哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？
本节讲解哈希检索原理，通过哈希函数将用户ID映射为数组下标，实现O(1)级查询。重点介绍哈希冲突的两种解决方案：开放寻址法（如线性探查、二次探查）和链表法，并结合红黑树优化长链表。同时分析哈希表的优缺点，强调其高效查询依赖均匀分布与足够空间，适合精确查找但不支持范围查询。
03 | 哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？
本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转化为数组下标，利用数组随机访问特性实现O(1)查询。针对哈希冲突，讲解了开放寻址法（线性探查、二次探查、双散列）和链表法两种解决方案，并分析其优劣。最后指出哈希表的缺点：空间开销大、不支持有序操作。实际应用中常结合链表或红黑树优化性能。
哈希冲突
哈希冲突可通过优化哈希函数或采用冲突解决策略应对。开放寻址法通过线性、二次探查或双散列寻找空位，但易导致聚集，影响效率；链表法则在冲突位置构建链表，避免抢占，更适应动态数据，是常用方案之一。
03 | 哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？
本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转换为数组下标，利用数组的随机访问特性实现O(1)级查询。针对哈希冲突，讲解了开放寻址法和链表法两种解决方案，并分析其优劣。最后指出哈希表虽高效，但存在空间消耗大、无序等缺点，适用场景需权衡。
03 | 哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？
本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转换为数组下标，利用数组随机访问特性实现O(1)级查询。针对哈希冲突，讲解了开放寻址法（线性探查、二次探查、双散列）和链表法两种解决方案，并分析其优劣。最后指出哈希表需足够空间以保持低装载因子，且不支持有序操作，适合精确查找但不适合范围查询。
1.3 Node核心语法回顾
本节回顾Node核心语法，涵盖VsCode安装、工程创建、代码运行与模块化封装，重点讲解同步异步机制，通过Promise、async/await实现异步操作，强化代码复用与高内聚低耦合编程思想，辅以实用案例练习。
AgentRun上线！5分钟完成企业级Agent构建
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