哈希表
哈希表是数组的一种扩展，底层依赖数组支持按照下标快速访问元素的特性，可以通过hash函数将元素的键值映射为下标，然后将对应下标的数据存储在数组中的对应位置。当按照键值查询元素时，使用相同的Hash函数将key转换为数组的下标，从数组中按照下标对应的位置获取数据。
键必须唯一，不允许重复，每个key只能映射一个value，Hash冲突，由于映射的范围限制，key取值的可能性大于映射范围，出现两个不同的key映射到同一个位置
哈希函数
- 哈希函数计算达到的哈希值应该是一个非负整数
- 如果
key1==key2，那么hash(key1)==hash(key2) - 如果
key1!=key2，那么hash(key1)!=hash(key2)。看起来合理，但实际上不可能实现，因为数组的存储空间有限，所以加大了哈希冲突的概率。
即使两个key的hash值相等，但是又可能key值不相等
哈希函数常常应用于：安全加密、唯一标识、数据校验、负载均衡、数据分片和分布式存储等，不同场景下对哈希函数的要求不同
哈希冲突
解决哈希冲突的常见方法有开放地址法和链表法
开放地址法： 一旦出现Hash值冲突则通过重新位置的探索整个哈希表，时间复杂度为O(n)
链表法： 链地址法，再具体的应用中使用较多，在哈希表汇总每个桶对应一个链表，把哈希值相同的元素存放在相同桶位置的对应链表中，由于需要对比key值所以插入时间复杂度为O(k)，查找和删除时的时间复杂度与链表的长度成正比O(k)，一般当k值不是很大时可以粗略的认为O(1)。需要尽量减少链表长度，可以引入一个参数：负载因子。负载因子用于间接的限定链表的长度，如果值越大则允许的链表长度越长，哈希表的性能越差，但是加载因子越小空浪费越严重。
哈希表的设计
哈希函数的设计首先不能过于复杂，复杂的哈希函数会间接的影响hash表的性能；其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布，避免或者减少哈希冲突的数量，使每个桶中存储的数据比较平均常规的设计方法有数据分析法，选择数据的业务特征提取部分数据进行计算，然后得到结果再与哈希表数组的长度求余后最为哈希值。另外还有直接寻址法、平方取中法、折叠法和随机数法等。
加载因子问题
加载因子越大，哈希表中存储的元素越多，空闲的位置就越少，哈希冲突的概率就越大，插入、删除和
查找数据时的性能就随之降低。
针对静态数据集是比较容易处理的，但是动态数据集无法申请一个足够大的哈希表，所以必须考虑扩容
问题。扩容实际上就是重新申请内存空间，重新计算每个数据的哈希值，并且将数据从原来的hash表搬
移到新的哈希表中，最坏的情况下O(n)，从道理上来说，利用时间复杂度的摊还分析法，摊还后时间复
杂度可以接近最好的时间复杂度。但是针对本次操作绝对是一个问题
一般来说在空间和时间之间进行平衡，如果内存空间不紧张，对执行效率要求较高，可以选择小一点的
阈值；相反如果内存空间比较紧张，对执行效率要求不高，可以适当选择大一点的阈值，甚至在基于链
表法的实现中可以大于1
扩容
扩容处理相对于增删来说是非常低效的，如果相应时间要求高，尽管大部分情况下，插入数据的速度很
快，但是极个别情况插入速度非常慢，会导致用户崩溃的。就是扩容时每次扩容是容积乘以2，因为扩容
处理后的元素有2种情况，一种是位置不变，一种后移同上一次容积
例如原始数组长度为16，则原始hash值为16\32\48\0对应的位置都是0；当扩容到32时，会发现0\32位
置不变，但是16\48后移16个位置
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