哈希表和哈希函数是大学数据结构中的课程，实际开发中我们经常用到Hashtable这种结构，当遇到键-值对存储，采用Hashtable比ArrayList查找的性能高。为什么呢？我们在享受高性能的同时，需要付出什么代价(这几天看红顶商人胡雪岩，经典台词：在你享受这之前，必须受别人吃不了的苦，忍受别人受不了的屈辱)，那么使用Hashtable是否就是一桩无本万利的买卖呢？就此疑问，做以下分析，希望能抛砖引玉。
一、hash它为什么对于键-值查找性能高
学过数据结构的，都应该晓得，线性表和树中，记录在结构中的相对位置是随机的，记录和关键字之间不存在明确的关系，因此在查找记录的时候，需要进行一系列的关键字比较，这种查找方式建立在比较的基础之上，在.net中(Array,ArrayList,List)这些集合结构采用了上面的存储方式。
比如，现在我们有一个班同学的数据，包括姓名，性别，年龄，学号等。假如数据有
| 姓名 | 性别 | 年龄 | 学号 |
|---|---|---|---|
| 张三 | 男 | 15 | 1 |
| 李四 | 女 | 14 | 2 |
| 王五 | 男 | 14 | 3 |
假如，我们按照姓名来查找，假设查找函数FindByName(string name);
1)查找“张三”
只需在第一行匹配一次。
2)查找"王五"
在第一行匹配，失败，
在第二行匹配，失败，
在第三行匹配，成功
上面两种情况，分别分析了最好的情况，和最坏的情况，那么平均查找次数应该为 (1+3)/2=2次，即平均查找次数为(记录总数+1)的1/2。
尽管有一些优化的算法，可以使查找排序效率增高，但是复杂度会保持在log2n的范围之内。
如何更更快的进行查找呢？我们所期望的效果是一下子就定位到要找记录的位置之上，这时候时间复杂度为1，查找最快。如果我们事先为每条记录编一个序号，然后让他们按号入位，我们又知道按照什么规则对这些记录进行编号的话，如果我们再次查找某个记录的时候，只需要先通过规则计算出该记录的编号，然后根据编号，在记录的线性队列中，就可以轻易的找到记录了 。
注意，上述的描述包含了两个概念，一个是用于对学生进行编号的规则，在数据结构中，称之为哈希函数，另外一个是按照规则为学生排列的顺序结构，称之为哈希表。
仍以上面的学生为例，假设学号就是规则，老师手上有一个规则表，在排座位的时候也按照这个规则来排序，查找李四，首先该教师会根据规则判断出，李四的编号为2，就是在座位中的2号位置，直接走过去，“李四，哈哈，你小子，就是在这！”
