雜湊法（Hahing）是一種資料存取技術，通過將資料映射到一個特定的地址，實現快速的查找、插入和刪除操作。其核心原理是使用一個雜湊函數（Hash Function）來計算資料的雜湊值（Hash Value），一般常見的雜湊函數有除法、平方後取中間值法、摺疊法及數位分析法，得到雜湊值後會根據這個值將資料存放到雜湊表（Hash Table）中的某個位置。

過程中難免會有碰撞（Collision）的情況發生，即多個資料被映射到同一個位置。系統可以通過各種碰撞解決方法來處理，如線性探測法、平方探測法、再雜湊法鏈結串列法等。如此一來，儘管發生了碰撞，但可以通過有效的碰撞處理來保證搜尋效率。

範例說明

• 問題：假設雜湊函數為 h ( key ) = key mod 5，請將12, 65, 70, 18共4個值放入長度為 5 的陣列中。若過程中發生碰撞，請使用線性探測法來解決碰撞問題。
• 補充：線性探測法在兩個或多個資料被映射到同一個位置發生碰撞時，該方法會沿著陣列依次往後查找，直到找到找到一個空位來儲存資料。
• 解法：
  

優點：

• 高效查找速度：在理想情況下，雜湊表能在 O(1) 的時間內完成資料查找，相比於線性查找能顯著提升性能。
• 插入與刪除操作簡單：通過雜湊函數，可以快速確定資料的存放位置，從而有效完成資料的插入與刪除。
• 適合大規模資料集：對於需要快速查找和頻繁操作的系統，雜湊法能顯著提升性能，適合用於處理大規模資料集。

缺點：

• 碰撞難以避免：即使有設計良好的雜湊函數，隨著資料量增加，碰撞仍然難以完全避免，這會影響查找效率。
• 空間浪費：為了減少碰撞的發生，通常需要比實際資料更多的空間，導致部分空間未被使用，造成資源浪費。
• 依賴雜湊函數的質量：雜湊函數的好壞會直接影響系統的性能。如果雜湊函數產生的值分佈不均勻，會增加碰撞機率，進而降低效率。

參考資料：

1. 蔡明志 (2017)。《資料結構：使用C語言 (第5版)》。臺北：全華圖書。
2. 吳燦銘、胡昭民 (2018)。《圖解資料結構：使用Java》。新北：博碩文化。