下面关于散列查找的说法

散列（Hash）是一种数据结构，它将任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出（又叫做散列值， hash值， message digest）。在计算机科学中，散列函数是一种算法，把任何大小的数据（input）转化为固定长度的输出（output）“指纹”的函数，且该函数应具有良好的散列性质。通过将数据转化为散列值，便可检索具有该特定散列值的数据（称为关键字）。

散列查找，是一种利用散列表（Hash table）的数据结构实现对数据的快速查询的方法。它通过散列函数进行数据映射，将数据直接存储在散列表当中，根据数据的散列值进行查找。在查找时，仅需进行一次散列函数计算、一次比较操作，即可确定数据在散列表当中是否存在。散列查找的时间复杂度为O(1)，非常适合大规模数据的快速查询。

然而，散列查找也存在一些问题和限制，下面从不同的角度进行分析：

1. 散列冲突问题

由于散列函数本质上是一种映射方法，不同的输入可能会产生相同的输出，即所谓的散列冲突。这种情况下，多个关键字将被映射到同一个散列表项，这就会影响散列查找的效率。解决散列冲突问题的方法有很多种，如拉链法、开放地址法等。

2. 散列表大小限制

散列表的大小会直接影响散列查找的效率。如果散列表的大小过小，就会导致大量的冲突，从而降低查找效率；如果散列表的大小过大，虽然散列冲突的概率会降低，但会占用过多的存储空间，降低空间利用率。因此，散列表的大小需要在设计时经过合理的考虑和估算。

3. 散列函数的选取

散列函数的选取是散列查找的核心问题之一，好的散列函数应当具有以下性质：散列值得出的速度快，散列冲突概率低，散列值被平均分布。较为常用的散列函数有：除留余数法、乘法散列法、平方散列法等，但不同的散列函数适用于不同的数据特征，散列函数的选取需要从数据分布、查询性能、内存消耗等多个方面进行综合权衡。

总的来说，散列查找是一种非常高效的数据查询方法，但其实现过程中需要解决散列冲突问题、合理选取散列函数等问题，同时需要对散列表的大小进行合理评估，才能达到最优的查询效果。