前言
每日一题伴随的可能不会的知识点分享 今日知识点：哈希表
一、哈希表是什么？
哈希表（Hash Table，又称散列表）是一种高效的数据结构，用于快速存储和查找键值对。它的核心思想是通过哈希函数将键（Key）映射到数组中的特定位置，从而实现平均 O(1) 时间复杂度的插入、删除和查找操作。
1、🧠 哈希表的核心组成
哈希函数（Hash Function）
将任意大小的键（如字符串、数字、对象）转换为固定范围的整数（通常是数组的索引）。
例如：hash(key) = key % 24（将键映射到 0-23 的索引）。
数组（存储桶）
存储实际数据的容器，每个位置称为一个“桶”（Bucket）。
冲突解决机制
当不同键映射到同一个索引时（称为哈希冲突），需要通过以下方法解决：
开放寻址法：寻找下一个空桶（如线性探测、二次探测）。
链地址法：每个桶存储一个链表或数组，存放所有冲突的键值对。
2、🔄 哈希表的工作流程
插入键值对：
用哈希函数计算键的索引。
若该位置为空，直接存储；若冲突，按冲突解决策略处理。
查找值：
用哈希函数计算键的索引。
检查该位置的键是否匹配；若冲突，继续按冲突解决策略搜索。
二、🌰 以【两数之和】题目为例
在计算“两数之和是24的倍数”时，可以用哈希表记录余数的出现次数：
JavaScript
const count = {}; // 哈希表：键是余数（0-23），值是该余数出现的次数
遍历数组时，计算当前数的余数 rem = num % 24。
寻找互补余数 comp = (24 - rem) % 24。
如果哈希表中已有 comp 的记录，则结果累加该次数。
最后将当前余数存入哈希表。
整个过程利用哈希表以 O(1) 时间快速查找互补余数，【避免】暴力枚举所有数对（O(n²)）。
三、✅ 哈希表的优点
高效操作：平均 O(1) 的插入、删除、查找。
灵活键类型：支持字符串、对象等复杂键（数组索引只能是数字）。
广泛用途：如数据库索引、缓存（如Redis）、字典（JS对象、Python字典）。
四、❌ 哈希表的缺点
哈希冲突：设计不良的哈希函数会导致冲突频繁，降低性能。
空间浪费：数组需要预留空间以减少冲突。
无序性：传统哈希表不记录插入顺序（JS的Map可以）。
五、📊 哈希表在JavaScript中的实现
对象字面量 {}：
键会被自动转换为字符串，可能导致意外行为（如 1 和 "1" 视为相同键）。
const hashMap = {};
hashMap["key"] = value; // 插入
const value = hashMap["key"]; // 查找
Map 对象（ES6+）：支持任意类型的键（对象、函数等），保留插入顺序，更安全。
const hashMap = new Map();
hashMap.set("key", value); // 插入
const value = hashMap.get("key"); // 查找
总结
哈希表通过“空间换时间”策略，将时间复杂度从 O(n) 优化到 O(1)，是算法和工程中不可或缺的工具。理解它的核心原理（哈希函数、冲突解决）和实际应用场景，能帮助你高效解决计数、去重、映射类问题。
