在 python3 中hash
help(hash)
Help on built-in function hash in module builtins:
hash(obj, /)
Return the hash value for the given object.#返回给定对象的哈希值
Two objects that compare equal must also have the same hash value, but the
reverse is not necessarily true.
#两个比较相等的对象也必须有相同的散列值，但是逆转不一定是正确的。 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-p_w_picpath），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
一个典型的空间换时间的算法，根据哈希出来的关键字进行快速的查询
构造方法：
① 直接寻址法
取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，
其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）
② 数字分析法
分析一组数据的某些特征，比如，比如在学校里用学生的年龄来作为标识的话，会有很大
的冲突率，如果利用学生的学号作为标识的话，冲突率就会大大下降，因此数字分析就是
找出这些特征的规律，尽可能利用这些数据来构成冲突几率较低的散列地址
③ 平方取中法
先平方 后取中 生成散列地址
④ 折叠法
均匀分割 分别取和 生成散列地址
⑤ 随机数法
选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
⑥ 除留余数法
取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) =
key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。
对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。
处理冲突的方法
① 开放寻址法：Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2,…，k(k<=m-1)，其中H(key)为散列函数，m为散列表长，
di为增量序列，可有下列三种取法：
1).di=1,2,3,…，m-1，称线性探测再散列；
2)． di=1^2,(-1)^2,2^2,(-2)^2,(3)^2,…，±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列；
3)． di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
② 再散列法：Hi=RHi(key),i=1,2,…，k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突
时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计
算时间。