程序员常说的「哈希表」是个什么鬼？

「哈希表」主要做用在于高效查找。

　　在编程实现中，经常面临着两个问题：存储和查找，存储和查找的效率每每决定了整个程序的效率。

脑补下，你在家里忘记了指甲刀放在哪里，一般要在你家全部抽屉中顺序寻找，直到找到，最差状况下，有N个抽屉，你就要打开N个抽屉。这种存储方式叫数组，查找方法称为「遍历」。

脑补下，你是一个整理控，全部物品必须分门别类放入整理箱，再将整理箱编号，好比1号放入针线，2号放入证件，3号放入细软。

　　这种存储和查找方式称为「哈希」，若是这个时候要查找护照，你不准要再翻全部抽屉，直接可在2号整理箱中获取，一般只用一次查找便可，如何编号整理箱，称为哈希算法。

一样是查找，差距怎么那么大涅~，假设咱们有100亿条数据记录，那差距就变得明显，遍历须要查找最多100亿次，最少1次，哈希只需1次。

让咱们正式介绍哈希和哈希算法，哈希也称散列，哈希表是一种与数组、链表等不一样的数据结构，与他们须要不断的遍历比较来查找的办法，哈希表设计了一个映射关系f(key)= address，根据key来计算存储地址address，这样能够1次查找，f既是存储数据过程当中用来指引数据存储到什么位置的函数，也是未来查找这个位置的算法，叫作哈希算法。

　　让咱们举个例子，好比下面这几我的物，按数组存储： 余罪（133123111243）=>傅老大(13888888888)=>沈嘉文(13452342349)=>大胸姐(13890380934) 这样我要找到大胸姐的电话号码，须要顺序查找对比整个数组，第一个余罪，不是，第二个不是，第三个不是，直到第四个找到大胸姐。

　　若是以hash存储呢？首先让咱们来看看如何设计哈希算法，哈希算法能够随意设计，教科书上通常会说如下几种方法：直接定址发，平方取中法，除数取余法，哈希算法的本质上是计算一个数字，若是用这几种方法讲解会稍显晦涩，咱们假设咱们的哈希算法是取姓名的首字母。因此f（余罪） = y， f(傅老大) = f，f(沈嘉文) = s，f(大胸姐) = d。 构建的hash表以下： a b c y .133123111243 d .13890380934 g z 位置7 f .13888888888 s .13452342349 咱们看到他们分别以姓名首字母的位置插入到这一张表格中，这样咱们构建了这样一个Key-Value表格，此表就是哈希表，也称为Hash Table。将来，当咱们要查找余罪的时候，经过计算，余罪在y位置，能够经过1次查找，找到这条记录，也即手机号。

这个时候有客官问了，那以首字母为哈希函数的话，应该有不少好比以y的姓名啊，这个时候就不是一次查找了吧，其实有不少条记录都映射到一个位置上，称为哈希冲突。

哈希冲突是跟哈希函数的设计正相关的，你的随机性越大，那么产生哈希冲突的可能性越小，在小几率下，若是还有冲突怎么办，这个时候要作些有损的设计，好比若是有两个首字母为y的姓名，那么能够接到余罪的后面，当查找的时候，须要先查找到y，而后再顺序查找，以下所示： a b c y .133123111243 1332232323于谦 d .13890380934 g z 位置7 f .13888888888 s .13452342349 还有一些解决哈希冲突的办法叫「哈希再哈希」，也就是针对第一次哈希的结果再进行一次hash来减少冲突的几率。

　　 这就是Hash表，首先Ta是一种数据结构，是一种效率极高的查找方式，哈希表的核心在于哈希函数的设计，哈希冲突了没关系，咱们要增长随机性以及对冲突进行适当的有损化的处理。