哈希表的知识讲解

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。

健、数据映射、值

是一个数组。

1、数组+链表 2、数组+二叉树

按照下图来说，我们已经知道了哈希表本质是个数组，所以这里有个数组，长度是8，现在我们要做的是把这个学生信息存放到哈希表中，也就是这个数组中去，那我们需要考虑怎么去存放呢？

这里的学号是个key，我们之前也知道了，哈希表就是根据key值来通过哈希函数计算得到一个值，这个值就是用来确定这个Entry要存放在哈希表中的位置的，实际上这个值就是一个下标值，来确定放在数组的哪个位置上。

比如这里的学号是101011，那么经过哈希函数的计算之后得到了1，这个1就是告诉我们应该把这个Entry放到哪个位置，这个1就是数组的确切位置的下标，也就是需要放在数组中下表为1的位置，如图中所示。

数组中1的位置存放的是一个Entry，它不是一个简单的单个数值，而是一个键值对，也就是存放了key和value，key就是学号101011，value就是张三，我们经过哈希函数计算得出的1只是为了确定这个Entry该放在哪个位置而已。

这样就成功把这个Entry放到了哈希表中了。

图中展示的那样，学号为102011的李四，他的学号经过哈希函数的计算也得出了1，那么也要放到数组中为1的位置，可是这个位置之前已经被张三占了啊，这怎么办？这种情况就是哈希冲突或者也叫哈希碰撞。

看图就足以说明问题了，这里所说的开放寻址法其实简单来说就是，既然位置被占了，那就另外再找个位置不就得了，怎么找其他的位置呢？这里其实也有很多的实现，我们说个最基本的就是既然当前位置被占用了，我们就看看该位置的后一个位置是否可用，也就是1的位置被占用了，我们就看看2的位置，如果没有被占用，那就放到这里呗，当然，也有可能2的位置也被占用了，那咱就继续往下找，看看3的位置，一次类推，直到找到空位置。

之前说的开放寻址法采用的方式是在数组上另外找个新位置，而拉链法则不同，还是在该位置，可是，该位置被占用了咋整，总不能打一架，谁赢是谁的吧 ，当然不是这样，这里采用的是链表，什么意思呢？就像图中所示，现在张三和李四都要放在1找个位置上，但是张三先来的，已经占了这个位置，待在了这个位置上了，那李四呢？解决办法就是链表，这时候这个1的位置存放的不单单是之前的那个Entry了，此时的Entry还额外的保存了一个next指针，这个指针指向数组外的另外一个位置，将李四安排在这里，然后张三那个Entry中的next指针就指向李四的这个位置，也就是保存的这个位置的内存地址，如果还有冲突，那就把又冲突的那个Entry放在一个新位置上，然后李四的Entry中的next指向它，这样就形成了一个链表。

如果冲突过多的话，这块的链表会变得比较长，怎么处理呢？这里举个例子吧，拿java集合类中的HashMap来说吧，如果这里的链表长度大于等于8的话，链表就会转换成树结构，当然如果长度小于等于6的话，就会还原链表。以此来解决链表过长导致的性能问题。这样设计是因为中间有个7作为一个差值，来避免频繁的进行树和链表的转换，因为转换频繁也是影响性能的啊。

比如我们现在要通过学号102011来查找学生的姓名，怎么操作呢？我们首先通过学号利用哈希函数得出位置1，然后我们就去位置1拿数据啊，拿到这个Entry之后我们得看看这个Entry的key是不是我们的学号102011，一看是101011，什么鬼，一边去，这不是我们要的key啊，然后根据这个Entry的next知道下一给位置，在比较key，好成功找到李四。

参考链接：来吧！一文彻底搞定哈希表！