散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。 散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候，时间复杂度是O(1)的特性。我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后把数据存储在数组中对应下标的位置。当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。
散列函数
散列函数我们可以把它定义成hash(key)，其中key表示元素的键值，hash(key)的值表示经过散列函数计算得到的散列值。 散列函数三点基本要求：
- 散列函数计算得到的散列值是一个非负整数；
- 如果key1 ＝ key2,那么hash(key1)＝hash(key2);
- 如果key1 !＝ key2,那么hash(key1)!＝hash(key2);
散列冲突
解决散列冲突的方法有两种：开放寻址法，链表法。
开发寻址法
开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。
线性探测：当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。但是线性探测存在很大问题。当散列表中插入的数据越来越多时，散列冲突发生的可能性就会越来截止大，空闲位置就会越来越少，线性探测的时间就会越来越久。极端情况下，可能需要探测整个散列表，在删除和查找同理。
对于开放寻址冲突解决方法，除了线性探测方法之外，还有两个：二次探测|双重散列。
二次探测：二次探测的步长就变成了原来的“二次方”；
双重散列：就是使用多个散列函数；
装载因子表示空位的多少。
计算公式：装载因子＝填入表中的元素个数/散列表的长度
链表法
在散列表中，每个“桶”或者“槽”会对应一条链表，所有的散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。
