1.1 什么是哈希表

        也叫散列表，是以键-值格式存储的数据接口。可以通过键来找到对应的值。

1.1.1 所以，什么是哈希表

        同事里有个叫子豪的精神小伙，门口有一份快递，快递上写着他他的名字。

        “你们这儿有个叫子豪的小伙子吗？”，快递员气喘吁吁的问道。

        “有，在那边，那个穿蓝色衣服的就是。”

        这个过程，其实可以把子豪看作是键，对应的人就是值。这个找人的过程就是哈希查找。

1.1.2 哈希键怎么定义

        哈希的键可以理解为一种分类。比如前面找子豪的例子，那可能一个部门不止一个子豪（我们公司有5个，部门有2个）。所以这里“子豪”这个名字，他可以不能一个，是一群人。虽然可能无法准确的找到是谁，但是依靠“子豪”这个名字去找人，依旧非常有效，它把快递员找人的范围从几百个缩减到了5个。假设是个不那么容易重复的名字，立刻就找到是谁了。

        这个键的定义非常关键，它要足够有效，足够明确，重复一致。如此，才能称作“好键”，咳咳咳，谐音梗扣钱！

        1. 足够有效

反例：把公司身高3米以下（不包含）的人分为一类，3米以上人的分为一类。

                吐槽：全公司都是3米以下人，对于找人没有任何帮助呀(#`O′)！！！

                正例：1.5米到1.7米（不包含）分为一类，1.7米以上分为一类

        2. 足够明确

反例：把公司胖的分为一类，瘦的分为一类。

吐槽： o(*￣▽￣*)o，没有标准我怎么知道自己算哪类。

                正例：体重60公斤以内的分为1类，60公斤以上的分为1类。

        3. 重复一致

反例：扔骰子，扔到3或一下的分为一类。

吐槽：怎么排好了重新再来一次，好多人位置变来变去，忽左忽右(⊙﹏⊙)

                正例：按姓的笔画数分类。

        具体地，数字通常使用取余的方式，因为取余可以较为均匀的分配到每个格子之内。而对于字母和符号，可以转为ASCII码或者Unicode码，进一步当作数字处理。计算机的主要处理方式是使用数据存储地址作为哈希取余的方式。

哈希表：把不同的分类放在不同的位置，从而实现快速查找的存储方式。

哈希查找：通过哈希表的分类，查找到对应类别内容的过程。

1.2 哈希表有啥用？

        其实，哈希上学的时候已经学过了。可直到毕业一年后，我也只知道这个有键值对的东西它叫哈希表，一直不会用。所以我觉得非常有必要描述一下，可能很多人会跟我一样。

1.2.1 散列函数

        比如你有个网站，可以查看影视评分。假设黑客截取了你的数据包，发现某个网址可以去查这个评分，恶意的反复访问这个网址，网站的资源就会被占满，最终无法访问，导致网站瘫痪宕机。

        为了预防黑客，可以用散列函数，给数据校验。每次传网址的时候，我们加两个参数，一个时间一个哈希。通过时间+参数配合，获取MD5（MD5 Message-Digest Algorithm一种被广泛使用的密码散列函数）校验。一方面可以防止信息被篡改，另一方面可以为信息定义失效时间，降低黑客恶意占用网络资源的风险。

1.2.2 统计计数

        还记得上学时候班长是怎么选的吗？它大概有几个步骤：

        1. 每位同学为自己喜爱的候选人投下可能会赢的票

        2. 在黑板上，分散的把候选人的名字写下来

        3. A同学读出名字，B同学在对应的名字下画“正”字

         按照不同的键值，把数量进行累计的过程，就叫做哈希计数。我们通过名字找到类别，从而找到对应的人，为对应的人加选票，最终可以知道每个人获取多少票。假设我们不用哈希计数，采用先排序（以快速排序为例），后计数的方式，平均复杂度是O(nlogn)。而使用哈希进行计数，插入时间复杂度为O(1)，查找的时间复杂度为O(1),若是冲突较高的情况则为O(logn)。此处不做展开，后续章节将做进一步说明。这个效率大大增加了，大O表达式可能描述的概念不够明确，以10000个数为例。这里的log，统一以2为底进行计算，后续章节不再赘述。

O(nlogn)=10000*sqrt(10000)=10000*100=1000000

O(logn)=sqrt(10000)=100

        可见，使用哈希计数和排序后再计数的效率明显不同，它能大大提高程序的运行效率。

1.2.3 哈希去重

        互联网公司之间要举办一场运动会。

        其中BAT公司参加跑步的有100个人我们知道他们的名字，参加羽毛球比赛的有100个人我们知道他们的名字，参加团建游戏的有100个人我们知道他们的名字，其中，有一些人参加了多项比赛，这三份名单每一份各自对应一份统计参赛人员的名单。

        为了鼓励参赛的选手，运组委为每一位参赛的选手准备了一份经典时尚的小礼品。已知的参赛人员信息，只有三份名单统计表。       

        已知，参赛选手的姓名没有重复，运组委如何快速的统计这份名单，将小礼品分发给每位参赛选手呢？

        这种时候，可以采用哈希表的方式来处理。从 1.1.2 哈希键怎么定义 中我们知道了哈希的键具有重复一致的特性，那么，可以每次拿到一份名单就求出哈希值，把这个名字放在对应的位置，最后统计的数目就是名字的总数。

1.2.4 关键词搜索

        已知一个关键词长度为 m ，使用这个关键词，在一段长度为的文本 n 里进行搜索，需要怎么操作呢？我们当然可以一个个位置去匹配，但是这样做的时间复杂度是O(mn)， 非常的耗时。

        那我们怎么办呢？可以用哈希。使用关键词生成一段哈希。然后从头到尾不断通过求出长度为 n 的文本中的长度为 m 的哈希值，与其进行匹配，就可以达成找到字符串的目的。这个时间复杂度是 O(n)。

        附代码，有兴趣的朋友可以看一下：

1.2.5 分布式

         在单一系统中，我们可以选用自增的ID,例如第一个是1，第二个是2...，以最后一个id递增1个的形式，来设计id,这样做的好处是，我们可以很方便的获取到下一个id，可以保证id一定不会发生重复。

        但是在分布式中，这种方式变的行不通了。分布式读者可以暂时理解为多个服务器协作，完成同样的功能。采用分布式的好处，是服务器可以在固定时间内承载更大的访问量。如果我们还是采取自增的方式，那同一时间内，只能有一台服务器获取到ID,不能达到我们期望服务器承受更大访问量的预期。因此，采用哈希键的方式生成ID的做法应运而生。

        常见的有：UUID，snowflake，此处不进行详细描述。大致的生成方式是，根据时间，主机号等固定参数，生成哈希散列值，由于哈希碰撞的概率非常低，因此可以当做唯一ID来使用。

        除了生成唯一ID的运用，还有像服务器轮询算法，数据库分片查询等方面也有所运用。

1.3 哈希表的副作用

在1.2节，我们阐述了哈希的一些常见用法，可见，哈希表的好处是很多的，那么它有没有什么副作用呢？那当然是有的。

1.3.1 有效信息丢失

        假设我有 1 到 10 个数 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，进行哈希键计算时，采用 5 的余数的方式。像下面这样：

        可以看到，再此期间，我们可以使用 1 到 10 这 10 个数字，得到0-4四个余数；但是无法通过0-4 4个余数，还原出 1-10 10个数字，这个过程中，信息出现了丢失。甚至无法通过某个余数 3 ，还原出原本的数字是3还是7还是10。

        那么，通过哈希映射的方式，必然会产生数据丢失吗？答案是否定的，当键和原始数据的数值是一一对应的情况，可以认为除了排序以外，没有产生数据丢失，请看下面这个例子：

[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]

        数据有一定的重复，采用 1.2.2 哈希计数 的方式进行统计，我们得到这样的映射关系：

[{1=>4},{2=>4},{3=>4},{4=>4},{5=>4}]

        这个过程，对每个数据的数量进行统计，不但保留了数据，而且压缩了保存空间，节约了内存。

        从前面的分析中，我们可以得到这样一个结论：

        当哈希键与原始数据的键不是一一对应的情况，会产生信息丢失；

        当哈希键与原始数据的键是一一对应的情况，除了原始数据的排列顺序会丢失外，能完整的保留数据，甚至可以达到数据压缩的优化效果。

1.3.2 键重复

        对于同一个键，产生了多条有效信息，这个过程叫做键重复。对于键重复，我们可以怎样处理呢？

1.3.2.1 丢弃法

       在前面的章节 1.2.3 哈希去重 中描述了使用哈希去除重复元素的方式。对于无需保留重复数据的情况，可以直接丢弃，不做处理。

1.3.2.2 替换法

        有些情况，我们只需要最近的数据。例如我们查看短信，微信，QQ等通讯聊天工具时，会给我们一个消息提示列表，每个群组和个人，只保留最近的一条消息。这个过程中，聊天对象就是键，消息就是映射的值，对于同一个聊天对象发送多条数据的情况，新的聊天记录会替换掉旧的聊天记录，这就是替换方式。

1.3.2.3 列表法

        在 1.1.2 哈希键怎么定义 我们提到，哈希键是一种分类方式。有时候使用哈希，是用来分类的。那么，我们可以把哈希的映射值，设置成一个列表，满足对应哈希条件的分到此分类中。

1.3.2.4 降低冲突

       不得不讲讲雪花算法，雪花算法是为了解决多台机器同一毫秒多台机器同时生成 ID ,但是冲突概率很低的一种方式。它采用了：时间戳毫秒数+同步支持 1024 台机器+ 10 位顺序号，每个机器每毫秒同一台机器可以生成 4096 个 ID 不重复，这意味着需要再同一毫秒，对同一台机器访问 4096 次，假设选择机器的方式是通过随机，那么对于同一台机器重复概率为：

        1/(1024*4096)=1/4,194,304        

        不同机器间，同一毫秒重复的概率是:  

        1/(1024*4096*1023)=1/(4,290,772,992)

        再加上一毫秒的限制条件，实际上冲突概率非常低，近似可以认为是不会冲突的。

1.3.3 哈希碰撞

        通过 1.3.1 有效信息丢失 我们知道，当哈希键与原始数据的键不是一一对应的情况，是会产生信息丢失的。不光哈希键会产生重复，哈希键映射的存储哈希的索引位置也会产生重复。键映射的存储哈希的索引位置，产生重复的过程叫做哈希碰撞。处理哈希碰撞的方法有很多，这里只介绍有代表性的两种开放地址法和链地址法，另外介绍一种红黑树法。

1.3.3.1 开放地址法

        出现重复，就通过规则，找到下一个没有存储键的地址进行存储。

        优点：处理简单。

        缺点：冲突加剧后，存储和查找键的效率降低，只能存储和给定空间大小一致或者更少的数据。

1.3.3.2 链地址法

        每个索引位置不单单放一个值，而是将数据以链表的形式进行存储。

        优点：无需重复查找键值，相对于开放地址法，同样定义的索引空间，可以存储更多的值，仍保证较高的效率。

        缺点：冲突加剧后，查询效率逐步降低。考虑到所有键都存在一个索引位的最坏情况，查询效率会由 O()退化至 O(n)。

 1.3.3.3 红黑树法

        出于降低链地址法带来的高冲突，进而导致查询效率降低冲突的影响，红黑树解决哈希冲突的方式，应运而生。红黑树属于二叉查找数，它的插入，查找，删除效率都是O(1)。在冲突较高的情况，可采用红黑树的方式替换链地址法，从而降低高冲突带来的负面效果。最低效率可由O(n^2)上升到O(logn)。