常见数据结构之哈希表
要想知道什么是哈希表，那得先了解哈希函数
哈希函数
地址index=H（key）
说白了，hash函数就是根据key计算出应该存储地址的位置，而哈希表是基于哈希函数建立的一种查找表
几种常见的哈希函数（散列函数）构造方法
直接定址法
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- 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
- 即 H(key) = key 或 H(key) = a*key + b，其中a和b为常数。
除留余数法
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- 取关键字被某个不大于散列表长度 m 的数 p 求余，得到的作为散列地址。
- 即 H(key) = key % p, p < m。
数字分析法
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- 当关键字的位数大于地址的位数，对关键字的各位分布进行分析，选出分布均匀的任意几位作为散列地址。
- 仅适用于所有关键字都已知的情况下，根据实际应用确定要选取的部分，尽量避免发生冲突。
平方取中法
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- 先计算出关键字值的平方，然后取平方值中间几位作为散列地址。
- 随机分布的关键字，得到的散列地址也是随机分布的。
折叠法（叠加法）
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- 将关键字分为位数相同的几部分，然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为散列地址。
- 用于关键字位数较多，并且关键字中每一位上数字分布大致均匀。
随机数法
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- 选择一个随机函数，把关键字的随机函数值作为它的哈希值。
- 通常当关键字的长度不等时用这种方法。
构造哈希函数的方法很多，实际工作中要根据不同的情况选择合适的方法，总的原则是尽可能少的产生冲突。
通常考虑的因素有关键字的长度和分布情况、哈希值的范围等。
如：当关键字是整数类型时就可以用除留余数法；如果关键字是小数类型，选择随机数法会比较好。
JDK8之前，底层采用数组+链表实现，可以说是一个元素为链表的数组
JDK8以后，在长度比较长的时候，底层实现了优化
什么是哈希表
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。
记录的存储位置=f(关键字)
这里的对应关系f称为散列函数，又称为哈希（Hash函数），采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。
<寻址和 hash 函数>
理想状态下 hash 足够大，每一数据保存在一个 hash 存储单元内，这样对于插入删除和查找某一个数据就可以直接得到。但是现实情况下 hash 表不可能无限大，而且理论上保存的数据的个数是没有限制的，这样保存的数据的数量就远远大于 hash 表的存储单元的数量。
为了实现在 O(1) 内对数据进行插入删除和查找，就必须将一个数据映射到 hash 表中的固定位置，这个映射函数就是 hash 函数。 Hash 函数通过对数据进行计算得到一个在 hash 表中的位置地址。
Hash 表是使用 O(1) 时间进行数据的插入删除和查找，但是 hash 表不保证表中数据的有序性，这样在 hash 表中查找最大数据或者最小数据的时间是 O(N) 。
Hashset（）；构造一个新的空集合；背景ashMap实例具有我认初始容量（16）和负载因子（o.75）。
