hash对于我们coder来说并不陌生，在我们使用hashmap和hashtable也许会有其底层实现的疑问，此处以hashmap第底层实现为例子进行说明，同时提出hash冲突的解决办法。
上图就是一个散列表（Hash table，也叫哈希表），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。但是当关键字数量比较大的时候，难免就会造成一个问题，就是不一样的关键字隐射到同一个地址上，这样就造成了一个问题，就是hash冲突。那么如何解决呢？
一般比较常用的方法有开放地址法：（内容来自百度百科）
1. 开放寻址法：Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2，…，k(k<=m-1），其中H(key）为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法：
1.1. di=1,2,3，…，m-1，称线性探测再散列；顺序查看表的下一单元，直至找到某个空单元，或查遍全表。
1.2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2，⑶^2，…，±（k)^2,(k<=m/2）称二次探测再散列；在表的左右进行跳跃式探测。
1.3. di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。根据产生的随机数进行探测。
2 再散列法：建立多个hash函数，若是当发生hash冲突的时候，使用下一个hash函数，直到找到可以存放元素的位置。
3 拉链法（链地址法）：就是在冲突的位置上简历一个链表，然后将冲突的元素插入到链表尾端，
4 建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表，将与基本表发生冲突的元素放入溢出表中。
底层的hashMap是由数组和链表来实现的，就是上面说的拉链法。首先当插入的时候，会根据key的hash值然后计算出相应的数组下标，计算方法是index = hashcode%table.length，（这个下标就是上面提到的bucket），当这个下标上面已经存在元素的时候那么就会形成链表，将后插入的元素放到尾端，若是下标上面没有存在元素的话，那么将直接将元素放到这个位置上。
当进行查询的时候，同样会根据key的hash值先计算相应的下标，然后到相应的位置上进行查找，若是这个下标上面有很多元素的话，那么将在这个链表上一直查找直到找到对应的元素。
使用哈希表可以快速的找到一个元素。在有大量的数据的时候，比普通的顺序查找要快的多。假设有10000条数据，如果采用顺序查找，最坏的情况下需要对比10000次能找到，最好的情况是1次。平均查找次数位(10000+1)/2，大约为5000次。换一种方式，如果把10000条数据通过hash值索引分成10组，每一组有1000条数据，这样每一次只需要先确定是哪一组，然后在1000条数据里查找，这样最坏的情况是1000次， 最好的情况是1次。平均查找次数为(1000+1)/2 ，大约为500次。比上面的方法快了10倍。