什么是Hash Table

散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。

散列函数

散列函数是将我们想插入的节点散列成一个数值的函数。它是一个函数。我们可以把它定义成 hash(key)，要想找到一个不同的 key 对应的散列值都不一样的散列函数，几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也无法完全避免这种散列冲突。而且，因为数组的存储空间有限，也会加大散列冲突的概率。

所以我们几乎无法找到一个完美的无冲突的散列函数，即便能找到，付出的时间成本、计算成本也是很大的，所以针对散列冲突问题，我们需要通过其他途径来解决。

散列冲突

开放寻址法

开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。那如何重新探测新的位置呢？我先讲一个比较简单的探测方法，线性探测（Linear Probing）。当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。

链表法

链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。我们来看这个图，在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

HashMap 底层采用链表法来解决冲突。即使负载因子和散列函数设计得再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响 HashMap 的性能。

于是，在 JDK1.8 版本中，为了对 HashMap 做进一步优化，我们引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点，提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候，又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下，红黑树要维护平衡，比起链表来，性能上的优势并不明显。

装载因子

装载因子越大，说明散列表中的元素越多，空闲位置越少，散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链，查找的过程也会因此变得很慢。

最大装载因子默认是 0.75，当 HashMap 中元素个数超过 0.75*capacity（capacity 表示散列表的容量）的时候，就会启动扩容，每次扩容都会扩容为原来的两倍大小。

代码

这里我们给出C语言的HashTable代码，我们使用的是链表法，而且也没有在链表过长的时候将其转化为红黑树，只是单纯的链表。

#include 
#include 
#include typedef struct Node {int key;int val;struct Node *next;
} Node;typedef struct HashMap {int size;int count;struct Node **hashmap;
} HashMap;// 定义哈希函数
unsigned int hash(int n) {return (unsigned int) n;
}// 创建一个节点
Node *creatNode(int key, int val) {Node *node = (Node *) malloc(sizeof(Node));node->key = key;node->val = val;node->next = NULL;return node;
}// 创建一个hash表
HashMap *createHashMap() {HashMap *H = (HashMap *) malloc(sizeof(HashMap));H->size = 8;H->count = 0;H->hashmap = (Node **) calloc(H->size, sizeof(Node *));return H;
}// 扩容，以2倍的形式扩容
static void extend(HashMap *map) {int newsize = map->size * 2;Node **newhashmap = (Node **) calloc(newsize, sizeof(Node *));for (int i = 0; i < map->size; i++) {Node *node = map->hashmap[i];Node *head1 = (Node *) malloc(sizeof(Node));Node *head2 = (Node *) malloc(sizeof(Node));Node *temp1 = head1;Node *temp2 = head2;while (node) {if (hash(node->key) % newsize != i) {temp2->next = node;temp2 = temp2->next;} else {temp1->next = node;temp1 = temp1->next;}node = node->next;}temp1->next = NULL;temp2->next = NULL;newhashmap[i] = head1->next;newhashmap[i + map->size] = head2->next;free(head1);free(head2);}map->size = newsize;free(map->hashmap);map->hashmap = newhashmap;
}// 插入某个结点
bool insert(HashMap *map, int key, int val) {int hash_key = hash(key) % map->size;// 要插入的哈希值未产生碰撞if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {map->count++;map->hashmap[hash_key] = creatNode(key, val);} else {Node *head = map->hashmap[hash_key];if (head->key == key) return false;while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;if (head->next == NULL) {map->count++;head->next = creatNode(key, val);} else if (head->next->key == key) return false;}// 装载因子过高就开始扩容if (map->count / map->size > 0.75) extend(map);return true;
}// 寻找某个结点
bool find(HashMap *map, int key, int *v) {int hash_key = hash(key) % map->size;if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {return false;} else {Node *head = map->hashmap[hash_key];if (head->key == key) {*v = head->val;return true;}while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;if (head->next == NULL) return false;if (head->next->key == key) {*v = head->next->val;return true;}}return false;
}// 删除某个结点
void delete(HashMap *map, int key) {int hash_key = hash(key) % map->size;if (map->hashmap[hash_key] == NULL) return;Node *head = map->hashmap[hash_key];if (head->key == key) {map->hashmap[hash_key] = head->next;map->count--;free(head);return;}while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;if (head->next == NULL) return;if (head->next->key == key) {Node *temp = head->next;head->next = head->next->next;map->count--;free(temp);}return;
}int main() {HashMap *H = createHashMap();for (int i = 0; i < 1024; i++) {insert(H, i, i);}printf("H size is %d\n",H->size);printf("H count is %d\n",H->count);delete(H, 0);int v = 0;if (find(H, 0, &v)) printf("%d\n", v);else printf("not find \n");if (find(H, 4, &v)) printf("%d\n", v);else printf("not find \n");return 0;
}