找成功，但对于插入意味着失败；
(3)若探查到T[d-1]时仍未发现空单元也未找到key，则无论是查找还是插入均意味着失败(此时表满)。
利用开放地址法的一般形式，线性探查法的探查序列为：
hi=(h(key)+i)％m 0≤i≤m-1 //即di=i
用线性探测法处理冲突，思路清晰，算法简单，但存在下列缺点：
① 处理溢出需另编程序。一般可另外设立一个溢出表，专门用来存放上述哈希表中放不下的记录。此溢出表最简单的结构是顺序表，查找方法可用顺序查找。
② 按上述算法建立起来的哈希表，删除工作非常困难。假如要从哈希表 HT 中删除一个记录，按理应将这个记录所在位置置为空，但我们不能这样做，而只能标上已被删除的标记，否则，将会影响以后的查找。
③ 线性探测法很容易产生堆聚现象。所谓堆聚现象，就是存入哈希表的记录在表中连成一片。按照线性探测法处理冲突，如果生成哈希地址的连续序列愈长 ( 即不同关键字值的哈希地址相邻在一起愈长 ) ，则当新的记录加入该表时，与这个序列发生冲突的可能性愈大。因此，哈希地址的较长连续序列比较短连续序列生长得快，这就意味着，一旦出现堆聚 ( 伴随着冲突 ) ，就将引起进一步的堆聚。
来源：https://www.cnblogs.com/xyxxs/p/4641496.html