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本文介绍了散列表的基本概念，包括散列、哈希函数和冲突解决策略，如线性探测、二次探测、双倍散列和分离链接。通过实例展示了这些方法在解决冲突中的应用，并探讨了哈希表的效率与负载因子的关系，以及何时需要进行rehash操作。文章适合想要学习算法和数据结构的读者。
简介
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。
散列表是一种将键映射到值的数据结构。它用哈希函数来将键映射到小范围的指数（一般为[0…哈希表大小-1]）。同时需要提供冲突和对冲突的解决方案。
今天我们来学习一下散列表的特性和作用。
文末有代码地址，欢迎下载。
散列表的关键概念
散列表中比较关键的三个概念就是散列表，hash函数，和冲突解决。
散列是一种算法（通过散列函数），将大型可变长度数据集映射为固定长度的较小整数数据集。
散列表是一种数据结构，它使用哈希函数有效地将键映射到值，以便进行高效的搜索/检索，插入和/或删除。
散列表广泛应用于多种计算机软件中，特别是关联数组，数据库索引，缓存和集合。
散列表必须至少支持以下三种操作，并且尽可能高效：
搜索（v） - 确定v是否存在于散列表中，
插入（v） - 将v插入散列表，
删除（v） - 从散列表中删除v。
因为使用了散列算法&#
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