在實際問題中，按照給定的值進行數據查詢是經常遇到的，比如，在電話號碼簿中查詢某個人的電話號碼；在圖書館中按照ISBN編號查找某本書的位置；在地圖中按照座標查找某個地點的地名等等。爲此，人們創造了一種能夠根據記錄的關鍵碼(也就是用以標識數據在記錄中的存放位置的數據項)方便的檢索到對應的記錄信息的數據結構，這就是字典(Dictionary)。
2.2.1字典的定義
我們都使用過字典，如英漢字典、成語字典，圖書的檢索目錄、電話簿等也可以看作廣義上的字典。在計算機科學中，把字典也當成一種數據結構。
我們把字典定義爲“鍵-值對”(Key-Value Pair)的集合。根據不同的問題，我們爲名字和值賦予不同的含義，比如，在英漢字典中，英文單詞是名字，此單詞的中文解釋條目是值；在電話簿中，人名是名字，此人名對應的電話號碼是值。
字典最基本的操作包括：find(查找)、add(插入)、remove(刪除)，分別用來從字典中檢索數據、插入數據和刪除數據。在實際存儲中，我們將“鍵-值對”存儲於記錄中，通過鍵(也就是“鍵-值對”中的名字)來標識該“鍵-值對”。“鍵-值對”的存放位置和其鍵之間的對應關係用一個二元組表示：(鍵,值的位置)。
從字典中查找“鍵-值對”的最簡單方法就是使用數組存儲，然後在查找的時候遍歷此數組，當遍歷到和被查找的“鍵-值對”的名字相同項的時候，這個“鍵-值對”就被找到了。這種最樸實的方式肯定是不能滿足實際要求的，因此人們發明了一種檢索效率非常高的組織字典數據的方法，即哈希表結構。
2.2.2哈希表與哈希方法
哈希方法在“鍵-值對”的存儲位置與它的鍵之間建立一個確定的對應函數關係hash()，使得每一個鍵與結構中的一個唯一的存儲位置相對應：
存儲位置=hash(鍵)
在搜索時，首先對鍵進行hash運算，把求得的值當做“鍵-值對”的存儲位置，在結構中按照此位置取“鍵-值對”進行比較，若鍵相等，則表示搜索成功。在存儲“鍵-值對”的時候，依照相同的hash函數計算存儲位置，並按此位置存放，這種方法就叫做哈希方法，也叫做散列方法。在哈希方法中使用的轉換函數hash被稱作哈希函數(或者散列函數)。按照此中算法構造出來的表叫做哈希表(或者散列表)。
哈希函數建立了從“鍵-值對”到哈希表地址集合的一個映射，有了哈希函數，我們就可以根據鍵來確定“鍵-值對”在哈希表中的位置的地址。使用這種方法由於不必進行多次鍵的比較，所以其搜索速度非常快，很多系統都使用這種方法進行數據的組織和檢索。
舉一個例子，有一組“鍵值對”：<5,”tom”>、<8,”Jane”>、<12,”Bit”>、<17,”Lily”>、<20,”sunny”>，我們按照如下哈希函數對鍵進行計算:hash(x)=x%17+3，得出如下結果：hash(5)=8、hash(8)=11、hash(12)=15、hash(17)=3、hash(20)=6。我們把<5,”tom”>、<8,”Jane”>、<12,”Bit”>、<17,”Lily”>、<20,”sunny”>分別放到地址爲8、11、15、3、6的位置上。當要檢索17對應的值的時候，只要首先計算17的哈希值爲3，然後到地址爲3的地方去取數據就可以找到17對應的數據是“Lily”了，可見檢索速度是非常快的。
2.2.3衝突與衝突的解決
通常鍵的取值範圍比哈希表地址集合大很多，因此有可能經過同一哈希函數的計算，把不同的鍵映射到了同一個地址上面，這就叫衝突。比如，有一組“鍵-值對”，其鍵分別爲12361、7251、3309、30976，採用的哈希函數是：
public static int hash(int key)
{
return key%73+13420;
}
則將會得到hash(12361)=hash(7251)=hash(3309)=hash(30976)=13444，即不同的鍵通過哈希函數對應到了同一個地址，我們稱這種哈希計算結果相同的不同鍵爲同義詞。
如果“鍵-值對”在加入哈希表的時候產生了衝突，就必須找另外一個地方來存放它，衝突太多會降低數據插入和搜索的效率，因此希望能找到一個不容易產生衝突的函數，即構造一個地址分佈比較均勻的哈希函數。常用的哈希函數包括：直接定址法、數字分析法、除留餘數法、乘留餘數法、平方取中法、摺疊法等。應該根據實際工作中關鍵碼的特點選用適當的方法。
雖然採用合適的哈希方法能夠降低衝突的概率，但是衝突仍然是不可避免的，處理衝突的最常用方法就是“桶”算法：假設哈希表有m個地址，就將其改爲m個“桶”，其桶號與哈希地址一一對應，每個桶都用來存放互爲同義詞的鍵，也就是如果兩個不同的鍵用哈希函數計算得到了同一個哈希地址，就將它們放到同一個桶中，檢索的時候在桶內進行順序檢索。
