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实现快速查找的数据结构：散列表

散列表是一种通过将键（key）映射为值（value）从而实现快速查找的数据结构。实现散列表的方法有很多种。 我们使用一个链表构成的数组与一个散列函数来实现散列表。当插入键（字符串或几乎其他所有数据类型）和值时，我们按照如下方法操作。

(1) 首先，计算键的散列值。键的散列值通常为int或者long型。请注意，不同的两个键可以有相同的散列值，因为键的数量是无穷的，而int型的总数是有限的。

(2) 之后，将散列值映射为数组的索引。可以使用类似于hash(key) % array_length的方式完成这一步骤，不同的两个散列值则会被映射到相同的数组索引。

• 不同的两个散列值则会被映射到相同的数组索引，我们称之为哈希冲突。解决哈希冲突也有几种方法。线性探测法：拉链法、开放定址法（这种方法也称再散列法）、 再哈希法（这种方法是同时构造多个不同的哈希函数）、建立公共溢出区。

(3) 此数组索引处存储的元素是一系列由键和值为元素组成的链表。请将映射到此索引的键和值存储在这里。由于存在冲突，我们必须使用链表：有可能对于相同的散列值有不同的键，也有可能不同的散列值被映射到了同一个索引。

通过键来获取值则需重复此过程。首先通过键计算散列值，再通过散列值计算索引。之后，查找链表来获取该键所对应的值。

如果冲突发生很多次，最坏情况下的时间复杂度是O(N)，其中N是键的数量。但是，我们通常假设一个不错的实现方式会将冲突数量保持在最低水平，在此情况下，时间复杂度是。

另一种方法是通过平衡二叉搜索树来实现散列表。该方法的查找时间是O(log N)。该方法的好处是用到的空间可能更少，因为我们不再需要分配一个大数组。还可以按照键的顺序进行迭代访问，在某些时候这样做很有用。

高效的软件离不开散列表，因为其O(1)的读取和插入带来了无与伦比的性能优势。