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hash算法的原理是什么，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
比如100個員工，100個工號，就用工號做hash
不失一般性，我們這里只給出其中8個關鍵字進行分析，8個關鍵字如下所示：
此法適于:能預先估計出全體關鍵字的每一位上各種數字出現的頻度。
K1=61317602 K2=61326875 K3=62739628 K4=61343634
K5=62706815 K6=62774638 K7=61381262 K8=61394220
取數據元素關鍵字中某些取值較均勻的數字位作為哈希地址的方法
例2，要構造一個數據元素個數n=80,哈希長度m=100的哈希表。
關鍵字位數較多，而且關鍵字中每一位上數字分布大致均勻的情況。
將關鍵字分割成位數相同的幾部分（最后一部分的位數可以不同），然后取這幾部分的疊加和（舍去進位），這方法稱為折疊法。
這種方法適用于:
則對不同的關鍵字得到的哈希函數值不易產生沖突，
由此產生的哈希地址也較為均勻
先取關鍵字的平方，然后根據可使用空間的大小，選取平方數是中間幾位為哈希地址
原理是通過取平方擴大差別，平方值的中間幾位和這個數的每一位都相關，
此法適于:關鍵字中的每一位都有某些數字重復出現頻度很高的現象
減去法是數據的鍵值減去一個特定的數值以求得數據存儲的位置。
將十進制數X看作其他進制，
比如十三進制，再按照十三進制數轉換成十進制數，提取其中若干為作為X的哈希值。
一般取大于原來基數的數作為轉換的基數，并且兩個基數應該是互素的。
理論研究表明，除留余數法的模p取不大于表長且最接近表長m素數時效果最好
此法適于：對長度不等的關鍵字構造哈希函數。
對于相似度高的數據，倒過來就很均勻了
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