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　　实现方法 1、线性表（有序或无序），采用线性表数据结构，利用比较 运算进行查找，采用顺序查找算法(O(n))或折半查找算法

　　2、跳表：采用链式存储结构，实现折半查找。 3、散列表（哈希表），采用顺序存储结构，利用哈希函数计

　　冲突：由关键字得到的哈希地址为j（0≤j≤n-1）的位置上 已存有记录 处理冲突：为产生冲突的地址寻找下一个空的哈希地址 1. 开放定址法 处理冲突方法 2. 再哈希法 3. 链地址法 4. 建立一个公共溢出区

　　希望find操作具有O(1)的性能。 当根据下标值取数据元素时，数组具有这样的性能。 字典的find操作是根据关键字的值查找数据元素： 1、如果将数据元素存放在数组中（或顺序存储空间） 2、将关键字值转换为数组的下标 理想情况下，就能做到O(1)的性能。

　　。采用开放地址法的线性探测再散列方法解决冲突， 试在0～12的散列地址空间中对该关键字序列构造哈

　　3. 平方取中法 以关键字的平方值的中间几位作为存储地址。求“关键 字的平方值”的目的是“扩大差别”，同时平方值的中间 各位又能受到整个关键字中各位的影响。 此方法适合于: 关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高 的现象。

　　4. 折叠法 将关键字分割成若干部分，然后取它们的叠加和为哈希地 址。有两种叠加处理的方法：移位叠加和间界叠加。 此方法适合于: 关键字的数字位数特别多，而且关键字在每一位上的 数字分布大致均匀的情况。

　　2. 数字分析法 假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位数字组成 (u1, u2, …, us)，通过分析所有的关键字， 并从中提取 分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。

　　此方法仅适合于： 能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现 的频度。

　　3) 随机探测再散列 di是一组随机数列 或者 di=i× H2(key) (又称双散列函数探测)

　　注意：增量 di应具有“完备性” 即：产生的 Hi均不相同，且所产生的 m-1个 Hi值能覆盖哈希表中所有地址。 则要求： ※ 平方探测时的表长 m 必为形如 4j3 的素数（如: 7, 11, 19, 23, … 等）； ※ 随机探测时的 m 和 di没有公因子。

　　H2(key) 是另设定的一个哈希函数，它的函数值应和 m 互为素数。 若 m 为素数，则 H2(key) 可以是 1 至 m-1 之间的任意数;

　　Hi=RHi(key) i=1,2,3,……，k RHi均是不同的哈希函数，在同义词产生地址冲突 时计算另一个哈希函数地址，直到冲突不再发生。 缺点：增加了计算时间。

　　凡是哈希地址为i的记录都插入到头指针为 ChainHash[i]的链表中。

　　对数字的关键字可有下列构造方法: 1. 直接定址法 2. 数字分析法 3. 平方取中法 4. 折叠法 5. 除留余数法 6. 随机数法

　　设定哈希函数为: H(key) = Random(key) 其中Random 为随机函数 此方法通常用于对长度不等的关键字构造哈希函数。

　　实际构造哈希表时 1.采用哪种构造哈希函数的方法取决于建表的关键字集合的 情况(包括关键字的范围和形态) 2.总的原则是使产生冲突的可能性尽可能的小。

　　C提供了一个仿函数hash，并特化(specialization)了一组仿函数。 实例化(instantiation)是替换模版参数产生一个函数。 而特化是针对某种类型，重新定义一个函数，和模版没有任何关系。

　　对于关键字和基本表HashTable中关键字为同义词的记录 ，只要发生冲突，都填入溢出表。

　　1. 线性探测再散列法 增量di 的三 种取 法 2. 二次探测再散列法 3. 随机探测再散列法

　　如果C提供的函数hash，不适用所用的数据类型，就重新定义一个hash。 例如，C没有为 string类型提供hash函数，就像如下自己定义一个：