雜湊容器也可以理解為是一種對映容器，採用雜湊演算法（對映演算法，雜湊演算法），將不定長的資料壓縮成定長的資料，這串定長值我們稱為雜湊值，並將不同的雜湊值分組存起來，每乙個分組我們認為是乙個槽
我們將不同的資料格式通過雜湊演算法，將其對映到不同的槽內，當我們需要取資料時，把需要的資料轉化成雜湊值，再憑藉雜湊值去找對應的槽，然後便可以將資料取出來
可以理解為乙個鍵值對容器
**如下
並且進行以下設定
我們現在假設key為整數，用陣列分配槽的情況，並開始討論如何設計，讓對這一容器增刪改查的時間複雜度趨近於 $o(1)$
對映可以如下表示，下標 $n$ 代表變化的取值
$$(x_n, y_n) -> (x, y)$$
更通常的對映關係如下，並且我們在這裡討論這種情況
$$(x_n, y_n) -> (0, bucketnum - 1)$$
如何將不定長的資料壓縮成定長的資料，我們主要給出以下幾種常用的方法
線性雜湊：$hash(key) = a × key + b $
平方雜湊：$hash(key) = sub(key^2, a, b)$，設函式 $sub(num, a, b)$ 代表取 $num$ 第 $a$ 位數到第 $b$ 位數，則
餘數雜湊：$hash(key) = key % a $
設 $bucketnum = 4，hash(key) = key % 4$，我們現在要對一對值為 6-'6號書籍' 的鍵值對進行如下操作
hashmap.put(6, '6號書籍');
hashmap.get(6);
我們處理$(x_n, y_n) -> (0, bucketnum - 1)$對映時，不定長的資料集可以認為是無窮大的，現在要將無限大的資料集壓縮進有限資料集內，一定會引發碰撞，即不同的資料裝入乙個槽內
解決衝突的方法有很多，我們主要給出以下幾種常用的方法：
現在開始討論如上設計雜湊表的效能問題
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