我们来学习最重要的数据结构之一：散列表或哈希表。
基本介绍
那么什么是哈希表呢？哈希表怎么做到 O(1) 时间复杂度找到某个元素的呢？
概念：哈希表是根据键值（key value）而直接进行访问的数据结构。它通过把键值映射到一个位置来访问记录，以加快查找的速度。
具体映射过程是：把 Key 通过一个映射函数转换成一个整型数字，然后将该整型数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该取余数字为下标的数组空间里。
这个映射函数称为哈希函数，映射过程称为哈希化，存放记录的数组叫做哈希表。
查询
查询：数组的特点是寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是寻址困难，插入和删除容易；
哈希表则实现了寻址容易，插入删除也容易。
当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value。哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的数据结构。
如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；
如果没有时间限制，那么可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。
哈希冲突以及解决
哈希映射对不同的键，可能得到同一个散列地址，即同一个数组下标，这种现象称为冲突。
1.拉链法：通过哈希函数，我们可以将键转换为数组的索引(0～M-1)，但是对于两个或者多个键具有相同索引值的情况，我们需要有一种方法来处理这种冲突。一种比较直接的办法就是，将大小为M 的数组的每一个元素指向一个条链表，链表中的每一个节点都存储散列值为该索引的键值对，这就是拉链法。
2.线性探测法：基本原理为，使用大小为M的数组来保存N个键值对，其中M>N，我们需要使用数组中的空位解决碰撞冲突。当碰撞发生时即一个键的散列值被另外一个键占用时，直接检查散列表中的下一个位置即将索引值加1，这样的线性探测会出现三种结果：
1）命中，该位置的键和被查找的键相同；
2）未命中，键为空；
3）继续查找，该位置和键被查找的键不同。
举例
明天再来搞代码实现吧，今天就粗略讲解一下哈哈
每日一句
Great minds have purpose, others have wishes.（杰出的人有着目标，其他人只有愿望）
