数据结构与算法 | 哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table）

在二分搜索中提到了在有序集合中查询某个特定元素的时候，通过折半的方式进行搜索是一种很高效的算法。那能否根据特征直接定位元素，而非折半去查找？哈希表（Hash Table），也称为散列表，就是一种数据结构，用于实现键-值对的映射关系。它通过将键映射到特定的值（哈希值）来实现快速的数据检索。

	// Java 中Hash表JDK中有提供两种结构Hashtable、HashMap，使用接口上区别不大
	// Hashtable 是Dictionary类的子类，而 HashMap 是AbstractMap类的子类。
	// 由于 Dictionary类已经被废弃，因此Hashtable也不再推荐使用。
	// 在工程应用上值得注意的是 Hashtable是线程安全的，而HashMap不是

    public HashMap<Integer,Long> records1 = new HashMap<>();
    public Hashtable<Integer,Long> records2 = new Hashtable<>();

一般而言，哈希表基于哈希函数将键转换为哈希码，然后使用这个哈希码作为索引获取相应的元素。哈希表的优点是具有快速的平均查找时间，通常为O(1)。然而，它也具有一些挑战，如处理哈希冲突、设计良好的哈希函数和维护适当的装载因子。装载因子表示哈希表已用空间与总空间的比例，需要适时进行动态调整以保持哈希表的性能。

	// 示例java中初始化 HashMap的容量以及装载因子。
	Map<Integer,Integer> sumMap = new HashMap<>(2000,0.75f);

哈希表在计算机科学中有广泛的应用，包括实现关联数组、数据库索引、缓存、编程语言中的字典和集合等等。

基本概念

哈希函数（Hash Function）： 哈希表使用哈希函数来将键转换为整数，通常是数组的索引。哈希函数应该是确定性的，即对于相同的键，它应该生成相同的哈希码。理想情况下，不同的键应该映射到不同的哈希码，但由于哈希函数的有限性，可能会出现哈希冲突。

哈希冲突（Hash Collision）： 当两个不同的键映射到相同的哈希码时，发生哈希冲突。哈希表需要处理哈希冲突，以确保不同的键可以正确存储和检索。

存储结构： 哈希表通常由一个数组和一个哈希函数组成。数组的每个元素称为桶（Bucket），它可以存储一个或多个键-值对。

PS：Java 中由于都已经封装好了 HashMap，一般使用可能感知不到这些概念，但要熟练掌握还是需要理解这些基本理念。

基本操作

插入（Insertion）： 将键-值对插入哈希表时，首先通过哈希函数计算键的哈希码，然后确定存储位置（桶）。如果存在哈希冲突，通常会使用链表、数组或其他数据结构来解决冲突，并将键-值对添加到存储位置。

查找（Lookup）： 查找键对应的值时，使用相同的哈希函数计算哈希码，并在存储位置中查找该键。如果存在哈希冲突，必须在冲突的元素中搜索以找到正确的键-值对。

删除（Deletion）： 删除键-值对时，使用相同的哈希函数计算哈希码，然后从存储位置中删除对应的键-值对。

基本应用

Leetcode 383 赎金信【简单】

给你两个字符串：ransomNote 和 magazine ，判断 ransomNote 能不能由 magazine 里面的字符构成。

如果可以，返回 true ；否则返回 false 。

字符可以转换成ASCII数字，数组的下标也是数字。那么利用这种数字映射作为哈希函数，就能够通过字符直接读取数组存储的信息。通过ASCII数组 来记录 magazine 里面包含的各个字符数量，再遍历 ransomNote 使用到的字符判断是否存在于 ASCII数组，并减少数量来标识已经使用过。

借这题不妨讲一讲分块的编码风格。在日常生活中，我们一定有记忆手机号码的经历，一个长长的数字串（比如1234567890）可能很难记忆，但如果将其分成更小的组块，例如(123) 456-7890，就更容易记忆和处理。这个其实在认识心理学里面概念叫："信息分块"（chunking），_指的是将大量的信息分割成更小的、有意义的单元，以便更容易处理和记忆。_关键点是人类大脑通过将信息分成较小的组块，可以更有效地处理和记忆信息。

所谓代码可读性其实就是对代码的认识，将信息认识心理学的分块理论应用到代码可读性就是提倡的 分块编码。可以将冗余的代码分成一块一块的逻辑，块与块之间用空行来进行视觉上的分块，方便小段小段的去理解代码逻辑；每一块代码可以适当的加上注释以方便阅读。当然这些都是形式上的，更重要的是每一块代码逻辑都会聚焦一个目标，这样写法也有利于编码者自身对逻辑的梳理以及减少bug。

不妨练习下类似问题，参考代码就不附上了，相信一定能够完成。

Leetcode 242. 有效的字母异位词【简单】

给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

注意：若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同，则称 s 和 t 互为字母异位词。

更多应用

Leetcode 560. 和为 K 的子数组【中等】

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。

子数组是数组中元素的连续非空序列。

Leetcode 3 无重复字符的最长子串【中等】

给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。