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　　介绍全域哈希之前，要先讨论一下普通哈希的一个缺点。举个Charles举得那

　　和一个竞争对手同时为一家公司做compiler的symboltable,公司要求你们

　　（o（丿□^）o），你们做好后公司评判的标准就是你俩互相提供一些测试样例，

　　然后，普通哈希的缺点就出来了：对任意的hash函数h,总存在一组keys，使

　　,对某个槽i。即我总可以找到一组键值，让他们都映射到同一个槽里面，这样效率

　　版本差不多。但是选取hashfunction的全局域是不能乱定的，否则也打不到

　　换句话说，就是对于任意的不相等key的x和y,从哈希函数集中选择一个哈希函数，

　　更形象的，当我随机选一个哈希函数时，就像在上图区域乱扔一个飞镖，落在下面红

　　当键值是static(即固定不变)的时候，我们可以涉及方案使得最差情况下的查询性能也

　　完美哈希。实际上，很多地方都会用到静态关键字集合。比如一种语言的保留字集合，

　　里的文件名集合。而完美哈希可以在最坏情况下以0(1)复杂度查找，性能非常出色的。

　　完美哈希的结构如上图。具体来说，第一级和带链表的哈希非常的相似，只是第一级

　　的不是链表，而是一个新的哈希表。后面那个哈希结构，我们可以看到前端存储了一

　　性质：m哈希表槽数；a,b全域哈希函数要确定的两个值(一般是随机选然后确定下来

　　为了保证不冲突，每个二级哈希表的数量是第一级映射到这个槽中元素个数的平方，

　　Proof:根据全域哈希的定义，对任意选出的哈希函数h，表中2个给定keys冲突的概

　　解从期望转换到概率，引入下面这个推论推论：完美哈希没有冲突的概率至少是1/2

　　这一节主要讲很多方面非常重要的hashtable等问题.由于平时很少用到这些，基本都

　　每个记录有一个指针x指向这个记录，key[x]就是这个记录的关键字，然后后面就是

　　简而言之，这个表就是当k=i时，就将其放在表T中第i个位置。表的其他位置留空就

　　直接寻址法有一个明显的问题，当U的范围很大时，就必须维持一个非常大的表，且

　　而哈希表采用的另一种方法，它通过一个hash函数来映射k值(上面那个方法可以看

　　mapping 的函数)。但是，这样就会出现不同键映射到相同槽内的方法，那应 该怎么处

　　这种方法最差情况就是所有元素都映射到了同一个槽里面， 时间就是O (n),其实

　　设n 是表中key 的个数，m是表槽的个数，定义表T的负载因子(load factor)

　　那么所有的映射结果都只会在偶数槽呢， 非常浪费，也违背了上面好的hash 函

　　所以这个方法中选择m的原则就是m选为质数且不能太接近2 或者10 的幕次

　　rsh w-r 位，就刚好只保留了最大是 m的结果，可以很好的映射到表中.

　　所谓开放寻址法就是没有任何元素时存储在哈希表之外的。 那个当冲突发生时，

　　简单来说，就是原始哈希函数如果映射到一个已经有元素的位置，就直接探查下 一个，

　　但是这种方法会出现primary clustering: 某一块会被依次填满，导致映射到

　　即使用两个哈希函数，当第一次哈希出现冲突时，使用第二个哈希函数做探查， 直到

　　首先我们假设均匀哈希： 每个key 的探查序列等可能的是 m!种排列中的任意

　　定理：给定一个开放寻址的哈希表，负载因子a =n/m1,则不成功搜索时期望 的探查次

　　Proof:第一次探查是有的，然后发生冲突的概率是 n/m，发生冲突后就需要

　　因为a 是常数，则寻址次数也就是一个常数了。但要注意所谓的常数，比如表 示半满