這裡只是簡單的介紹一下，了解一下其比較強大的功能。肯定還有很多比較使用改進方法，需要多學習才行。
在進行查詢的過程中，無論是線性查詢還是二分查詢，其對都是時間的函式乙個是o(n)，乙個是o(log2n)；
而雜湊表進行查詢的時候，時間函式是o(1),其對時間來說是個常數，跟資料的規模沒有關係。
其主要通過直接索引來實現的（我是這樣理解的）
比如有31個在0-999中的數，我們要查詢這31個數中的乙個數。
可以通過陣列儲存這31個數，然後順序搜尋，或者排序，二分查詢。
隨著資料規模的曾加，時間也在增加。
雜湊表則不同，雜湊表是申請乙個1000大小的陣列，然後用陣列的下表表示所儲存的數字
table[1000]。比如裡面有乙個數330，則有table[330] = 330。這31個數都是這樣儲存，但是1000大小的陣列儲存31個數的話是沒辦法填滿的。這個可以根據自己的需要自行填充。這樣在查詢330的時候，直接就是判斷table[330]是不是330。一次查詢就可以得出結果，而且不論資料規模有多大。但是仔細想就會發現，有不好的地方，就是對儲存空間太浪費了，1000中只用了31，這中浪費實在是奢侈。
這個時候有一種方法可以解決，就是只申請31個儲存空間來儲存這31個數，然後每個數用num = number%31，table[num] = num來儲存。這樣避免了空間的浪費。但是會有衝突產生。比如number = num+31*k的數按照上面的式子計算出來都是num。所以這時候都用table[num]來儲存就會產生衝突。
這時候有一種衝突處理策略就是，在衝突發生的時候，在num點向下進行迴圈掃瞄空位置，然後把這個數字填充過去。這個時候實際上是降低了時間效率來獲取空間效率。
當進行乙個數查詢的時候，實際是上先用table[num]進行判斷此時存不存在，或這個位置是不是所要查詢的數。如果不是，就從這個位置向下進行迴圈線性搜尋。
這個演算法的效率在前兩步體現出來，可以快速判斷這個數存不存在。
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