今天我們來介紹乙個新的資料結構：雜湊表（hash table），平時也叫
「雜湊表」或
「hash表」
。雜湊錶用的是陣列支援按照下標隨機訪問資料的特性，所以雜湊表其實就是陣列的一種擴充套件，由陣列演化而來。
下面用個例子來介紹一下。
假如我們有89名選手參加學校運動會。為了方便記錄成績，每個選手都有乙個參賽號碼，依次是1到
89。其中，參賽選手的編號叫作鍵（key）或者關鍵字。把參賽編號轉化為陣列下標的對映方法叫作雜湊函式（或者「hash函式」，
「雜湊函式
」），而雜湊函式計算得到的值就叫作雜湊值（或「hash值」，
「雜湊值」）
雜湊函式
雜湊函式，顧名思意，它是乙個函式。可以定義成hash(key)，其中key表示元素的鍵值，
hash(key)
的值表示經過雜湊函式計算得到的雜湊值。
該如何構造雜湊函式呢？有三個基本要求：
1. 雜湊函式計算得到的雜湊值是乙個非負整數；
2. 如果
key1 = key2
，那hash(key1)==hash(key2)
；3. 如果
key1 ≠ key2
，那hash(key1) ≠ hash(key2)
。雜湊衝突
雜湊函式基本不可能做到不同的key對應的雜湊值都不一樣，這種就叫作雜湊衝突。即便是
md5、
sha、
crc等雜湊演算法也無法避免。
常用的雜湊衝突解決方法有兩類：開放定址法（open addressing）和鍊錶法（
chaining
）。開放定址法
開放定址法的核心思想是，如果出現雜湊衝突，就重新找乙個空間位置，將其插入。
雜湊表跟陣列一樣，不僅支援插入、查詢操作，還支援刪除操作。對於使用線性探測法解決衝突的雜湊表，刪除操作有些特別，要將刪除的元素，標記為deleted。當線性探測查詢的時候，遇到標記為
deleted
的空間，並不停下，而是繼續往下探測。
線性探測法存在很大問題，當雜湊表中插入的資料越來越多，雜湊衝突發生的可能性也越來越大，空閒位置越來越少，線性探測的時間也就越來越久。極端情況下，可能需要探測整個雜湊表，所以最壞情況的時間複雜度是o(n)。
對於開放定址衝突解決方法，除了線性探測方法外，還有兩種比較經典的探測方法：二次探測和雙重雜湊。
為了盡可能保證雜湊表的操作效率，一般情況下會盡可能保證雜湊表中有一定比例的空閒槽位。我們用裝載因子（load factor）
鍊錶法
鍊錶法是一種更加常用的雜湊衝突解決辦法，相比開放定址法，要更加簡單。
在雜湊表中，每個「桶（
bucket）」
或「槽（slot）」
對應一條鍊錶，所有雜湊值相同的元素都放在相同的槽位對應的鍊錶中。
插入：通過雜湊函式計算出對應的雜湊槽位，將其插入到對應的鍊錶中。時間複雜度o(1)
查詢、刪除：同樣通過雜湊函式找到對應的槽，然後遍歷鍊錶查詢或者刪除。時間複雜度跟鍊錶的長度k成正比，也就是
o(k)
。課後思考
1. 假設我們有
10萬條
url訪問日誌，如何按照訪問次數給
url排序？
遍歷 10 萬條資料，以
url
為 key
，訪問次數為
value
，存入雜湊表，同時記錄下訪問次數的最大值
k，時間複雜度
o(n)
。如果 k 不是很大，可以使用桶排序，時間複雜度
o(n)
。如果 k 非常大（比如大於
10 萬），就使用快速排序，複雜度
o(nlogn)
。2. 有兩個字元串陣列，每個陣列大約有
10萬條字元串，如何快速找出兩個陣列中相同的字元串？
遍歷兩個字串陣列，以字串為key，訪問次數為
value
，存入雜湊表。然後遍歷雜湊表找出
value>1
的字串。
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