散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存储存位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。
- 若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数，按这个思想建立的表为散列表。
- 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1**≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突（英语：Collision）。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数f(k)**和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。
- 若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数（Uniform Hash function），这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。
- 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即 H(key)=key 或 H(key) = a·key + b，其中 a 和 b 为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中 H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到 H(key）中没有值了，就放进去。
- 数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
- 平方取中法：当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
- 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同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加；间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
- 随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，即 H(key)=random(key)其中 random 为随机函数,通常用于关键字长度不等的场合。
- 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长 m 的数 p 除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对 p 的选择很重要，一般取素数或 m，若 p 选的不好，容易产生同义词。+9
- 开放寻址法：Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2，…，k(k<=m-1），其中 H(key）为散列函数，m 为散列表长，di 为增量序列，可有下列三种取法：
- di=1,2,3，…，m-1，称线性探测再散列；
- di=1^2,-1^2,2^2,-2^2，⑶^2，…，±（k)^2,(k<=m/2）称二次探测再散列；
- di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
- 再散列法：Hi=RHi(key),i=1,2，…，k RHi 均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。
- 链地址法（拉链法）
- 建立一个公共溢出区
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| put(key,value) | 向散列表增加一个新的项（也能更新散列表） |
| remove(key) | 根据键值从散列表中移除值 |
| get(key) | 返回根据键值检索到的特定的值 |