为什么使用了哈希算法的字典查集合找速度比全局遍历字典查集合速度快？

我们都使用过字典，如英汉字典、成语字典，图书的检索目录、电话簿等也可以看作广义上的字典。在计算机科学中，把字典也当成一种数据结构。
我们把字典定义为“键- 值对” (Key-Value Pair) 的集合。根据不同的问题，我们为名字和值赋予不同的含义，比如，在英汉字典中，英文单词是名字，此单词的中文解释条目是值；在电话簿中，人名是名字，此人名对应的电话号码是值。
字典最基本的操作包括：find( 查找 ) 、 add( 插入 ) 、 remove( 删除 ) ，分别用来从字典中检索数据、插入数据和删除数据。在实际存储中，我们将“键 - 值对”存储于记录中，通过键 ( 也就是“键 - 值对”中的名字 ) 来标识该“键 - 值对”。“键 - 值对”的存放位置和其键之间的对应关系用一个二元组表示： ( 键 , 值的位置 ) 。


从字典中查找“键- 值对”的最简单方法就是使用数组存储，然后在查找的时候遍历此数组，当遍历到和被查找的“键 - 值对”的名字相同项的时候，这个“键 - 值对”就被找到了。这种最朴实的方式肯定是不能满足实际要求的，因此人们发明了一种检索效率非常高的组织字典数据的方法 ，即哈希表结构。


哈希表与哈希方法
哈希方法在“键- 值对”的存储位置与它的键之间建立一个确定的对应函数关系 hash() ，使得每一个键与结构中的一个唯一的存储位置相对应：
存储位置=hash( 键 )
在搜索时，首先对键进行hash 运算，把求得的值当做“键 - 值对”的存储位置，在结构中按照此位置取“键 - 值对”，若键相等，则表示搜索成功。在存储“键 - 值对”的时候，依照相同的 hash 函数计算存储位置，并按此位置存放，这种方法就叫做哈希方法，也叫做散列方法。在哈希方法中使用的转换函数 hash 被称作哈希函数 ( 或者散列函数 ) 。按照此算法构造出来的表叫做哈希表 ( 或者散列表 ) 。
哈希函数建立了从“键- 值对”到哈希表地址集合的一个映射，有了哈希函数，我们就可以根据键来确定“键 - 值对”在哈希表中的位置的地址。使用这种方法由于不必进行多次键的比较，所以其搜索速度非常快，很多系统都使用这种方法进行数据的组织和检索。


举一个例子，有一组“键值对”：<5, ” tom ” >、 <8, ” Jane ” >、 <12, ” Bit ” >、 <17, ” Lily ” >、 <20, ” sunny ” >，我们按照如下哈希函数对键进行计算 :hash(x)=x%17+3 ，得出如下结果： hash(5)=8 、 hash(8)=11 、 hash(12)=15 、 hash(17)=3 、 hash(20)=6 。我们把 <5, ” tom ” >、 <8, ” Jane ” >、 <12, ” Bit ” >、 <17, ” Lily ” >、 <20, ” sunny ” >分别放到地址为 8 、 11 、 15 、 3 、 6 的位置上。当要检索 17 对应的值的时候，只要首先计算 17 的哈希值为 3 ，然后到地址为 3 的地方去取数据就可以找到 17 对应的数据是“ Lily ”了，可见检索速度是非常快的。