最近我在做一个项目，其中要用到一个数据结构——Hash Table（哈希表），以前只有理论知识，现在实却发现很不简单，所以写下来和大家共分享。
我们知道，哈希表是一个固定大小的数组，数组的每个元素是一个链表（单向或双向）的头指针。如果Key一样，则在一起，如果Key不一样，则不在一起。哈希表的查询是飞快的。因为它不需要从头搜索，它利用Key的“哈希算法”直接定位，查找非常快，各种数据库中的数据结构基本都是它。但带来的问题是，哈希表的尺寸、哈希算法。
哈希表的数组是定长的，如果太大，则浪费，如果太小，体现不出效率。合适的数组大小是哈希表的性能的关键。哈希表的尺寸最好是一个质数，最小的质数尺寸是17。
当然，根据不同的数据量，会有不同的哈希表的大小。对于数据量很时多时少的应用，最好的设计是使用动态可变尺寸的哈希表，那么如果你发现哈希表尺寸太小了，比如其中的元素是哈希表尺寸的2倍时，我们就需要扩大哈希表尺寸，一般是扩大一倍。下面的数库是哈希表变化尺寸时尺寸大小的一个列表。
static int prime_array[] = {
17, /* 0 */
37, /* 1 */
79, /* 2 */
163, /* 3 */
331, /* 4 */
673, /* 5 */
1361, /* 6 */
2729, /* 7 */
5471, /* 8 */
10949, /* 9 */
21911, /* 10 */
43853, /* 11 */
87719, /* 12 */
175447, /* 13 */
350899, /* 14 */
701819, /* 15 */
1403641, /* 16 */
2807303, /* 17 */
5614657, /* 18 */
11229331, /* 19 */
22458671, /* 20 */
44917381, /* 21 */
89834777, /* 22 */
179669557, /* 23 */
359339171, /* 24 */
718678369, /* 25 */
1437356741, /* 26 */
2147483647 /* 27 (largest signed int prime) */
};
#define PRIME_ARRAY_SIZE (28)
要使用哈希表，就一定要用一个哈希算法，来确定KEY值，这似乎是个很难的事，下面是一个哈希算法：
typedef struct _hTab{
hLinks* link; /* 一个链表 */
int num; /* 成员个数 */
int size; /* 表的尺寸 */
} hTab;
static unsigned int
getHashIndex(hTab *tabPtr, const char *key)
{
unsigned int ha = 0;
while (*key)
ha = (ha * 128 + *key++) % tabPtr->size;
return ha;
}
（其中key是一个字符串，hTab就是一个哈希表结构, tabPtr->size是哈希表数组的大小）
这个算法被实施证明是比较不错的，能够达到分散数据的效果，如果你有更好的算法，欢迎和我交流。（litmouse@km169.net）
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评论
{
unsigned int ha = 0;
while (*key)
ha = (ha * 128 + *key++) % tabPtr->size;
return ha;
}
经实际测试，上面这个算法冲突很多，下面这个优于上面这一个：
unsigned long getHashIndex( const char *key, int nTableLength )
{
unsigned long nHash = 0;
while (*key)
{
nHash = (nHash<<5) + nHash + *key++;
}
return ( nHash % nTableLength );
}
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MPQ中的Hash算法比上面的要复杂一点，更好一些