Hash 算法，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度的输出，这个输出结果是一个散列值。
首先说一下hash冲突吧，hash冲突在hash表中一般情况下是会遇到的； hash冲突指的是你在向hash表中存数据时，首先要通过key值进行指定的hash算法进行计算，然后得到一个值，这个值就是你要将这个key对应的value存入的地址。但是在这个地址中已经有值存在，所以这个时候就发生了hash冲突，不同的key通过hash算法得到了对应的同一个值。
关于 redis 相信大家都不陌生了，之前有从 0 -1 分享过 redis 的基本使用方式，用起来倒是都没有啥问题了，不过还是那句话，会应用之后，我们必须要究其原理，知其然知其所以然
参考链接：数据结构（严蔚敏） 文章发布很久了，具体细节已经不清晰了，不再回复各种问题 文章整理自严蔚敏公开课视频 可以参考 https://www.bilibili.com/video/av22258871/ 如果链接失效 可以自行搜索 数据结构严蔚敏视频 @2021/07/12
开始想到单字符，比如a、b、c、d、e这类字符，但是如果一个一个试的话特别繁琐，想到了ASKII码:
哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量，所以发生冲突是必然的，我们只能够尽量避免，不能完全消除。
作者：foxxiao，腾讯 WXG 后开开发工程师 本文对完美 Hash 的概念进行了梳理，通过 Hash 构建步骤来了解它是如何解决 Hash 冲突的，并比较了 Hash 表和完美 Hash 表。下面介绍常见的 Hash 与 Perfect Hash 函数及它们在不同场景的应用。 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散
哈希（Hash）又称散列，它是一个很常见的算法。在Java的HashMap数据结构中主要就利用了哈希。哈希算法包括了哈希函数和哈希表两部分。我们数组的特性可以知道，可以通过下标快速（O(1)）的定位元素，同理在哈希表中我们可以通过键（哈希值）快速的定位某个值，这个哈希值的计算就是通过哈希函数(hash(key) = address )计算得出的。通过哈希值即能定位元素[address] = value，原理同数组类似。 最好的哈希函数当然是每个key值都能计算出唯一的哈希值，但往往可能存在不同的key值
开放地址法 开放地址法是另一种（相对于分离链接法）解决散列冲突的方法。适用于装填因子（散列表中元素个数和散列表长度比）较小（小于0.5）的散列表。 开放地址法中索引的计算方法为$$h_{i}(x) = (Hash(X) + F(i)) % TableSize$$，其中： Hash(x)为索引的计算方法 F(i)为冲突的解决函数，有F(0) = 0，i为已经尝试计算索引的次数 F(i)一般有： 线性探测法：$$F(i) = i$$，即每次冲突则向下寻找1个位置，直到找到不冲突的位置，容易产生“一次聚集”的现象
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其实这个问题我之前也看到过，刚好在前几天，洪教授在某个群里分享的一个《一些有意思的攻击手段.pdf》，我觉得这个话题应该还是有不少人不清楚的，今天我就准备来“实战”一把，还请各位看官轻拍。
在数据量很大的时候，就会出现hash之后的数值，指向相同的位置，也就是所谓的hash冲突。这个取决于hash算法的好坏，以及数据量的大小，hash算法越差，数据量越大，hash冲突的概率就会越大。
今天技术群里有同学提出想讲非数字的用户 ID 映射到位图中，计划采用 murmur 3 哈希算法，询问冲撞率是多少。 借着这个机会简单聊下非数字用户ID 如何更好地避免冲突，是否有更好的思路。
哈希表属于抽象数据结构，需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制，对于大部分高级语言而言，都会提供已经实现好的、可直接使用的 API，如 JAVA 中有 MAP 集合、C++ 中的 MAP 容器，Python 中的字典……
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。
总体介绍 之所以把HashSet和HashMap放在一起讲解，是因为二者在Java里有着相同的实现，前者仅仅是对后者做了一层包装，也就是说HashSet里面有一个HashMap（适配器模式）。因此本文将重点分析HashMap。 HashMap实现了Map接口，允许放入null元素，除该类未实现同步外，其余跟Hashtable大致相同，跟TreeMap不同，该容器不保证元素顺序，根据需要该容器可能会对元素重新哈希，元素的顺序也会被重新打散，因此不同时间迭代同一个HashMap的顺序可能会不同。 根据对冲突的处
之所以把HashSet和HashMap放在一起讲解，是因为二者在Java里有着相同的实现，前者仅仅是对后者做了一层包装，也就是说HashSet里面有一个HashMap（适配器模式）。因此本文将重点分析HashMap。
通过前面学习到， Hash表的查询效率并不是 O(1)，它与 Hash函数、散列冲突等因素有关。如果 Hash函数确定得不好，可能导致散列冲突概率升高，查询效率下降。那么，该如何设计 Hash函数呢？
本文首先介绍嵌入技术，引出Hash Trick；其次分析就Hash冲突给出理论和实验证明，给出一个减少冲突的方案；接着就具体的场景给出减少特征Hash冲突或者在有限的参数空间内尽可能地表示高维特征的技巧；最后给出简单结论。
\texttt{hashtable}[\operatorname{hash}(key)] = \texttt{value}
哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
一、散列表基本概念 1、散列表(hash table) ，也叫哈希表，是根据关键码而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码映射到表中一个位置 来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散
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。
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构，它通过将键映射到值的方式，能够实现快速的数据检索。在本文中，我们将深入讲解Python中的散列表，包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景，并使用代码示例演示散列表的操作。
常用的包括**String、List、Hash、Set、Sorted Set**,不常用的包含GEO、Bitmap、HyperLogLog；底层数据结构包括简单字符串，双向链表，数组，压缩数组，哈希表，跳表；数据类型跟数据结构的对应关系为下图所示；
HashMap是根据key的hash值决策key放入到哪个桶（bucket）中，通过 tab=[(n - 1) & hash] 公式计算得出，其中tab是一个哈希表。
HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干
HashMap作为最常用集合之一，继承自AbstractMap。JDK8的HashMap实现与JDK7不同，新增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂，效率变得更高。为满足自身需要，也重新实现了很多AbstractMap中的方法。本文会围绕HashMap，详细探讨HashMap的底层数据结构、扩容机制、并发环境下的死循环问题等。
首先，有一个问题：假如我们现在有一个容量为16的数组，现在我想往里面放对象，我有15个对象。
假设hash表的大小为9（即有9个槽），现在要把一串数据存到表里：5,28,19,15,20,33,12,17,10
hash表的实现，实在是太经典太没什么新意了，但是这个数据结构又是用得太多太基础的组件了，如果有人能够把hashtable做的更快，实在也没理由拒绝。Google实现的这个hash表的性能，请看下图：
缺点： 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
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？
HashTable：Redis中有一个「全局哈希表」，该哈希表中保存所有的键值对。对于Hash表的查找操作时间复杂度为O(1)
下图所示的共享内存有一个writer和多个reader，为了提高数据存取效率，共享内存中的数据需要按hash组织。
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)。
HASH 哈希表(hash table)是从一个集合A到另一个集合B的映射(mapping)。映射是一种对应关系，而且集合A的某个元素只能对应集合B中的一个元素。但反过来，集合B中的一个元素可能对应多个集合A中的元素。如果B中的元素只能对应A中的一个元素，这样的映射被称为一一映射。这样的对应关系在现实生活中很常见，比如： A -> B 人 -> 身份证号 日期 -> 星座 上面两个映射中，人 -> 身份证号是一一映射的关系。在哈希表中，上述对应过程称为hashing。A中元素a对应B中元素b，a被称为键值
哈希表是一种高效的数据结构，常用于存储键值对并支持快速的插入、查找和删除操作。散列函数是哈希表的关键组成部分，用于将键映射到哈希表的索引位置。本篇博客将介绍哈希表和散列函数的基本概念，并通过实例代码演示它们的应用。
散列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构，可是类似于findMax，findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成
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确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。
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。
作者：池育龙 1. 引言 突然就对项目中的HashMap有了强烈的好奇心，这个HashMap的实现够高效吗，和 std::unordered_map 的效率比较性能如何? 他们的插入效率、查找效率、空
hash散列是在记录的存储位置与他的关键字之间建立的对应关系f, 使得每个key都对应一个存储位置, 查找时根据key的hash去查找.
答：当我们往 HashMap 中 put 元素时，先根据 key 的 hash 值得到这个 Entry 元素在数组中的位置（即下标），然后把这个 Entry 元素放到对应的位置中，如果这个 Entry 元素所在的位子上已经存放有其他元素就在同一个位子上的 Entry 元素以链表的形式存放，新加入的放在链头，从 HashMap 中 get Entry 元素时先计算 key 的 hashcode，找到数组中对应位置的某一 Entry 元素，然后通过 key 的 equals 方法在对应位置的链表中找到需要的 Entry 元素，所以 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，此外 HashMap 中 key 和 value 都允许为 null，key 为 null 的键值对永远都放在以 table[0] 为头结点的链表中。
你知道HashTable、ConcurrentHashMap中hash方法的实现以及原因吗？
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成，例如学号为01100168表示是1系，10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息，可以建立一张表，但是不能用学号作为下标，学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。
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。
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