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前言
在上一篇文章中，我们学会了散列表的概念，以及散列表的查询效率是非常之高的。那么我们要如何设计一个性能优秀的散列表呢？
散列表的设计
在某些时候，如果有恶意的攻击者精心设计数据结构，让大量的数据都聚集在一个槽上，让散列表的查询效率退化成链表的查询效率，时间复杂度就由原先的O(1)退化成O(n)了，这样子查询操作就会消耗大量CPU或者线程资源，导致系统无法响应其他请求，从而达到拒绝服务攻击（DoS）的目的。这就是碰撞攻击的基本原理。散列表冲突性能急剧下降，并且能抵抗散列表碰撞攻击。所以散列函数的好坏也直接决定了散列表的性能。首先我们设计散列函数一定不能太复杂，如果复杂的散列函数，计算的时候就会消耗很多资源的，特别是在动态的散列表中涉及数据的迁移操作，需要重新散列寻找对应的桶位置。其次，我们的散列函数生成的值要保证尽可能的随机并且均匀分布，以避免或者最小化散列冲突。散列函数有很多种设计方式，我们上一篇讲到的就是其中的一种，根据编号的后两位，这样子的设计方法我们称作“数据分析法”。
散列表的装载因子越大，散列表可以容纳的元素就越多，空闲的位置就会越少，造成的散列冲突的概率也就越大。相反的，如果过小的话就会造成计算资源的浪费。所以我们的装载因子也需要考虑一个权衡的值，这是要根据具体的应用场景进行设计的。当散列表达到装载因子的阈值之后，散列表就会触发动态扩容。
总结
设计一个性能优秀的散列表不是一件容易的事情，但是我们的Java语言中就有一个现成的散列表实现类HashMap，可以参考它的设计理念以及设计细节的。
