你取一堆东西，和一个数组。

对于每一个东西，你为它建立一个索引，称为哈希。关于哈希的重要事情是它“分散”了很多;你不希望两个相似的东西有相似的哈希值。

你把东西放到数组中哈希值表示的位置。在一个给定的哈希中可以有多个对象，所以你可以将这些对象存储在数组或其他合适的东西中，我们通常称之为bucket。

当你在哈希中查找东西时，你会经历相同的步骤，计算哈希值，然后查看那个位置的bucket中有什么，并检查它是否是你要寻找的东西。

当你的哈希工作得很好并且你的数组足够大时，在数组的任何特定下标处最多只会有很少的东西，所以你不需要看太多。

额外的好处是，当你的哈希表被访问时，它会把找到的东西(如果有的话)移动到桶的开头，这样下次它就会是第一个被检查的东西。

哈希的计算方式通常不取决于哈希表，而是取决于添加到哈希表中的项。在框架/基类库(如。net和Java)中，每个对象都有一个GetHashCode()(或类似)方法，返回该对象的哈希码。理想的哈希码算法和准确的实现取决于对象中表示的数据。

其实比这更简单。

哈希表不过是一个包含键/值对的向量数组(通常是稀疏数组)。此数组的最大大小通常小于哈希表中存储的数据类型的可能值集中的项数。

哈希算法用于根据将存储在数组中的项的值生成该数组的索引。

This is where storing vectors of key/value pairs in the array come in. Because the set of values that can be indexes in the array is typically smaller than the number of all possible values that the type can have, it is possible that your hash algorithm is going to generate the same value for two separate keys. A good hash algorithm will prevent this as much as possible (which is why it is relegated to the type usually because it has specific information which a general hash algorithm can't possibly know), but it's impossible to prevent.

因此，您可以使用多个键来生成相同的散列代码。当这种情况发生时，将遍历向量中的项，并在向量中的键和正在查找的键之间进行直接比较。如果找到，则返回与该键关联的值，否则不返回任何值。

到目前为止，所有的答案都很好，并且从不同的方面了解了哈希表的工作方式。这里有一个简单的例子，可能会有帮助。假设我们想要存储一些带有小写字母字符串的项作为键。

正如simon所解释的，哈希函数用于从大空间映射到小空间。对于我们的例子，一个简单的哈希函数实现可以取字符串的第一个字母，并将其映射为一个整数，因此“短吻鳄”的哈希代码为0，“蜜蜂”的哈希代码为1，“斑马”的哈希代码为25，等等。

接下来，我们有一个包含26个存储桶的数组(在Java中可以是数组列表)，我们将项放入与键的哈希码匹配的存储桶中。如果我们有不止一个元素键以相同字母开头，它们就会有相同的哈希码，所以它们都会进入存储桶中寻找那个哈希码所以必须在存储桶中进行线性搜索才能找到一个特定的元素。

在我们的例子中，如果我们只有几十个项目，键横跨字母表，它会工作得很好。然而，如果我们有一百万个条目，或者所有的键都以'a'或'b'开头，那么我们的哈希表就不是理想的。为了获得更好的性能，我们需要一个不同的哈希函数和/或更多的桶。

这是一个外行的解释。

让我们假设你想要用书填满一个图书馆，而不仅仅是把它们塞进去，而且你希望在你需要它们的时候能够很容易地再次找到它们。

因此，您决定，如果想要阅读一本书的人知道书名和确切的书名，那么这就是所有应该做的。有了书名，在图书管理员的帮助下，读者就能轻松快速地找到这本书。

那么，你该怎么做呢?当然，你可以列出你把每本书放在哪里的列表，但是你会遇到和搜索图书馆一样的问题，你需要搜索列表。当然，列表会更小，更容易搜索，但您仍然不希望从库(或列表)的一端到另一端依次搜索。

你想要的东西，有了书名，就能立刻给你正确的位置，所以你所要做的就是漫步到正确的书架上，拿起书。

但这怎么能做到呢?嗯，当你填满图书馆的时候要有一点先见之明，当你填满图书馆的时候要做很多工作。

你设计了一个聪明的小方法，而不是开始从一端到另一端填满这个库。你拿着书名，在一个小的计算机程序中运行，它会显示出书架的编号和书架上的槽号。这是你放书的地方。

这个程序的美妙之处在于，稍后，当一个人回来阅读这本书时，您再次通过程序输入标题，并获得与最初给您的相同的书架编号和插槽编号，这就是书的位置。

正如其他人已经提到的，这个程序被称为哈希算法或哈希计算，通常通过输入数据(在这种情况下是书名)并从中计算一个数字来工作。

为了简单起见，我们假设它只是将每个字母和符号转换为一个数字，并将它们全部相加。实际上，它要比这复杂得多，但现在让我们先把它放在这里。

这种算法的美妙之处在于，如果你一次又一次地向它输入相同的输入，它每次都会输出相同的数字。

这就是哈希表的基本工作原理。

接下来是技术方面的内容。

首先是数字的大小。通常，这种哈希算法的输出在一个较大的数字范围内，通常比表中的空间大得多。例如，假设我们的图书馆刚好有100万本书的空间。哈希计算的输出可以在0到10亿的范围内，这要高得多。

那么，我们该怎么办呢?我们使用所谓的模量计算，它基本上是说，如果你数到你想要的数字(即10亿数字)，但想要保持在一个小得多的范围内，每次你达到这个小范围的极限，你就从0开始，但你必须跟踪你在大序列中走了多远。

假设哈希算法的输出在0到20的范围内，并且从特定的标题中获得值17。如果图书馆的大小只有7本书，你数1、2、3、4、5、6，当你数到7时，你从0开始。因为我们需要数17次，所以我们有1、2、3、4、5、6、0、1、2、3、4、5、6、0、1、2、3，最后的数字是3。

当然模量的计算不是这样的，它是用除法和余数来完成的。17除以7的余数是3(17除7得14,17和14之差是3)。

因此，你把书放在3号槽里。

这就导致了下一个问题。碰撞。由于该算法无法将图书间隔开来以使它们完全填满库(或者填满哈希表)，因此它最终总是会计算一个以前使用过的数字。在图书馆的意义上，当你到达书架和你想放一本书的槽号时，那里已经有一本书了。

存在各种冲突处理方法，包括将数据运行到另一个计算中以获得表中的另一个位置(双重哈希)，或者只是在给定的位置附近找到一个空间(例如，就在前一本书的旁边，假设插槽可用，也称为线性探测)。这意味着当你稍后试图找到这本书时，你需要做一些挖掘工作，但这仍然比简单地从图书馆的一端开始要好。

最后，在某些情况下，您可能希望将更多的书放入图书馆，而不是图书馆所允许的。换句话说，你需要建立一个更大的库。由于图书馆中的确切位置是使用图书馆的确切和当前大小计算出来的，因此，如果您调整了图书馆的大小，那么您可能最终不得不为所有书籍找到新的位置，因为为找到它们的位置所做的计算已经改变了。

我希望这个解释比桶和函数更接地气一点:)

这是另一种看待它的方式。

我假设你理解数组A的概念，它支持索引操作，你可以一步找到第I个元素，A[I]，不管A有多大。

因此，例如，如果您想存储一组恰好年龄不同的人的信息，一个简单的方法是有一个足够大的数组，并使用每个人的年龄作为数组的索引。这样，你就可以一步获取任何人的信息。

But of course there could be more than one person with the same age, so what you put in the array at each entry is a list of all the people who have that age. So you can get to an individual person's information in one step plus a little bit of search in that list (called a "bucket"). It only slows down if there are so many people that the buckets get big. Then you need a larger array, and some other way to get more identifying information about the person, like the first few letters of their surname, instead of using age.

这是基本思想。不使用年龄，可以使用任何能产生良好价值观传播的人的函数。这就是哈希函数。比如你可以把这个人名字的ASCII表示的每三分之一，按某种顺序打乱。重要的是，您不希望太多人散列到同一个存储桶，因为速度取决于存储桶保持较小。