散列的含义
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
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)，这种现象称为碰撞（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)和处理碰撞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。
散列函数
（1）直接定址法
取关键字的某个线性函数为散列地址，Hash（Key）= Key 或 Hash（Key）= A*Key + B，A、B为常数。
（2）除数留余法
设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但接近或者等于m的质数p作为除数，按照哈希函数：Hash(key) = key mod p p<=m,将关键码转换成哈希地址。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。
（3）平方取中法
平方后取中间的，每位包含信息比较多。假设关键字是1234，那么它的平方就是1522756，再抽取中间的3位就是227作为散列地址；再比如关键字是4321，那么它的平方就是18671041，抽取中间的3位就可以是671或者710用作散列地址。
（4）折叠法
有时关键码所含的位数很多，采用平方取中法计算太复杂，则可将关键码分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为散列地址，这方法称为折叠法。
比如：关键字是9876543210，散列表表长为三位，我们将它分成四组987|654|321|0|，然后将它们叠加求和987+654+321+0=1962，再求后3位得到散列地址为962。有时可能这还不能够保证分布均匀，不妨从一段向另一端来回折叠后对齐相加。比如将987和321反转，再与654和0相加，编程789+654+123+0=1566，此时的散列地址为566。
散列冲突
解决冲突的技术可以分为两类：开散列方法（open hashing，也称单链方法，separate chaining）和闭散列方法（closed hashing，也称开地址方法，open addressing）。开散列方法解决冲突是将冲突记录在表外，而闭散列方法是将冲突记录在表内的另一个空槽。
（1）开散列方法：运用单链表存储方式，不产生堆积现象，但因为附加了指针域而增加了空间开销。
代码如下：
function HashTable()
{
this.table=new Array(137);
this.simpleHash=simpleHash;
this.betterHash=betterHash;
this.showDistro=showDistro;
this.put=put;
this.get=get;
this.buildChains=buildChains;//开链法
}
function put(key,data){
// let pos=this.simpleHash(key);
let pos=this.betterHash(key);
let index=0;
while(this.table[pos][index]!=undefined){
index++;
}
this.table[pos][index]=data;
}
function get(key){
// let pos=this.simpleHash(key);
let pos=this.betterHash(key);
let index=0;
if(this.table[pos][index]==key){
return this.table[pos][index];
}else{
while(this.table[pos][index]&&this.table[pos][index]!=key){
index++;
}
return this.table[pos][index];
}
}
//容易发生碰撞
function simpleHash(data){
let total=0;
for(let i=0;i<data.length;i++){
total +=data.charCodeAt(i);
}
return total%this.table.length;
}
//使用霍纳算法的散列函数
function betterHash(string){
const H=37;
let total=0;
for(let i=0;i<string.length;i++){
total +=H*total+string.charCodeAt(i);
}
total=total%this.table.length;
if (total<0) {
total +=this.table,length-1;
}
return parseInt(total);
}
function showDistro(){
let n=0;
for(let i=0;i<this.table.length;i++){
if (this.table[i][0] !=undefined) {
console.log(i+":"+this.table[i]);
}
}
}
//开链法
function buildChains(){
for(let i=0;i<this.table.length;i++){
this.table[i]=new Array();
}
}
//测试
let someNames=["David","Jennifer","Donnie","Raymond",
"Cynthia", "Mike", "Clayton", "Danny",
"Jonathan","Tom","Jack","Divad","Caylton"];
let hTable=new HashTable();
hTable.buildChains();
for(let i=0;i<someNames.length;i++){
hTable.put(someNames[i],someNames[i]);
}
hTable.showDistro();（2）闭散列方法：运用顺序表存储，存储效率较高，但容易产生堆积，查找不易实现，需要用到二次再查找。闭散列方法有桶式散列、线性探查、二次探查、双散列方法。
//线性探测法
function HashTable()
{
this.table=new Array(137);
this.values=[];
this.betterHash=betterHash;
this.showDistro=showDistro;
this.put=put;
this.get=get;
}
function put(key,data){
let pos=this.betterHash(key);
while(this.table[pos]!=undefined){
pos++;
}
this.table[pos]=key;
this.values[pos]=data;
}
function get(key){
let pos=this.betterHash(key);
if(this.table[pos]==key){
return this.values[pos];
}else{
while(this.table[pos]&&this.table[pos]!=key){
pos++;
}
return this.values[pos];
}
}
//使用霍纳算法的散列函数
function betterHash(string){
const H=37;
let total=0;
for(let i=0;i<string.length;i++){
total +=H*total+string.charCodeAt(i);
}
total=total%this.table.length;
if (total<0) {
total +=this.table,length-1;
}
return parseInt(total);
}
function showDistro(){
let n=0;
for(let i=0;i<this.table.length;i++){
if (this.table[i] !=undefined) {
console.log(i+":"+this.values[i]);
}
}
}
//测试
let someNames=["David","Jennifer","Donnie","Raymond",
"Cynthia", "Mike", "Clayton", "Danny",
"Jonathan","Tom","Jack","Divad","Caylton"];
let hTable=new HashTable();
for(let i=0;i<someNames.length;i++){
hTable.put(someNames[i],someNames[i]);
}
hTable.showDistro();
console.log(hTable.get('Town'));//undefined
console.log(hTable);