什么是哈希表？
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。
哈希表hashtable(key，value) 的做法其實很簡單，就是把Key通過一個固定的算法函數既所謂的哈希函數轉換成一個整型數字，然后就將該數字對數組長度進行取余，取余結果就當作數組的下標，將value存儲在以該數字為下標的數組空間里。
而當使用哈希表進行查詢的時候，就是再次使用哈希函數將key轉換為對應的數組下標，並定位到該空間獲取value，如此一來，就可以充分利用到數組的定位性能進行數據定位。
什么是Hash
Hash，一般翻譯做“散列”，也有直接音譯為“哈希”的，就是把任意長度的輸入（又叫做預映射， pre-image），通過散列算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小於輸入的空間，不同的輸入可能會散列成相同的輸出，而不可能從散列值來唯一的確定輸入值。簡單的說就是一種將任意長度的消息壓縮到某一固定長度的消息摘要的函數。
HASH主要用於信息安全領域中加密算法，它把一些不同長度的信息轉化成雜亂的128位的編碼,這些編碼值叫做HASH值. 也可以說，hash就是找到一種數據內容和數據存放地址之間的映射關系。
數組的特點是：尋址容易，插入和刪除困難；而鏈表的特點是：尋址困難，插入和刪除容易。那么我們能不能綜合兩者的特性，做出一種尋址容易，插入刪除也容易的數據結構？答案是肯定的，這就是我們要提起的哈希表，哈希表有多種不同的實現方法，我接下來解釋的是最常用的一種方法——拉鏈法，我們可以理解為“鏈表的數組”，如圖：
左邊很明顯是個數組，數組的每個成員包括一個指針，指向一個鏈表的頭，當然這個鏈表可能為空，也可能元素很多。我們根據元素的一些特征把元素分配到不同的鏈表中去，也是根據這些特征，找到正確的鏈表，再從鏈表中找出這個元素。
元素特征轉變為數組下標的方法就是散列法。散列法當然不止一種，下面列出三種比較常用的：
1，除法散列法
最直觀的一種，上圖使用的就是這種散列法，公式：
index = value % 16
學過匯編的都知道，求模數其實是通過一個除法運算得到的，所以叫“除法散列法”。
2，平方散列法
求index是非常頻繁的操作，而乘法的運算要比除法來得省時（對現在的CPU來說，估計我們感覺不出來），所以我們考慮把除法換成乘法和一個位移操作。公式：
index = (value * value) >> 28 （右移，除以2^28。記法：左移變大，是乘。右移變小，是除。）
如果數值分配比較均勻的話這種方法能得到不錯的結果，但我上面畫的那個圖的各個元素的值算出來的index都是0——非常失敗。也許你還有個問題，value如果很大，value * value不會溢出嗎？答案是會的，但我們這個乘法不關心溢出，因為我們根本不是為了獲取相乘結果，而是為了獲取index。
3，斐波那契（Fibonacci）散列法
平方散列法的缺點是顯而易見的，所以我們能不能找出一個理想的乘數，而不是拿value本身當作乘數呢？答案是肯定的。
1，對於16位整數而言，這個乘數是40503
2，對於32位整數而言，這個乘數是2654435769
3，對於64位整數而言，這個乘數是11400714819323198485
這幾個“理想乘數”是如何得出來的呢？這跟一個法則有關，叫黃金分割法則，而描述黃金分割法則的最經典表達式無疑就是著名的斐波那契數列，即如此形式的序列：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377, 610， 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946，…。另外，斐波那契數列的值和太陽系八大行星的軌道半徑的比例出奇吻合。
對我們常見的32位整數而言，公式：
index = (value * 2654435769) >> 28
如果用這種斐波那契散列法的話，那上面的圖就變成這樣了：
注：用斐波那契散列法調整之后會比原來的取摸散列法好很多。
適用范圍
快速查找，刪除的基本數據結構，通常需要總數據量可以放入內存。
基本原理及要點
hash函數選擇，針對字符串，整數，排列，具體相應的hash方法。
碰撞處理，一種是open hashing，也稱為拉鏈法；另一種就是closed hashing，也稱開地址法，opened addressing。
擴展
d-left hashing中的d是多個的意思，我們先簡化這個問題，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是將一個哈希表分成長度相等的兩半，分別叫做T1和T2，給T1和T2分別配備一個哈希函數，h1和h2。在存儲一個新的key時，同 時用兩個哈希函數進行計算，得出兩個地址h1[key]和h2[key]。這時需要檢查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一個 位置已經存儲的（有碰撞的）key比較多，然后將新key存儲在負載少的位置。如果兩邊一樣多，比如兩個位置都為空或者都存儲了一個key，就把新key 存儲在左邊的T1子表中，2-left也由此而來。在查找一個key時，必須進行兩次hash，同時查找兩個位置。
問題實例（海量數據處理）
我們知道hash 表在海量數據處理中有着廣泛的應用，下面，請看另一道百度面試題：
題目：海量日志數據，提取出某日訪問百度次數最多的那個IP。
方案：IP的數目還是有限的，最多2^32個，所以可以考慮使用hash將ip直接存入內存，然后進行統計。
參考：
http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6256463
hash索引跟B樹索引的區別。
Hash 索引結構的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節點到枝節點，最后才能訪問到頁節點這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的查詢效率要遠高於 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑問了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由於其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。
（1）Hash 索引僅僅能滿足"=","IN"和"<=>"查詢，不能使用范圍查詢。
由於 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於范圍的過濾，因為經過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關系，並不能保證和Hash運算前完全一樣。
（2）Hash 索引無法被用來避免數據的排序操作。
由於 Hash 索引中存放的是經過 Hash 計算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關系並不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以數據庫無法利用索引的數據來避免任何排序運算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合並后再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。
（4）Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。
前面已經知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后，將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放於一個 Hash 表中，由於不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數據的記錄條數，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際數據進行相應的比較，並得到相應的結果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能並不一定就會比B-Tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵，如果創建 Hash 索引，那么將會存在大量記錄指針信息存於同一個 Hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表數據的訪問，而造成整體性能低下。