要理解哈希表，就需要先理解哈希函数，而想要理解哈希函数，最好从它的原理入手。我们为什么需要哈希函数，它的出现解决了一个什么实际的问题。
字典，又被称为符号表（symbol table）或映射（map），其实简单地可以理解为键值对key-value。
在Go语言中，map是由哈希表实现的。哈希表是一种使用哈希函数将键映射到存储桶的数据结构。每个桶中都可以存储一个或多个键值对。
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构，广泛应用于各种软件系统中，如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景，并介绍一些性能优化的方法，以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
阅读本文之前要了解的两件事情，第一，Redis是一种Key-Value数据库，第二，字典是一种保存键值对的抽象数据结构。所以不难猜出字典在Redis中应用一定很广泛，实际上，Redis数据库的底层实现就是字典，对数据库的增删查改也是构建在对字典的操作上。那么想要深入理解Redis，字典的解密是不可缺少的。接下来，就让我们一层一层解开指点的面纱，看看它的真面目。 首先看看Redis中有哪些地方使用到了字典 一， 数据库键空间 Redis是一个键值对数据库server，server中的每一个数据库都是一个RedisDB结构，当中RedisDb结构的dict字典保存了数据库中的全部键值对。我们将这个字典称为键空间(key space)，键空间和用户直接所见的数据库是直接相应的 二。 Expires字典 Redis数据库结构是一个RedisDb结构，有一个属性expires也是字典，这个字典中保存了数据库中全部键的过期时间，我们称这个字典叫做过期字典 以下贴出RedisDb的数据结构。加深了理解。
哈希表是一种常用的数据结构，它通过哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的数据访问和插入操作。
这是力扣的 1207 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
有些计算机常识的读者都会立刻回答: “一样快，底层都用了哈希表，查找的时间复杂度为 O(1)”。然而实际情况真的是这样么？
在正式讨论HashMap之前，我们有必要把Map家族的继承实现关系展示出来，方便理解后续的内容。
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示
字典在Redis中的作用是非常巨大的，对Redis数据库的增删改查等操作都构建在对字典的操作之上，因此，了解字典的底层实现能让我们对Redis有更深的理解。下面分4个模块讲解Redis的字典实现（基本所有实现细节和重点都会谈到）：
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。
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩，现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法：将成绩和名字作为键值对存到一个数组里，然后按照成绩降序排序，再按照某种方式把名字作为下标，存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子：
在今天的计算机科学和分布式系统中，哈希算法是一项关键技术，它被广泛用于数据存储和检索。本篇博客将重点介绍布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理，以及如何在 Python 中实现它们。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。
题目很容易理解，即让查看数组中有没有两个数的和为目标数，如果有的话则返回两数下标，在这为大家提供两种解法双指针（暴力）法，和哈希表法，大家可以看一下。
这是力扣的 2215 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
上一篇文章提到，HashMap在JDK7或者JDK8中采用的基本存储结构都是数组+链表形式，可能有人会提出疑问，HashMap在JDK8中不是数组+链表+红黑树吗？本文的回答是。至于为什么JDK8在一定条件下将链表转换为红黑树，我相信很多人都会回答：为了提高查询效率。基本答案可以说是这样的，JDK7中的HashMap对着Entry节点增多，哈希碰撞的概率在慢慢变大，这就直接导致哈希表中的单链表越来越长，这就大大降低了HashMap的查询能力，且时间复杂度可能会退化到O(n)。针对这种情况，JDK8做出了优化，就是在一定的条件下，链表会被转换为红黑树，提升查询效率。 HashMap在JDK8中基本结构示意图如下所示：
在计算机科学领域，数据存储和检索是一个至关重要的问题。为了能够高效地存储大量数据，并能够快速地进行查找、插入和删除操作，散列表（Hash Table）和哈希表（Hash Map）应运而生。本文将带你深入了解散列函数的原理，学习散列表和哈希表的概念、操作以及解决冲突的方法，让你能够理解并应用这些数据结构来解决实际问题。
前言：我们经常会听见很多的概念，哈希值，哈希表，可哈希对象，不可哈希对象，散列表，字典，映射，等等，那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系，它们的本质又是怎么样的，本此系列文章将针对这些概念进行说明，鉴于篇幅较多，本次系列文章将分为两篇来说明，此为第二篇，会涉及到以下概念，可变对象mutable与不可变对象inmutable，可哈希hashable与不可哈希unhashable，为什么字典dict的键Key一定要是可哈希的？
作为一年开发经验的毕业生，在上一个章节跟面试官聊了聊redis的基础数据结构列表类型，我们凭借日常知识积累跟面试官展开了相爱相杀场景以及面试期间内心的活动状况。通过结合项目在实际场景中的运用案例和知识点的细节，稳稳的对答如流。
我们有哈希函数f(n)=n%3，现有元素{1,2,3}，我们使用哈希函数分别获得其哈希值，并把哈希值作为下标存入一个数组，
今天为大家带来三道求和问题，通过文字，图画，动图为大家解析，很容易就能读懂，每道题目都是经典题，大家快来打卡吧。
哈希表具有O(1)复杂度和快速查找特性，但是Redis中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和rehash可能带来的操作阻塞。
字典的本质就是 hash 表，hash 表就是通过 key 找到其 value ，平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照键或者值进行排序，而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值。
要查一个数在数组中的位置，那可是太费劲了，只能从头开始一个个的比较，直到找到相等的才算完事。
IEnumerable分为两个版本：泛型的和非泛型的。IEnumerable只有一个方法GetEnumerator。如果你只需要数据而不打算修改它，不打算为集合插入或删除任何成员（例如从远端拿回数据显示），则你不需要任何比IEnumerable更复杂的接口。
前面几篇文章，我已经对 rosedb 有了一定的讲解了，如果还没有看前面的内容，请先看一下之前的内容，这样你才能更好的理解本篇文章的内容。
字典是一种用于保存键值对的数据结构，可以通过键值对中的键快速地查找到对应的值。在Redis所使用的C语言中，并没有内置字典，所以Redis自己实现了字典。
现在一提到Redis的第一反应就是快、单线程，但是Redis真的快吗？真的是单线程吗？
https://www.itranslater.com/qa/details/2116746518890808320
数据结构对于编程人员是非常重要的,想要提高自己的编程水平,或者是技术职称,都要好好的学习数据结构.那么今天讲的哈希表就是一种非常重要的数据结构,大多数学习编程的人员都搞不懂数据结构或者是其中的哈希表结构.
在Java编程中，Object类是所有类的基类，它提供了一些基本的方法来操作对象。其中，equals()和hashCode()是两个重要的方法，它们在处理对象比较和哈希码计算方面具有关键作用。本文将深入探讨这两个方法的联系以及它们在Java编程中的应用。
假设我们要设计一个系统来存储将员工手机号作为主键的员工记录，并希望高效地执行以下操作：
哈希表这个数据结构相信各位都不陌生，无论是高级语言，还是各大数据库底层实现都不离开它，所以本文我想来聊聊我个人对哈希表的一些看法，同时也是对哈希表这个知识点做一次系统性的梳理和总结。
今天给大家带来的是一道剑指offer上的题目，也是一道很经典的题目，经常在面试中出现，题目很简单，大家记得打卡呀。
在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。
HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。 HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。 HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。 HashMap 的实例有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。 通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
Redis是一个Key-Value模式的非关系型数据库，那么Key和Value的保存模式我们在这里说一说。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 哈希表是个啥？ 小白： 庆哥，什么是哈希表？这个哈希好熟悉，记得好像有HashMap和HashTable之类的吧，这是一样的嘛？😊 庆哥： 这个哈希确实经常见😂，足以说明它是个使用非常频繁的玩意儿，而且像你说的HashMap和HashTable之类的与哈希这个词肯定是有关系的，那哈希是个啥玩意啊，这个咱们还是得先来搞明白啥是个哈希表。😎 我们看看百科解释吧： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说
Adaptive Hash Index（以下简称 AHI）估计是 MySQL 的各大特性中，大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。
问大家一个问题 。如果手机上存储了 1000 个联系人 ，现在要你给小詹打个电话 ，跟他说 ，他老婆喊他回家吃饭 。你会怎么做 ？
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Redis作为内存数据库，访问速度快是最大的特点，那么，什么情况下，Redis也会变慢呢？
Object类中的public int hashCode()：返回对象的哈希码值。
我们已经或多或少知道，进程具有父子关系，不仅如此，还有兄弟关系。所以，进程描述符中必须有几个成员是记录这种关系的（P是创建的进程），具体可以参考下表。进程0和1是由内核创建的，后面我们会看到，进程1（init）是所有其它进程的祖先。
Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
前面文章一、深入理解-Java集合初篇 中我们对Java的集合体系进行一个简单的分析介绍，上两篇文章二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析 、三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续 中我们分别对JDK1.7和JDK1.8中HashMap的数据结构、主要声明变量、构造函数、HashMap的put操作方法做了深入的讲解和源码分析。 四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」文章中主要针对面试中常见的面试问题进行简单解答。 五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案 和 六、深入理解JDK1.8中HashMap哈希冲突解决方案 中对HashMap中哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍，并通过源码加深大家的理解。 七、JDK1.7中HashMap扩容机制 中介绍了JDK1.7中HashMap的扩容机制及扩容过程中可能出现的死锁及数据丢失问题。 本篇文章我们将要介绍JDK1.8中HashMap的扩容机制，并通过一个实例来展示链表的哈希扩容。
在关于哈希表，你该了解这些！中，我们介绍了哈希表的基础理论知识，不同于枯燥的讲解，这里介绍了都是对刷题有帮助的理论知识点。
那我们今天主要讲的就是哈希表这种数据结构到底是什么样子的；哈希碰撞是怎么造成的以及是如何解决哈希碰撞的。
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