首先介绍一下哈希技术，哈希技术是在记录的存储位置的记录的key之间建立一个确定的映射f()，使得每个key对应一个存储位置f(key)。若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)位置上。哈希技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。
六种哈希函数f(key)的构造方法：
1、直接定址法
哈希地址：f(key)=a*key+b(a,b为常数)
这种方法的优点是：简单、均匀，不会产生冲突。但是需要预先知道key的分布情况，适合查找表较小并且连续的情况。
2、数字分析法
比如我们的手机号码“136xxxx5889”，其中前三位是接入号，一般对应不同运营公司的子品牌，比如130是联通，159是移动等等，中间四位表示归属地。最后四位才是用户号。
若我们现在要存储某家公司员工登记表，如果手机号码作为key，那么极有可能前7位是相同的，所以我们选择后四位作为f(key)就是不错的选择。
适合处理关键字位数较大的方法
3、平方取中法
顾名思义，比如key是1234，那么它的平方就是1522756，再抽取中间的三位就是227作为f(key)。
适合不知道关键字的分布，而位数又不是很大的情况。
4、折叠法
折叠法是将key从左到右分割成位数相等的几个部分（最后一部分位数不够可以短些），然后将这几部分叠加求和，并按哈希表的表长，取后几位作为f(key)。比如我们的key是9876543210，哈希表的表长为3位，我们将key分为4组，987|654|321|0，然后将他们叠加987+654+321+0=1962，再取后三位即f(key)=962.
适合事先不知道关键字的分布，关键字位数较多的情况。
5、除留余数法
哈希地址：f(key)=key mod p (p<=m)m为哈希表长。这种方法是最常用的哈希函数构造方法，下面的代码中也使用了这种方法。
6、随机数法
哈希地址：f(key)=random(key)。这里random是随机函数，当key长度不等时，采用这种方法比较合适。
哈希函数冲突的两种解决方法
哈希函数冲突的情况为key1！=key2但是f(key1)=f(key2)，即发生冲突
1、开放定址法
开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的哈希地址，只要哈希表足够大，空的哈希地址总是能够找到，然后将记录插入。这种方法是最常用的冲突解决方法。下面的代码中也使用了这种方法。
2、链地址法
将所有相同关键字的记录存储在一个单链表中，称这种表为同义词子表，在散列表中只存储所有同义词子表的头指针。
3、再散列函数法
事先多准备几个散列函数
示例代码
package HashSearch;
import java.util.Scanner;
public class HashSearch {
/**
* 哈希查找算法
*/
//初始化哈希表
static int hashLength=7;
static int[] hashTable=new int[hashLength];
//原始数据
static int[] list=new int[] {13,29,27,28,26,30,38};
public static void main(String[] args) {
System.out.println("*****************哈希查找*****************");
//创建哈希表
for(int i=0;i<list.length;i++) {
insert(hashTable,list[i]);
}
System.out.println("展示哈希表中的数据： "+display(hashTable));
while(true) {
//哈希表查找
System.out.print("请输入要查找的数据：");
int data=new Scanner(System.in).nextInt();
int result=search(hashTable,data);
if(result==-1) {
System.out.println("对不起，没有找到！");
}else {
System.out.println("数据的位置是："+result);
}
}
}
/**
* 哈希表插入
* @param hashTable
* @param data
*/
public static void insert(int[] hashTable,int data) {
//哈希函数，除留余数法
int hashAddress=hash(hashTable,data);
//如果不为0，则说明冲突
while(hashTable[hashAddress]!=0) {
//利用开放定址法解决冲突
hashAddress=(++hashAddress)%hashTable.length;
}
//将待插入值存入字典中
hashTable[hashAddress]=data;
}
/**
* 方法：哈希表查找
* @param hashTable
* @param data
* @return
*/
public static int search(int[] hashTable,int data) {
//哈希函数，除留余数法
int hashAddress=hash(hashTable, data);
while(hashTable[hashAddress]!=data) {
//利用开放定址法解决冲突
hashAddress=(++hashAddress)%hashTable.length;
//查找到开放单元 或者循环到原点，表示查找失败
if(hashTable[hashAddress]==0 || hashAddress==hash(hashTable, data)) {
return -1;
}
}
//查找成功，返回下标
return hashAddress;
}
/*
* 构建哈希函数（除留余数法）
*/
public static int hash(int[] hashTable,int data) {
return data%hashTable.length;
}
/**
* 展示哈希表
* @param hashTable
*/
public static String display(int[] hashTable) {
StringBuffer stringBuffer=new StringBuffer();
for(int i:hashTable) {
stringBuffer.append(i+" ");
}
return String.valueOf(stringBuffer);
}
}
