hashmap散列算法

哈希表，又称散列表，是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构。哈希表使用了散列函数（hash function）将每个元素的关键字映射到表中一个位置（索引）来访问记录，以加快查找的速度。哈希表的核心实现方法是散列函数。散列函数将任意长度的输入（键）转换为固定长度的输出（哈希值），该输出通常是一个固定大小的整数。哈希表的散列算法通常用来实现关联数组（associative arrays）、数据库索引（database indexing）、缓存（caches）、编译器等领域中的数据结构和算法。

哈希表原理

哈希表使用散列函数将关键字哈希成一个固定的索引值，这个索引值就是在哈希表中的位置。哈希表结构包含一个由链表和数组组成的数据结构，每个数组元素称为桶（bucket），每个桶可以容纳由散列函数哈希成的索引值对应的键值对或者一个链表指针，这个链表指针指向仍然哈希到该桶中的键值对。哈希表的查询操作就是先用散列函数计算出关键字的索引值，再在对应的桶中查找对应的键值对。

哈希冲突

哈希表无法避免哈希冲突，哈希冲突意味着不同关键字经过哈希后得到相同的索引值。哈希冲突会影响哈希表的性能，因为它会导致散列表中每个桶的链表长度增加，从而导致查询操作的效率下降。哈希冲突有两种解决方法：拉链法和线性探测法。拉链法是哈希表中最常用的解决哈希冲突的方法，它使用各个桶内部的链表来存储所有散列到这个桶的关键字。线性探测法是一种解决哈希冲突的方法，它使用了开放地址法，即从冲突位置开始顺序查找下一个空闲位置来解决冲突。

哈希函数的选择

哈希函数的选择对哈希表的性能和哈希冲突的发生率有很大的影响。对于哈希函数的选择，首先要满足散列整个关键字空间均匀分布的要求。此外还要尽量使得计算哈希值的时间和空间复杂度低，以及尽量避免哈希冲突，通常采用加法哈希、乘法哈希、旋转哈希等哈希函数。

哈希表的应用

哈希表是一种重要的数据结构，广泛应用于各个领域。哈希表常被用作实现高效的数据搜索和查找操作，比如使用哈希表来实现字典、索引和缓存等数据结构。除此之外，哈希表还可以用于实现数据随机访问，例如OpenGL等图形库常使用哈希表来存储图元对象。