（1）hash是一种压缩映射，任何长度的数据都可以映射到等长的字符串；
（2）hash是一种散列算法，原数据有微小改动时，输出数据会有巨大的改变；
（3）同一种算法，同一原数据，不同时空，会输出相同的数据；
（4）hash存在数据碰撞，10x10的二维空间，有100个点映射到该空间内，（1,2）(8,9)可能都映射到(3,4)，称之为碰撞，但碰撞概率异常低；
hash的第一种用法：利用（1）、（2）来对数据签名，验证数据没有被修改：
hash的第二种用法：基于碰撞概率异常低，可以认为是一种全新的数据映射关系，用来储存key-value数据，即hashTable
hashTable技术，需要解决问题：1.碰撞概率可预测（n个数据需要映射到怎样的空间）、2.出现碰撞时需重新映射
HashMap通常会用一个指针数组（假设为table[]）来做分散所有的key，当一个key被加入时，会通过Hash算法通过key算出这个数组的下标i，然后就把这个<key, value>插到table[i]中，如果有两个不同的key被算在了同一个i，那么就叫冲突，又叫碰撞，这样会在table[i]上形成一个链表。
我们知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2个，如果要放进10个keys的话，那么碰撞非常频繁，于是一个O(1)的查找算法，就变成了链表遍历，性能变成了O(n)，这是Hash表的缺陷。所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般来说，Hash表这个容器当有数据要插入时，都会检查容量有没有超过设定的thredhold，如果超过，需要增大Hash表的尺寸，但是这样一来，整个Hash表里的元素都需要被重算一遍。这叫rehash，这个成本相当的大。
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QHash是利用hash中key-》value数据映射时，碰撞异常低的特性，实现全新的key-value的数据模型
QHash接口和QMap几乎一样，相比QMap
(1).QHash有更快的查询速度
(2).QHash需要更多的空间（减少碰撞增加空间）
(3).QHash有更多的不稳定性（碰撞的处理）
(4).QHash的key类型更多，如QPoint等
static uint qHash(const QPoint& key, uint seed) { QString val = QString("%1x%2").arg(key.x()).arg(key.y()); return qHash<QString>(val, seed); } /* ...*/ QHash<QPoint, int > pos_vector_hash;
