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。
前面已经陆陆续续写了几篇介绍数据结构的博客，包含数组，链表，栈和队列…本篇博客，我们再来学习一种有趣的数据结构——散列表。
Redis Hash（散列表）是一种 field-value pairs（键值对）集合类型，类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value，你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field，也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
今天，我们就来看看，在这几个问题中，散列表和链表都是如何组合起来使用的，以及为什么散列表和链表会经常放到一块使用。
HashMap 是基于散列表的数据结构。所谓散列表，它通过键值对的方式存储数据，把 key 通过散列算法计算出一个存储地址，将 value 放入这个地址中。散列表是最常用的数据结构之一，在不考虑 hash 冲突的情况下，散列表的查询复杂度是 O(1)。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
HashMap 是我们熟悉的散列表实现，也是 “面试八股文” 的标准题库之一。今天，我给出一份 HashMap 高频面试题口述简答答案，希望对你刷题有帮助。如果能帮上忙请务必点赞加关注，这对我非常重要。
前言 声明，本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
前言 声明，本文用的是jdk1.8 前面章节回顾： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 Map集合、散列表、红黑树介绍 HashMap就是这么简单【源码剖析】 LinkedHashMap就这么简单【源码剖析】 TreeMap就这么简单【源码剖析】 本篇主要讲解ConCurrentHashMap~ 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础： Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 当然了，如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去指正～ 一、ConCurre
获取对象的hashcode以后，先进行移位运算，然后再和自己做异或运算，即：hashcode ^ (hashcode >>> 16)，这一步甚是巧妙，是将高16位移到低16位，这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质
散列表又称为哈希表（Hash Table）, 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 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，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映
NO.61 磁盘算法实践（下） Mr. 王：嗯，这是一个应用非常广泛的数据结构，跟你讲讲它的原理吧。Hash 表又叫散列表，是一种非常常见的用于实现数据字典的数据结构。它的原理非常简单，却能实现非常高效的插入、删除和查找。其时间复杂度为O(1)。 小可：这么快，常数时间的查找在以前提到过的数据结构中还是非常少见的啊！ Mr. 王：先来谈谈散列表的原理。其之所以能够以这么快的速度进行查找，就是因为在散列表中，数据记录值和其所保存的位置（地址）之间有着非常强的直接关联。一般来说，最常见的散列表的空间大小为一个
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一，对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说，都是必不可少的知识。在这篇文章中，我们将为你提供一个完整的学习路径，帮助你逐步学习和掌握数据结构。
一、引入 1 /** 2 * Description:新建一个类作为map的key 3 */ 4 public class Groundhog 5 { 6 protected int number; 7 8 public Groundhog(){ 9 } 10 public Groundhog(int number) 11 { 12 this.number = number; 13 } 14 15 @Overr
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，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
前面的一些文章主要分析了 Java 集合框架（Java Collections Framework, JCF）中常用的类和接口，本文打算做个整体的小结。
总的来说，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。你知道它们的区别吗？前者集合内的元素是有序的，元素可以重复；后者元素无序，但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了：要想保证元素不重复，可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢？这就是Object.equals方法了。但是，如果每增加一个元素就检查一次，那么当元素很多时，后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说，如果集合中现在已经有1000个元素，那么第1001个元素加入集合时，它就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。
在前几篇中我们主要介绍了ArrayList、LinkedList、Vector、Stack等集合的底层实现及相关特性，并且我们知道在上述集合类中无论底层是采用数组实现的还是采用双链表实现的，它们都有各自的缺点。例如底层用数组实现的集合它的特性是检索速度非常快，但如果要删除中间的元素时，性能会比较低。而底层用双链表实现的集合的特性是删除元素的速度非常快，但检索元素的速度较慢。那么这时就会有人想，在Java中有没有一种集合，即检索元素的速度快，删除元素的速度也快呢？
机会总是留给有准备的人 一 基本知识 1 python 解释下装饰器和生成器的作用以及用法 类的知识点，类与对象，三个输出 2 java HashMap的实现原理 ArrayList和LinkedList的区别 3 操作系统 进程与线程的区别 进程调度方法 4 数据结构 解释下Hash散列表 5 代码 给定一个列表，实现有序二叉树的构造 给定一个列表，实现单链表的构造 给定一个数组(0,整数、负数、小数)，求乘积最大的子序列 二 NLP相关技术 1 LSTM LSTM的实现原理 中间隐层的个数 2 介绍实体
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
Java 中 hashCode() 和 equals() 的关系是面试中的常考点，如果没有深入思考过两者设计的初衷，这个问题将很难回答。除了应付面试，理解二者的关系更有助于我们写出高质量且准确的代码。
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
Class的结构 通过上一章中对isa本质结构有了新的认识，今天来回顾Class的结构，重新认识Class内部结构。 首先来看一下Class的内部结构代码，对探寻Class的本质做简单回顾。 struct objc_class : objc_object { // Class ISA; Class superclass; cache_t cache; // formerly cache pointer and vtable class_data_bit
前言 声明，本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合以及散列表、Map集合、红黑树的基础了： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 Map集合、散列表、红黑树介绍 本篇主要讲解HashMap，以及涉及到一些与hashtable的比较~ 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础： Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 当然了，如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去指正～ 一、HashMap剖析 首先看看HashMa
PHP数组的底层实现是分散列表，也称为hashTable，分散列表是基于键(Key)直接访问存储位置的数据结构，其key-value之间存在映射功能，key可以根据映射功能直接索引对应的value值，不需要通过关键词进行比较，理想的情况下，分散列表的检索效率非常高，时间复杂性为O(1)。
Hash也称散列、哈希，对应的英文单词Hash，基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出
给定一个整数数组和一个整数 k，判断数组中是否存在两个不同的索引 i 和 j，使得 nums [i] = nums [j]，并且 i 和 j 的差的 绝对值 至多为 k。
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，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
今天分享一个LeetCode题，题号是18，标题是：四数之和，题目标签是：散列表、双指针和数组。此文通过散列表和双指针两种方式解决此题，分别画了动画视频，注意收看哦！
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。 在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素： 1．散列函数是否均匀； 2．处理冲突的方法； 3．散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数/散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。 常用hash算法的介绍： （1）MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的Ronald L. Rivest在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest（消息摘要） 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现——它是基于 32位操作数的位操作来实现的。 （2）MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。 （3）SHA-1及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举（brute-force）性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
实际上，不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译的差别，英文其实就是“Hash”。所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
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：
Java编码中，我们经常需要用到容器来编程。在并发环境下，Java提供一些已有容器能够支持并发。
输入一个错误的英文单词，它就会提示“拼写错误”。这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。是如何实现的呢？
超市中用到的条形码，每个码对应一个商品，扫一下马上就能知道商品的价格，查询速度O（1）。哪种数据结构能做到这样？那只有散列表了。
什么是散列表呢？我举这样一个例子，记得小时候家里只有一个座机，但是这个座机不能存电话号码，于是只能将要联系的人的电话号码写在一个本子上。时间久了本子上的电话号码越来越多。然后这个时候要去找某一个指定的联系人的时候发现很难找到。如果是你你想想一下应该怎么样才能快速找到呢？
在哈希表中，记录的存储位置 = f (关键字)，通过查找关键字的存储位置即可，不用进行比较。散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个明确的对应关系f 函数，使得每个关键字 key 对应一个存储位置 f(key) 且这个位置是唯一的。这里我们将这种对应关系 f 称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第9篇《散列表》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
散列表的英文叫“Hash Table”，我们平时也叫它“哈希表”或者“Hash 表”、
该文介绍了Python中字典（dict）的基本使用方法、常见操作以及字典类型的一些变种。
在上一篇通过源码编译构建出可调式环境之后，想必你想更深入了解我的整体架构。当你熟悉我的整体架构和每个模块，遇到问题才能直击本源，直捣黄龙，一笑破苍穹。
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶（top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种，前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
今天分享一个LeetCode题，题号是3，标题是：无重复字符的最长子串，题目标签：散列表、双指针和字符串。解题思路里有算法动画视频，别漏看了哦，这是最直观最可视化的解题思路，是精粹。
由于它的内存空间非连续，因此查找某个元素时只能从头到尾遍历，时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢？
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