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  散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快定位。

  为了知道冲突产生的相同散列函数地址所对应的关键字,必须选用另外的散列函数,或者对冲突结果进行处理。而不发生冲突的可能性是非常之小的,所以通常对冲突进行处理。常用方法有以下几种:  显示线性探测填装一个散列表的过程:  聚集(Cluster,也翻译做“堆积”)的意思是,在函数地址的表中,散列函数的结果不均匀地占据表的单元,形成区块,造成线性探测产生一次聚集(primary clustering)和平方探测的二次聚集(secondary clustering),散列到区块中的任何关键字需要查找多次试选单元才能插入表中,解决冲突,造成时间浪费。对于开放寻址法,聚集会造成性能的灾难性损失,是必须避免的。

  在C语言中,实现以上过程的简要程序: 查找空单元并插入:

  散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到,另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突,需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。  查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素:

  散列表的载荷因子定义为:formula_33 = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度  formula_33是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值,formula_33与“填入表中的元素个数”成正比,所以,formula_33越大,表明填入表中的元素越多,产生冲突的可能性就越大;反之,formula_33越小,标明填入表中的元素越少,产生冲突的可能性就越小。实际上,散列表的平均查找长度是载荷因子formula_33的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。  对于开放寻址法,荷载因子是特别重要因素,应严格限制在0.7-0.8以下。超过0.8,查表时的CPU缓存不命中(cache missing)按照指数曲线上升。因此,一些采用开放寻址法的hash库,如Java的系统库限制了荷载因子为0.75,超过此值将resize散列表。

  Linux操作系统在物理文件系统与块设备驱动程序之间引入了“缓冲区缓存”(Buffer Cache,简称bcache)。当读写磁盘文件的数据,实际上都是对bcache操作,这大大提高了读写数据的速度。如果要读写的磁盘数据不在bcache中,即缓存不命中(miss),则把相应数据从磁盘加载到bcache中。一个缓存数据大小是与文件系统上一个逻辑块的大小相对应的(例如1KiB字节),在bcache中每个缓存数据块用codice_1记载其元信息:  整个bcache以codice_1为基本数据单元,组织为一个封闭寻址(close addressing,即“单独链表法”解决冲突)的散列表codice_3 散列函数的输入关键字是b_blocknr(逻辑块号)与b_dev(设备号)。计算hash值的散列函数表达式为: 其中NR_HASH是散列表的条目总数。发生“ 冲突”的codice_1,以b_prev与b_next指针组成一个双向(不循环)链表。bcache中所有的codice_1,包括使用中不空闲与未使用空闲的codice_1,以b_prev_free和b_next_free指针组成一个双向循环链表free_list,其中未使用空闲的codice_1放在该链表的前部。
散列表(英语:Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存储存位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。