学习摘抄
定义：
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。通过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。是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。
哈希函数：
给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
总结：
简单的来说，哈希表是一种表结构，我们可以直接根据给定的key值计算出目标位置。然后就可以读取这个位置的记录。在工程中这一表结构实现通常采用数组。
在列表查找中，使用最广泛的二分查找算法，复杂度为O(log2n)，但其始终只能用于有序列表。普通无序列表只能采用遍历查找，复杂度为O(n)。而拥有较为理想的哈希函数实现的哈希表，对其任意元素的查找速度始终为常数级，即O(1)。
可以根据一个key值来直接访问数据，因此查找速度快。本质上是一个数组，因为数组查询效率高，它的底层实现是用到了数组。哈希实现方式：
1、数组+链表：链表解决哈希冲突
2、数组+二叉树
不同于数组，哈希存放的是键值对。
举例子
王二 13562389754
王二是 key 取得 W 就是散列函数 W 的位置就是数据存放的位置 手机号就是 value。
哈希表就是通过将关键值也就是key通过一个散列函数加工处理之后得到一个值，这个值就是数据存放的位置，我们就可以根据这个值快速的找到我们想要的数据
这个时候再来个王三怎么办，这个就是哈希冲突！
键值对我们称作 Entry = { key, value } key--> 散列函数 --> 存储位置
Entry 是要存放在数组里面的内容 存储位置就是数组下标。
通俗讲：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。
如果还有人姓 wang 或者 学好是 1 开头呢？
哈希冲突
哈希冲突的解决办法
开放寻址法
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。
拉链法。
拉链法也是比较常用的，像之前你说的HashMap就是使用了这种方法。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。
这个拉链法啊，如果冲突的很多，那这个增加的链表岂不是很长，这样也不咋好吧？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。
哈希扩容
可以解决刚刚说的一直开放寻址法占满的问题。还有一个很重要的原因就是当哈希表被占的位置比较多的时候，出现哈希冲突的概率也就变高了，所以很有必要进行扩容。
负载因子：当负载因子达到一定的比例，也就是被占的位置占总位置的百分比之后，就扩容，一般扩容就是创建一个数组是原来的2倍，再重新hash一遍，因为一般扩容之后 hash函数会变化。
哈希读取数据
先通过 key 经过hash函数的处理找到存储位置，然后在存储位置查看 key 是不是我们要找的 不是就根据 next 指针或者开放寻址法的下一个位置 查看 key 是不是我们要找的
核心
哈希函数
直接定址法，数字分析法，折叠法，随机数法和除留余数法等等