哈希表结构
哈希表通常由一个数组和一个哈希函数组成，通过哈希函数将元素映射到数组中的一个位置，并将元素存储在该位置。当需要查找元素时，哈希表通过哈希函数定位到元素所在的位置，并在该位置查找元素。哈希表可以高效地实现元素的插入、查找和删除操作。
哈希表的优点包括：
- 快速查找：哈希表能够通过哈希函数将元素映射到固定的位置，因此可以快速定位元素所在的位置，实现O(1)的查找操作。
- 快速插入和删除：哈希表通过哈希函数将元素映射到固定的位置，并将元素存储在该位置，因此可以快速实现元素的插入和删除操作。
- 可以应对大规模数据：哈希表能够高效地处理大规模数据，因为哈希函数能够将元素均匀地分布到数组中的位置，从而避免了数组长度的限制。
哈希表的缺点包括：
- 哈希函数可能出现冲突：哈希函数可能将不同的元素映射到同一个位置，从而导致哈希冲突。哈希冲突会影响哈希表的性能，因此需要通过合理的哈希函数设计和冲突处理策略来降低哈希冲突的概率。
- 空间利用率低：由于哈希表需要通过哈希函数将元素映射到数组中的位置，因此需要占用额外的空间来存储哈希表的桶，从而降低了空间利用率。
- 不支持顺序访问：由于哈希表将元素通过哈希函数分布到不同的位置，因此无法支持按照顺序访问元素。如果需要按照顺序访问元素，则需要将哈希表转换为其他数据结构，例如数组或链表。
哈希表题目解法总结
- 哈希表存储：将元素存储在哈希表中，并使用哈希表实现O(1)的查找操作。常用的哈希表实现包括HashMap和HashSet。
- 暴力枚举：使用暴力枚举的方法，枚举所有可能的解，并在其中查找符合要求的解。虽然时间复杂度较高，但在数据规模较小的情况下，可以获得不错的效果。
- 双指针+哈希表：使用双指针的方法，同时使用哈希表来存储已经处理过的元素。该方法可以用来解决一些数组或字符串的问题，例如Two Sum问题。
- 滑动窗口+哈希表：使用滑动窗口的方法，同时使用哈希表来存储滑动窗口中的元素。该方法可以用来解决一些字符串匹配的问题，例如Substring with Concatenation of All Words问题。
- 哈希表+桶：将元素存储在哈希表中，并使用桶来统计元素出现的次数。该方法可以用来解决一些统计问题，例如Top K Frequent Elements问题。
- 哈希表+链表/红黑树：将哈希表中的桶实现为链表或红黑树，可以提高哈希表的性能。该方法可以用来解决一些需要高效处理哈希冲突的问题，例如LRU Cache问题。
