哈希表（Hash Table），它通过使用一个哈希函数将键 (key) 映射到存储实际数据（键值对）的地方来实现对值 (value) 的查找。
这是它的工作原理：
1. 当你想要存储一个键值对时，哈希表首先会使用哈希函数对键进行哈希计算，得到一个哈希值。
键值对（Key-Value Pair）是一种常用的数据结构，用来存储两个相关联的元素。在这个对应关系中，"键"（Key）是唯一的，用于标识和查找与之关联的"值"（Value）。
举个例子，假设我们有一个学生名单的数据库，我们可能会用学生的ID作为键，学生的详细信息（如名字、年龄、班级等）作为值。这样，当我们需要查找一个学生的信息时，我们只需要知道他的ID，就可以快速找到他的所有信息。在这个例子中，学生的ID和他的信息就形成了一个键值对。
2. 然后，哈希表会使用这个哈希值（经过某种处理）作为索引，将值存储在一个特定的桶或槽中（存储实际数据（键值对）的地方）。
3. 当你想要获取某个键对应的值时，哈希表会再次使用哈希函数对键进行哈希计算，找到对应的桶或槽（存储实际数据（键值对）的地方），然后返回其中的值。
哈希表的优点是查找、插入和删除的平均时间复杂度可以接近 O(1)，非常高效。但是，哈希表的一个挑战是如何处理哈希冲突，也就是两个不同的键经过哈希函数计算得到了相同的哈希值的情况。常见的处理哈希冲突的方法有开放定址法、链地址法等。
此外，哈希表需要占用一定的内存空间，以存储键值对和处理哈希冲突，这是它的一个可能的缺点。
具体例子如下：
哈希表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以哈希表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。
哈希表存储的是由键（key）和值（value）组成的数据。 例如，我们将每个人的性别作为数据进行存储，键为人名，值为对应的性别，其中 M 表示性别为男，F 表示性别为女。
为了和哈希表进行对比，我们先将这些数据存储在数组中。
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此处准备了6个箱子（即长度为6的数组）来存储数据，假设我们需要查询 Ally 的性别，由于不知道 Ally 的数据存储在哪个箱子里，所以只能从头开始查询，这个操作便叫作线性查找。一般来说，我们可以把键当成数据的标识符，把值当成数据的内容。
从 0 号箱子开始查找，发现 0 号箱子中存储的键是 Joe 而不是 Ally，因此接着查找 1 号箱子。
哦豁，1 号箱子中的也不是 Ally，没办法，只能接着往下找。
有点小糟糕，2 号、3 号箱子中的也都不是 Ally。
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功夫不负有心人，当我们查找到 4 号箱子的时候，发现其中数据的键为 Ally，把键对应的值取出，我们就知道 Ally 的性别为女（F）。
通过上面的查找过程，我们发现数据量越多，线性查找耗费的时间就越长。由此可知：由于数据的查询较为耗时，所以此处并不适合使用数组来存储数据。
但使用哈希表便可以解决这个问题，首先准备好数组，这次我们用 5 个箱子的数组来存储数据。
尝试把 Joe 存进去，使用哈希函数（Hash）计算 Joe 的键，也就是字符串 Joe 的哈希值，比如得到的结果为4928。
将得到的哈希值除以数组的长度 5，求得其余数，这样的求余运算叫作mod运算，此处mod运算的结果为3。
因此，我们将 Joe 的数据存进数组的 3 号箱子中，重复前面的操作，将其他数据也存进数组中。
Sue 键的哈希值为 7291, mod 5 的结果为 1，将 Sue 的数据存进 1 号箱中。
Dan 键的哈希值为 1539, mod 5 的结果为 4，将 Dan 的数据存进 4 号箱中。
Nell 键的哈希值为 6276, mod 5 的结果为 1，本应将其存进数组的 1 号箱中，但此时 1 号箱中已经存储了 Sue 的数据，这种存储位置重复了的情况便叫作冲突。
遇到这种情况，可使用链表在已有数据的后面继续存储新的数据（链表法）。
Ally 键的哈希值为 9143, mod 5 的结果为 3，本应将其存储在数组的 3 号箱中，但 3 号箱中已经有了 Joe 的数据，所以使用链表，在其后面存储 Ally 的数据。
Bob 键的哈希值为 5278, mod 5 的结果为 3，本应将其存储在数组的 3 号箱中，但 3 号箱中已经有了 Joe 和 Ally 的数据，所以使用链表，在 Ally 的后面继续存储 Bob 的数据。
像这样存储完所有数据，哈希表也就制作完成了。
接下来讲解数据的查询方法，假设我们要查询 Dan 的性别。
为了知道 Dan 存储在哪个箱子里，首先需要算出 Dan 键的哈希值，然后对其进行 mod 运算，最后得到的结果为 4，于是我们知道了它存储在 4 号箱中。
查看 4 号箱可知，其中的数据的键与 Dan 一致，于是取出对应的值，由此我们便知道了 Dan 的性别为男（M）。
那么，想要查询 Ally 的性别时该怎么做呢？为了找到它的存储位置，先要算出 Ally 键的哈希值，再对其进行 mod 运算，最终得到的结果为 3。
然而 3 号箱中数据的键是 Joe 而不是 Ally，此时便需要对 Joe 所在的链表进行线性查找。
于是我们找到了键为 Ally 的数据，取出其对应的值，便知道了 Ally 的性别为女（F）。
哈希冲突
在哈希表中，我们可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标数据。如果发生哈希冲突，就使用链表进行存储，这样一来，不管数据量为多少，我们都能够灵活应对。
如果数组的空间太小，使用哈希表的时候就容易发生冲突，线性查找的使用频率也会更高；反过来，如果数组的空间太大，就会出现很多空箱子，造成内存的浪费。因此，给数组设定合适的空间非常重要。
在存储数据的过程中，如果发生冲突，可以利用链表在已有数据的后面插入新数据来解决冲突，这种方法被称为链表法，也被称为链地址法。
除了链地址法以外，还有几种解决冲突的方法。其中，应用较为广泛的是开放地址法，或称为开放寻址法。这种方法是指当冲突发生时，立刻计算出一个候补地址（数组上的位置）并将数据存进去。如果仍然有冲突，便继续计算下一个候补地址，直到有空地址为止，可以通过多次使用哈希函数或线性探测法等方法计算候补地址。
哈希函数设计的好坏决定了哈希冲突的概率，也就决定哈希表的性能。
总结
这篇文章主要讲了一些比较基础的哈希表知识，包括哈希表的由来、哈希冲突的解决方法。哈希表也叫散列表，来源于数组，它借助哈希函数对数组这种数据结构进行扩展，利用的是数组支持按照下标随机访问元素的特性，是存储 Key-Value 映射的集合。
哈希表两个核心问题是哈希函数设计和哈希冲突解决。对于某一个 Key，哈希表可以在接近 O(1) 的时间内进行读写操作。哈希表通过哈希函数实现 Key 和数组下标的转换，通过开放寻址法和链表法来解决哈希冲突。哈希函数设计的好坏决定了哈希冲突的概率，也就决定哈希表的性能。
有兴趣的可以在 JDK 中阅读 HashMap 的源码，在 JDK 8 和之前的版本的实现还有许多不多，比如在 JDK 8 中，引入红黑树，当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树，就可以利用红黑树快速增删改查的特点，提高 HashMap 的性能。
到了这里，关于数据结构——哈希表的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
