1.Map概述

  上面是Map实现的流程，Map的查询效率很高，时间复杂度为O（1），它的底层原理是哈希表，通过计算key的hash值，来找到它所在的bucket，然后再通过bucket来寻找它的value。、
  

2.哈希碰撞

因为bucket的数量是有限的，但是key——value对的数量却是会越来越多的，所以，在我们通过哈希值来寻找对应的bucket的时候，我们很有可能会遇到多个哈希值对应一个bucket的情况，这就叫做hash碰撞，我们可以用拉链法和开放地址法来解决这一类的问题。

2.1 拉链法

 如果一个bucket中有很多个元素，这些元素会被以链表的形式组织起来，当我们找到了对应的bucket时，我们只需要对这个链表进行遍历就可以了。
 好处：我们不用预先申请空间，可以不断地链接新的元素
 缺点：因为使用了链表来组织数据，所以肯定会使用到额外的指针来连接，这增加了哈希表的大小。如果同一个桶中的连接元素太多了, 那么对于查找来说就不严格符合O(1), 当一条链表过长时, 我们需要改变这种情况, 让这个链表减少元素 , 更改哈希函数, 或者扩容.
 

2.2 开放寻址法

如果有“LLLL”和“MMMM”的hash（key）对应的bucket都是bucket1，产生了hash碰撞，那后面放入的元素“MMMM”就会自动放在bucket1的后面一个位置bucket2，如果bucket2被占用了，则放在bucket3，以此类推。

3.常用的操作

 1.声明与创建
 var m1 map[int]string //如果m1为nill，则不能进行操作
 var m2 = make(map[int]int) //m2 不为nill，则默认的长度为0
 
 2.赋值
 var m = make(map[int]int)
 m[1]=2003
 //删除
 delete(m,1)
 
 

4.哈希函数

  哈希函数能够将任意大小的数据映射出一个固定大小的值//只有单向映射，不可逆，只有加密过程，没有解密过程
  
 (常见的哈希函数有MDS和SHA系列)