1.雜湊表**於陣列，它借助雜湊函式對陣列這種資料結構進行擴充套件，利用的是陣列支援按照下標隨機訪問元素的特性。
2.需要儲存在雜湊表中的資料我們稱為鍵，將鍵轉化為陣列下標的方法稱為雜湊函式，雜湊函式的計算結果稱為雜湊值。
3.將資料儲存在雜湊值對應的陣列下標位置。
1.雜湊函式計算得到的雜湊值是乙個非負整數。
2.若key1=key2，則hash(key1)=hash(key2)
3.若key≠key2，則hash(key1)≠hash(key2)
正是由於第3點要求，所以產生了幾乎無法避免的雜湊衝突問題。
①核心思想：如果出現雜湊衝突，就重新探測乙個空閒位置，將其插入。
②實現：
線性探測法（linear probing）：衝突則依次向後查詢空閒位置
二次探測（quadratic probing）：線性探測每次探測的步長為1，即在陣列中乙個乙個探測，而二次探測的步長變為原來的平方。
雙重雜湊（double hashing）：使用一組雜湊函式，直到找到空閒位置為止。
③用「裝載因子」來表示空位多少，公式：雜湊表裝載因子 = 填入表中的個數 / 雜湊表的長度。
裝載因子越大，說明空閒位置越少，衝突越多，雜湊表的效能會下降。
插入時，通過雜湊函式定位槽位，新增到槽位鍊錶末尾
查詢更新時，通過雜湊函式定位槽位，再遍歷鍊錶比較key
刪除時，定位槽位，遍歷比較key，刪除鍊錶相應節點
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. 有兩個字串陣列，每個陣列大約有 10 萬條字串，如何快速找出兩個陣列中相同的字串？
以第乙個字串陣列構建雜湊表，key 為字串，value 為出現次數。再遍歷第二個字串陣列，以字串為 key 在雜湊表中查詢，如果 value 大於零，說明存在相同字串。時間複雜度 o(n)。
不能太複雜：太複雜影響效能
雜湊函式生成的值要盡可能隨機並且均勻分布：最小化雜湊衝突
求餘、取模、直接定址法、平方取中法、摺疊法、隨機數法
資料搬移需要重新計算位置
為了解決一次性擴容耗時過多的情況，我們可以將擴容操作穿插在插入操作的過程中，分批完成。
當裝載因子觸達閾值之後，我們只申請新空間，但並不將老的資料搬移到新雜湊表中。
當有新資料要插入時，我們將新資料插入新雜湊表中，並且從老的雜湊表中拿出乙個資料放入到新雜湊表。每次插入乙個資料到雜湊表，我們都重複上面的過程。
經過多次插入操作之後，老的雜湊表中的資料就一點一點全部搬移到新雜湊表中了。這樣沒有了集中的一次性資料搬移，插入操作就都變得很快了。
初始大小：16
裝載因子和動態擴容：最大裝載因子預設是 0.75，當 hashmap 中元素個數超過 0.75*capacity（capacity 表示雜湊表的容量）的時候，就會啟動擴容，每次擴容都會擴容為原來的兩倍大小。
雜湊衝突解決方法：hashmap 底層採用鍊錶法來解決衝突；jdk1.8 版本中，對 hashmap 做進一步優化，引入了紅黑樹。而當鍊表長度太長（預設超過 8）時，鍊錶就轉換為紅黑樹。我們可以利用紅黑樹快速增刪改查的特點，提高 hashmap 的效能。當紅黑樹結點個數少於 8 個的時候，又會將紅黑樹轉化為鍊錶。因為在資料量較小的情況下，紅黑樹要維護平衡，比起鍊錶來，效能上的優勢並不明顯。
雜湊函式：
int hash(object key)
操作
①往快取中新增乙個資料；
②從快取中刪除乙個資料；
③在快取中查詢乙個資料；
④總結：上面3個都涉及到查詢。
只使用鍊錶實現
①需要維護乙個按照訪問時間從大到小的有序排列的鍊錶結構。
②緩衝空間有限，當空間不足需要淘汰乙個資料時直接刪除鍊錶頭部的節點。
③當要快取某個資料時，先在鍊錶中查詢這個資料。若未找到，則直接將資料放到鍊錶的尾部。若找到，就把它移動到鍊錶尾部。
④前面說了，lru快取的3個主要操作都涉及到查詢，若單純由鍊錶實現，查詢的時間複雜度很高為o(n)。若將鍊錶和雜湊表結合使用，查詢的時間複雜度會降低到o(1)。
鍊錶和雜湊表結合使用實現
①使用雙向鍊錶儲存資料，鍊錶中每個節點儲存資料（data）、前驅指標（prev）、後繼指標（next）和hnext指標（解決雜湊衝突的鍊錶指標）。
②雜湊表通過鍊錶法解決雜湊衝突，所以每個節點都會在兩條鏈中。一條鏈是雙向鍊錶，另一條鏈是雜湊表中的拉鍊。前驅和後繼指標是為了將節點串在雙向鍊錶中，hnext指標是為了將節點串在雜湊表的拉鍊中。
③lru快取淘汰演算法的3個主要操作如何做到時間複雜度為o(1)呢？
首先，我們明確一點就是鍊錶本身插入和刪除乙個節點的時間複雜度為o(1)，因為只需更改幾個指標指向即可。
接著，來分析查詢操作的時間複雜度。當要查詢乙個資料時，通過雜湊錶可實現在o(1)時間複雜度找到該資料，再加上前面說的插入或刪除的時間複雜度是o(1)，所以我們總操作的時間複雜度就是o(1)。
和lru快取淘汰策略實現一模一樣。支援按照插入順序遍歷資料，也支援按照訪問順序遍歷資料。
有序集合的操作有哪些？
舉個例子，比如使用者積分排行榜有這樣乙個功能：可以通過使用者id來查詢積分資訊，也可以通過積分區間來查詢使用者id。這裡使用者id就是key，積分就是score。所以，有序集合的操作如下：
①新增乙個物件；
②根據鍵值刪除乙個物件；
③根據鍵值查詢乙個成員物件；
④根據分值區間查詢資料，比如查詢積分在[100.356]之間的成員物件；
⑤按照分值從小到大排序成員變數。
這時可以按照分值將成員物件組織成跳表結構，其中按照鍵值來刪除、查詢成員物件就會很慢，按照鍵值構建乙個雜湊表，這兩個操作就會變成o(1)。
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