一、前言

实话实说，我算法贼菜，为了提高自己的算法能力，自己也是慢慢开始积累刷题经验，在做题中学习数据结构和算法。为了说明今天所要讲的哈希表这一个数据结构，还是从经典的两数之和开始吧
题目如下，自己第一次写这道题，也是循环遍历，效率可以说是非常的慢，就像评论区那样所说：“有人相爱，有人夜里看海，有人力扣第一题做不出来”

二、数组

在正式开始讲解哈希表之前，让我们来简单认识一下数组。我们经常使用数组，它也是一种数据结构，那么数组有什么优点呢？
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简单来说，数组的优点是：我们可以通过数组的下标快速定位到该位置下的数值，获取这个数值是非常非常的快， O(1)级别的时间复杂度。而哈希表的出现，就很好的解决了这个问题。

但是大家有没有想过，如果我们不知道该数值的下标，想要获取这个值，只能通过从头遍历数组，这时候，查询的时间复杂度就是O(N)级别的

三、哈希表

1、百度百科

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(哈希函数)，存放记录的数组叫做哈希表。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。

读起来有些吃力，我们只需要抓住两点：哈希函数、哈希表，接下来我会介绍它们

2、问题引用

前面讲过了，哈希表的出现可以解决数组的缺点，让我们从一个小案例来慢慢理解哈希表~

假如周末到了，你要去图书馆借一本书《活着》，图书馆的管理员管理书籍很随意，是按照数组的方式来放书的，就像下图一样。而恰巧你要的《活着》是在最后一个位置，管理员从头开始找，你是不是要等好久好久？
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最后你等的不耐烦了，就举报这个管理员，图书馆的老板把这个管理员给解雇了，来了一个新的管理员，她很聪明，她通过一种方式把每种书籍都编上一个号，并记录下来。你向她借《活着》，她通过“一种方式”一计算，哦，是在下标为6的位置，就直接走过去，给你拿了过来。你很满意，老板也很满意，给她升职加薪~
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3、哈希函数

上文说的“一种方式”，就是哈希函数，它有三个很重要的性质：

当给哈希函数传入相同的输入值时，返回值一样
当给哈希函数传入不同的输入值时，返回值可能一样，也可能不一样，也就是我们所说的哈希碰撞
很多不同的输入值所得到的返回值会均匀的分布在输出域上，这一点很重要

4、哈希表结构

前面说了数组和哈希函数，就引出了我们的哈希表结构：
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我们输入一个值，通过哈希函数计算后 % 上数组的长度，就可以让值放入数组中，所以当我们使用哈希表结构的时候，它的时间复杂度在理想状态下是O(1)，接下来给大家举例分析一下：

5、举例分析

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当我们输入abc时，由哈希函数计算得到一个哈希值10，10求%后得到1，就把abc放到数组下标为1的位置；然后输入edg，再次由哈希函数计算得到一个哈希值13,13求%后得到4，就把edg放到数组下标为4的位置，后面的操作也是这样。

6、哈希冲突

最后再来提一提哈希冲突：当我们输入future时，假如通过哈希函数计算得到哈希值是15，我们就发现跟love的位置冲突了，解决这个方式有好几种，比如：拉链法、再次哈希法等等，这个我准备在写HashMap源码的时候，通过讲解HashMap的底层实现原理时，说一说Java的API的哈希表是什么样的时候再说。

7、哈希表的优缺点

优点：处理元素很快，添加、删除、修改、查找元素性能好
缺点：元素在数组中是无序的，不能重复

最后，讲解了哈希表的数据结构，那么力扣第一题你会了吗？

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] arr = new int[2];
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (map.containsKey(nums[i])) {//如果为true，说明target-num[i-1]的值在数组中存在
                arr[0] = map.get(nums[i]);
                arr[1] = i;
                return arr;
            }
            map.put(target - nums[i], i);//这条语句不能放到if语句的前面！
        }
        return arr;
    }
}