简单易懂的哈希表介绍

1. HashTable哈希表

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

想要知道Hash表相比于其他数据结构的优点，就要先了解其他的数据结构是如何的。

	特点	数据查找效率	数据插入/删除效率
数组	使用连续的存储单元	根据下标访问O(1) 根据数值查找O(n)	在数组末尾O(1) 在数组中间O(n)且要一个个移动元素
链表	每个元素持有下一个元素的引用	稳定O(n)	不计算寻找插入位置O(1)
二叉树	父节点持有左右两个子节点引用	如果是有序二叉树 O(logn)	如果是有序二叉树 O(logn)
Hash表	根据映射值进行访问	不考虑冲突O(1)	不考虑冲突O(1)

除了数组能够根据下标访问以外没有其他方法可以做到O(1)访问元素的方法，可以先说的是，Hash表的主体也是一个数组，然后Hash表使用了映射值的方法让它可以像数组一样用O(1)的速度访问数据。

Hash表把每个元素进行提炼，得到一个特征值，用这个特征值作为数组的下标，将元素存入到数组中。而当要访问元素的时候，又根据这个特征值一次性定位到指定的下标来访问元素。也就是说，在Hash表中，这个特征值就代表着元素所在的地址。

而这个将元素提炼得到特征值的过程，就是通过函数来进行的，这个提炼的函数一般就叫做Hash函数，然后这个特征值就叫Hash值。

举例：开辟一个长度为16的数组array，连续存入多个整数，其中Hash函数f(x) = x % 16。

1. 存入数字17，f(17) = 1，将17存入到array[1]中。
2. 存入数字34，f(34) = 2，将34存入到array[2]中。
3. 想要知道35是否在数组中，f(35) = 3，访问array[3]发现为空，得到不在数组中的答案。

这个例子可以明显的看出两个问题：

1. 如果我现在想要存入数字1或者数字33，但是Array[1]已经被17占领了，那岂不是存不进去或者17就被覆盖了？
2. 如果我现在想查数字1或者数字33是否在数组内，无法根据Array[1]中已经有数字来判断是否真的存在。

这两个问题实际上是同一个问题：如果多个不同的对象根据Hash函数计算得到的Hash值相同，要如何处理。
这种情况我们称作为哈希冲突或者哈希碰撞。哈希冲突无法避免，因为Hash函数只能做到逻辑上的唯一性，无法做到物理上的唯一性。一般在遇到这种情况的时候，有以下四种预选方案：

• 开放寻址法：当遇到冲突的时候，将这个元素放在数组的下一个位置上。
• 再散列法：准备多个散列函数，当第一个散列函数冲突后，再使用第二散列函数再次定位数组下标。
• 链地址法：每个元素不仅仅是元素，也是一个链表，当遇到冲突时，就把元素加入到链表的末尾。
• 建立公共溢出区：在创建数组的时候，专门划分一块区域来存放冲突后的元素，当遇到冲突后就遍历这一块区域来进行查找。

由于平时Java用的的HashMap是用链地址法来处理，我就以这个方法来详细说明：存入数组中的每个元素都是一个链表，拥有一个同类型的next引用，平时它们指向null，如果遇到冲突的时候，就将新加入的冲突元素加入到链表中；而在访问的时候，在找到下标的同时，也会遍历整个链表来查找。

和上面的例子继续往下举例：

1. 存入数字1，f(1) = 1，由于Array[1]上已经有17，将1存入到17的后面，此时Array[1]的内容是 17 -> 1。
2. 存入数字33，f(33) = 1，由于Array[1]上已经有17，将33存入到链表后面，此时Array[1]是 17 -> 1 -> 33。
3. 查找数字49是否在数组内，f(49) = 1，遍历Array[1]的链表 17 -> 1 -> 33发现没有49，得到不在数组的答案。

这个时候可以发现，当存入数据的时候，一旦求出特征值，就直接加在链表后面，这不就是链表存入数据的O(1)复杂度吗。

Hash就是结合了数组和链表两者的优势，达到了访问时使用数组的特性达到O(1)复杂度，存储时使用链表的特性达到O(1)复杂度，是一个集合两家之长的数据结构，实现了访问简单，插入删除数据也简单的操作。

参考材料

Java集合之一—HashMap - 深入浅出学JAVA - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/woshimaxiao1/article/details/83661464
数据结构 Hash表（哈希表） - 积跬步 至千里 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/u011109881/article/details/80379505
哈希表_百度百科
https://baike.baidu.com/item/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8/5981869?fromtitle=Hash%E8%A1%A8&fromid=8485677&fr=aladdin
（1）美团面试题：Hashmap的结构，1.7和1.8有哪些区别，史上最深入的分析 - 王伟的博客 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36520235/article/details/82417949