面试官可能会问你：“你重写过hashcode()和equals()么，为什么重写equals ()时必须重写hashCode()方法？”
一、哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。
我们将降低冲突率的方式大概分为两大类，一类是通过前期合理的设计，尽可能的避免哈希冲突的发生，一类是在哈希冲突发生后想办法去存储原来的数值减少哈希冲突带来的危害。
拉链法：每个桶（槽位）都包含一个链表，用于存储所有映射到该桶的键-值对。当发生哈希冲突时，新的键-值对被添加到相应桶的数据结构中，而不会覆盖旧值。
哈希表（HashTable，也叫散列表），是根据键名（Key）直接访问对应内存存储位置的数据结构。
Hash一般翻译作散列也有直接音译作“哈希”。就是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量，所以发生冲突是必然的，我们只能够尽量避免，不能完全消除。
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概述 什么是散列表? 如果说起它的另一个名字, 你一定很熟悉, 它的英文叫"Hash Table", 哈希表, 很熟悉吧. 散列的思想, 其实就是利用数组的随机访问特性, 将key-value形式的数
HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干
今天技术群里有同学提出想讲非数字的用户 ID 映射到位图中，计划采用 murmur 3 哈希算法，询问冲撞率是多少。 借着这个机会简单聊下非数字用户ID 如何更好地避免冲突，是否有更好的思路。
哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。 哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。 非哈希表：与哈希表相对应，集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。
哈希表属于抽象数据结构，需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制，对于大部分高级语言而言，都会提供已经实现好的、可直接使用的 API，如 JAVA 中有 MAP 集合、C++ 中的 MAP 容器，Python 中的字典……
在链地址法中，每个哈希桶（槽位）都维护一个链表（或其他数据结构，如红黑树），当发生哈希冲突时，新的元素被添加到相应槽位的链表中。这样，同一个槽位上的元素形成了一个链表，可以通过链表来存储具有相同哈希值的多个元素。
在学习完map、set这两个由红黑树构成的容器后，我们来到了这里hash，首先我们要有一个基础的认知——哈希和map与set的仅在使用时的差别区别：前者内部的元素没有序，而后者有序，其它的都相同，这里我们可以通过STL标准库对应的unordered_map和unordered_set的两个名字就能看出，那hash存在的意义在哪里？底层的数据结构又是如何实现的呢？
我们在这篇文章将要学习最有用的数据结构之一—哈希表，哈希表的英文叫 Hash Table，也可以称为散列表或者 Hash 表。
Redis的哈希表是一个数组，数组的每个元素都是一个指向哈希表节点的指针。每个哈希表节点包含一个键和值的对，同时还有指向下一个节点的指针，从而形成一个链表。
当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。 哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢？ 哈希冲突的解决方案有多种:开放地址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式，
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构，它以键-值对的形式存储数据，并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后，HashMap的内部结构发生了一些重要的变化，其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突，以提高查询性能。本文将详细描述这些变化，并提供相关的源码片段进行解析。
我们知道，通过对数组进行直接寻址（Direct Addressing），可以在 O(1) 时间内访问数组中的任意元素。所以，如果存储空间允许，可以提供一个数组，为每个可能的关键字保留一个位置，就可以应用直接寻址技术。 哈希表（Hash Table）是普通数组概念的推广。当实际存储的的关键字数比可能的关键字总数较小时，这时采用哈希表就会比使用直接数组寻址更为有效。因为哈希表通常采用的数组尺寸与所要存储的关键字数是成比例的。 哈希表是一种动态集合数据结构，在一些合理的假设下，在哈希表中查找一个元素的期望时间是 O(1) 。
Redis使用哈希表作为保存键值对的数据结构，通过哈希函数将Key映射为哈希表中的一个索引位置，使得Key-Value可以在O(1)时间复杂度内被快速访问。在Redis中，哈希表是由多个哈希桶（也称为槽位/数组元素）组成的，每个哈希桶可以存放多个Key-Value值，同一个哈希桶中的多个键值对可以通过Key进行快速查找。
哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。
和其它存储结构（线性表、树等）相比，哈希表查找目标元素的效率非常高。每个存储到哈希表中的元素，都配有一个唯一的标识（又称“索引”或者“键”），用户想查找哪个元素，凭借该元素对应的标识就可以直接找到它，无需遍历整个哈希表。
相信很多朋友对于HashMap，开发中我们几乎每天都要使用它，但是每当问到map的一些原理时，很多朋友就不知道如何去回答，甚至一问三不知，从而离我们心仪的offer越来越远，那么今天借着咱们IT 巡游屋这个平台，和大家分享一下关于map的原理，让大家读完这篇文章后，再也不会因为map而倒在面试的路上
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现. 提供所有可选的映射操作, 并允许使用null值和null健. 此类不保证映射的顺序.
前端爱好者的聚集地 javascript的对象就是一个哈希表，为了学习真正的数据结构，我们还是有必要自己重新实现一下。 基本概念 哈希表（hash table ）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数。 哈希表的构造方法 假设要存储的数据元素个数是n，设置一个长度为m(m > n)的连续存储单元，分别以每个数据元素的关键字Ki(0<=i<=n-1)为自变量，通过哈希函数hash(Ki)，把
在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
今天小鹿就早早起床开始正准备更新今日的文章，我熟练的敲打着键盘，突然出现了下面的情况：
顺序结构以及平衡树 中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在 查找一个元素
这几天在尝试手撸一个类似Lombok的注解式代码生成工具，用过Lombok的小伙伴知道，Lombok可以通过注解自动帮我们生产equals()和hashCode()方法，因此我也想实现这个功能，但是随着工作的深入，我发现其实自己对于equals()和hashCode()的理解，也处在一个很低级的阶段。
在屏幕监控软件里，哈希算法经常被用来快速比较和侦测屏幕内容的变化，这样就能立即抓取屏幕截图或者视频帧的变动。就在这种情境下，哈希算法的性能优化变得特别重要，因为它直接影响到监控软件的实时反应和效率。下面分享一些关于如何在屏幕监控软件中对哈希算法进行性能分析和优化的建议：
在实际的应用中，选取合适的哈希函数可减少冲突，但冲突是不可避免的。所以我就想给大家说几种解决哈希冲突的方法啦~
通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的哈希值。这时候就产生了哈希冲突。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
首先，Redis作为一个优秀开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中介。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。当我们谈论Redis中的“哈希表”时，我们通常是指Redis用作数据结构之一的哈希数据类型，而不是Redis内部用于存储所有键值对的全局哈希表实现。
Go的map是一种高效的数据结构，用于存储键值对。其底层实现是一个哈希表（hash table），下面是有关map底层实现的详细介绍：
哈希表，我们平时好像用到的不多，使用HashMap的时候，才间接的使用到了，在信息安全领域用到的比较多（文件效验、数字签名），下面我们先来看看哈希函数。
在顺序结构以及平衡树中，由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
哈希（Hash）是一个广泛的概念，其中包括哈希表、哈希冲突、哈希函数等，核心为 元素（键值） 与 存储位置（哈希值） 之间的映射关系，哈希值 可以通过各种哈希函数进行计算，需要尽量确保 “唯一性”，避免冲突，除此之外，哈希函数还可用于 区块链 中，计算 区块头（Head）中的信息，本文将带你认识哈希，学习其中的各种知识
在Java编程中，hashCode方法是一个常见而重要的概念。它通常用于哈希表、集合以及一些需要高效检索数据的数据结构中。然而，对于许多开发者来说，hashCode方法可能是一个容易被忽略或者被简单实现的部分。在本文中，我们将深入探讨Java中hashCode的一些思考，以便更好地理解其背后的原理和影响。
在二分搜索中提到了在有序集合中查询某个特定元素的时候，通过折半的方式进行搜索是一种很高效的算法。那能否根据特征直接定位元素，而非折半去查找？哈希表（Hash Table），也称为散列表，就是一种数据结构，用于实现键-值对的映射关系。它通过将键映射到特定的值（哈希值）来实现快速的数据检索。
假设加载因子是0.5，HashMap初始化容量是16，当HashMap中有16 * 0.5=8个元素时，HashMap就会进行扩容操作。
HashMap是Java中常用的数据结构之一，它提供了一种键值对的存储机制，适用于快速查找和检索。本文将深入探讨HashMap的概念、内部结构、工作原理以及在多线程环境下的一些问题。
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