先看看英文的维基百科上的解释：
A hash function is any algorithm or subroutine that maps large data sets of variable length, called keys, to smaller data sets of a fixed length. For example, a person's name, having a variable length, could be hashed to a single integer. The values returned by a hash function are called hash values, hash codes, hash sums, checksums or simply hashes.
意思是说：hash散列是任何可以把大数据集映射到定长数据集的算法或子程序。
用数学公式解释：假设F是一个包含n个记录的文件空间，Ri为文件中的某个记录（1≤i≤n），keyi是其关键字值，若存在关键字值keyi与记录Ri的地址之间建立某种函数关系，则便可以通过这个函数把关键字值转换成相应记录在文件中的地址。即有：addr（Ri）=H（keyi），其中addr（Ri）为Ri的地址，H（keyi）称为哈希函数。
hash散列的应用：
1.hashtable：用来快速定位一条记录是否出现在给定集合中。
2.加密：hash算法一般是不可逆的。
3.Bloom filters：构造很大的bit数组，利用多个hash算法，判断一条记录是否已存在。用于邮件的黑名单过滤等。
4.校验：如循环冗余校验等。
5.语言识别和文件比较。
常用的著名hash算法：
自己如何实现hash算法？
1．直接地址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为哈希地址。即：H（key）=key或H（key）=a·key+b
2．数字分析法:假设关键字是以R为基的数（如2，8，10等），并且哈希表中可能出现的关键字都是事先知道的，则可以取关键字的若干数位来组成哈希地址。
3．平方取中法:有时一组关键字在每一位上某些数字的重复出现频率很高，例如：（0100，1100，1200，1160，2060，2163，2261，2262），这时无法是用数字分析法得到较均匀的哈希函数，平方取中法是首先求关键字的平方值，通过平方来扩大差别，然后再选其中的几位或其组合作为哈希地址。该方法适用于关键字位数少而相同的位数多的关键字。
4．折叠法（边界法）与转移法:有时关键字含位数较多，这时可将关键字值从某些地方断开，分成几段，其中一段的长度等于地址的位数，把其余折叠加到它的上面，若产生进位则舍去。
5．除留余数法:取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得的余数作为哈希地址。即：H（key）=key MOD p (p≤m 一般取p为不大于m的最大素数。)
如何解决hash冲突？
因为是将无限大量的数据集映射到固定长度的数据集上，难免不同的key映射到同一个位置。
1.开放定址法
Hi=（H（key）+di） mod m i=1，2，……，k（k≤m-1）
其中：H（key）为哈希函数；m为哈希表表长；di为增量序列，有三种取法。
①di=1，2，……，m-1；称为线性探测再散列或线性探查法。
②di=12，-12，22，-22，32，……，±k2，（k≤m/2）；称为二次探测再散列。
③di=伪随机数序列，称为伪随机探测再散列
2.再哈希法
Hi=RHi（key） i=1，2，……，k
RHi均是不同的哈希函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个哈希函数地址，直到冲突不再发生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算的时间。
3.链地址法（结合的同义词子表）
把具有相同散列地址的关键字存放在同一个链表中，称为同义词表。同时用数组T存放各个链表的头指针。凡是散列地址为i的记录都以结点方式插入到以T[i]为头指针的单链表中。
4.建立一个公共的溢出区（分离的同义词子表）
假设哈希函数的值域为[0、、m-1]，则设向量HashTable[0、、m-1]为基本表，每个分量存放一个记录，另设立向量OverTable[0、、v]为溢出表。所有关键字和基本表中关键字为同义词的记录，不管它们由哈希函数得到的哈希地址是什么，一旦发生冲突，都填入溢出表。
参考:
http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4acd74e80100063n.html
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