hash算法的原理是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
比如100个员工，100个工号，就用工号做hash
不失一般性，我们这里只给出其中8个关键字进行分析，8个关键字如下所示：
此法适于:能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频度。
K1=61317602 K2=61326875 K3=62739628 K4=61343634
K5=62706815 K6=62774638 K7=61381262 K8=61394220
取数据元素关键字中某些取值较均匀的数字位作为哈希地址的方法
例2，要构造一个数据元素个数n=80,哈希长度m=100的哈希表。
关键字位数较多，而且关键字中每一位上数字分布大致均匀的情况。
将关键字分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位），这方法称为折叠法。
这种方法适用于:
则对不同的关键字得到的哈希函数值不易产生冲突，
由此产生的哈希地址也较为均匀
先取关键字的平方，然后根据可使用空间的大小，选取平方数是中间几位为哈希地址
原理是通过取平方扩大差别，平方值的中间几位和这个数的每一位都相关，
此法适于:关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象
减去法是数据的键值减去一个特定的数值以求得数据存储的位置。
将十进制数X看作其他进制，
比如十三进制，再按照十三进制数转换成十进制数，提取其中若干为作为X的哈希值。
一般取大于原来基数的数作为转换的基数，并且两个基数应该是互素的。
理论研究表明，除留余数法的模p取不大于表长且最接近表长m素数时效果最好
此法适于：对长度不等的关键字构造哈希函数。
对于相似度高的数据，倒过来就很均匀了
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