一、哈希表是什么？
哈希表，也称为散列表，是一种根据关键码值（Key value）直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，从而加快查找速度。这个映射函数叫做散列函数（哈希函数），而存放记录的数组则称为散列表。
二、哈希表的构成（开放地址法）
我们先了解一下哈希表是如何构成的？
实现一个基本的哈希表数据结构涉及到几个核心步骤：
1、创建哈希表本身的数据结构，
2、定义一个哈希函数，
3、处理哈希冲突(本文以开放地址法为例)
开放地址法（Open Addressing）是哈希表解决哈希冲突的一种策略。当发生哈希冲突时，即两个或更多的键具有相同的哈希值，开放地址法通过在数组中查找下一个可用的空位来解决冲突。这种方法的核心思想是不再依赖哈希函数给出的数组下标，而是顺序查看表中的下一个单元，直到找到一个空单元或查遍全表。
开放地址法通常有以下三种具体实现方式：
线性探测：这是最简单的一种开放地址法。当发生冲突时，顺序查看表中下一个单元，直到找到一个空单元或查遍全表。这种方法的核心思想是“一旦发生冲突，就去寻找下一个空的散列表地址”。
二次探测：这是另一种开放地址法，它在发生冲突时，不是简单地顺序查看下一个单元，而是根据某种二次方程来确定下一个要查看的单元位置。
双重散列：这种方法使用两个哈希函数。当第一个哈希函数发生冲突时，使用第二个哈希函数来确定下一个要查看的单元位置。
这里我们用C语言更加方便举例，后面附带代码图解。
首先是创建哈希表本身的数据结构
#define TABLE_SIZE 10
//先定义一个有key和value两种属性的结构体
//该结构体的名字是KeyValuePair
typedef struct {
int key;
int value;
} KeyValuePair;
// 哈希表结构
//定义一个结构体，里面有KeyValuePair结构体的数组
//该结构体的名字是HashTable
typedef struct {
KeyValuePair pairs[TABLE_SIZE];
//暂时定为哈希表的容量为10
//数组名为pairs
} HashTable;
定义一个哈希函数
// 简单的哈希函数
unsigned int hash(int key) {
//将key值求余以表的容量10
return key % TABLE_SIZE;
}
定义一个初始化哈希表的函数
#define EMPTY -1
// 初始化哈希表
void initHashTable(HashTable *table) {
for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {
//table是指针，所以要用->去解引用再访问
//table->pairs[i].key 首先解引用 table 指针以获取 HashTable 结构体，
//然后访问其 pairs 数组的第 i 个元素，
//最后访问该元素的 key 成员
//将key值赋值成EMPTY（即-1）
table->pairs[i].key = EMPTY;
}
}
创建一个插入值到哈希表的函数，里面需要进行哈希冲突的处理
哈希冲突：将数据插入表中时，数据通过哈希函数计算出来的索引值来找到自己的位置，而数组索引处已有数据，产生冲突。
通俗点，两个数据想要插在数组的同一位置，必须要做一定处理
// 向哈希表中插入键值对
void insert(HashTable *table, int key, int value) {
unsigned int index = hash(key);
//通过哈希函数对Key值的运算得到索引index的值
//产生哈希冲突进行开放寻址，即重新为新来的数据找到空的位置
while (table->pairs[index].key != EMPTY) {
// 如果发现key值完全相同，说明用户想覆盖值，则替换值
if (table->pairs[index].key == key) {
table->pairs[index].value = value;
return;
}
// 线性探测下一个位置
index = (index + 1) % TABLE_SIZE;
}
// 找到空位置并插入
table->pairs[index].key = key;
table->pairs[index].value = value;
}
创建一个查询哈希表数据的函数
// 从哈希表中检索值
int get(HashTable *table, int key) {
unsigned int index = hash(key);
while (table->pairs[index].key != EMPTY) {
// 找到键，返回对应的值
if (table->pairs[index].key == key) {
return table->pairs[index].value;
}
// 线性探测下一个位置
index = (index + 1) % TABLE_SIZE;
}
// 没找到键，返回错误值
return -1;
}
测试主函数
int main() {
HashTable table;
initHashTable(&table);
// 插入键值对
insert(&table, 10, 100);
insert(&table, 20, 200);
insert(&table, 30, 300);
// 检索值
printf("Value for key 20: %d\n", get(&table, 20));
// 更新值
insert(&table, 20, 2000);
printf("Updated value for key 20: %d\n", get(&table, 20));
return 0;
}
例子代码图解
图【1】
图【2】
图【3】
图【4】
图【5】
图【6】
图【7】
图【8】
三、哈希表的构成（链地址法）
处理哈希冲突时，主要有开放地址法和链地址法这两种方法，上面的代码和图解已经介绍了开放地址法
而链地址法也是一种优雅的冲突解决策略。
实现步骤：
初始化：
创建一个数组，每个元素都是一个链表的头指针。
哈希函数：选择一个合适的哈希函数，将键映射到数组的某个索引。
插入：
计算键的哈希值，找到对应的数组索引。
如果该索引的链表为空，直接插入数据。
如果链表不为空，遍历链表查找：
若找到相同键，更新值。
若未找到，在链表末尾插入新数据。
查找：
计算键的哈希值，找到对应的链表。
遍历链表，比较键，直到找到或遍历完。
删除：
计算键的哈希值，找到对应的链表。
遍历链表，找到要删除的数据并移除。
链地址法通过链表巧妙地解决了哈希冲突，使得哈希表在冲突较多的情况下仍能保持高效。
四、开放地址法与链地址方法时间复杂度比较
开放地址法
开放地址法的时间复杂度分析相对复杂，因为它依赖于哈希表的装载因子（即已存储元素数量与哈希表大小的比值）以及哈希函数的均匀分布性。
插入操作
平均情况：当哈希表的大小足够大且装载因子较低时，插入操作的平均时间复杂度接近O(1)，因为空闲位置较多，冲突较少。
最坏情况：当哈希表的大小较小或装载因子接近1时，插入操作的时间复杂度可能退化为O(n)，其中n是哈希表中的元素数量。这是因为连续的冲突可能导致需要遍历整个哈希表来找到空闲位置。
查找操作
平均情况：与插入操作类似，当哈希表的大小足够大且装载因子较低时，查找操作的平均时间复杂度接近O(1)。
最坏情况：当哈希表的大小较小或装载因子接近1时，查找操作的时间复杂度可能退化为O(n)，特别是当发生堆积（即大量元素集中在哈希表的某些区域）时。
链地址法
链地址法的时间复杂度分析相对简单，因为它不依赖于哈希表的装载因子。
插入操作
平均情况：无论哈希表的大小和装载因子如何，插入操作的平均时间复杂度都是O(1)，因为插入总是在链表的末尾进行。
最坏情况：最坏情况下，当所有的元素都哈希到同一个桶（即链表）时，插入操作的时间复杂度为O(n)，其中n是链表的长度。然而，这种情况在良好的哈希函数和适当的哈希表大小下是很少见的。
查找操作
平均情况：查找操作的平均时间复杂度是O(1 + α)，其中α是链表的平均长度。这是因为查找操作通常只需要遍历链表一次。
最坏情况：最坏情况下，当所有的元素都哈希到同一个桶时，查找操作的时间复杂度为O(n)，其中n是链表的长度。
开放地址法和链地址法在平均情况下的时间复杂度都是O(1)，但在最坏情况下，开放地址法的时间复杂度可能更高，因为它可能需要进行多次探测来找到空闲位置或查找元素。而链地址法则在最坏情况下可能面临链表过长的问题，但在良好的哈希函数和适当的哈希表大小下，这种情况是不常见的。因此，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
五、哈希表的应用场景
哈希表因其高效的查找和插入性能，被广泛应用于各种场景。以下是哈希表的一些典型应用：
数据库索引
数据库索引是哈希表的一个重要应用。通过索引，可以快速定位到数据库中的特定数据，提高查询效率。
缓存系统
缓存系统通常使用哈希表来存储热点数据，以便快速响应请求。当数据被访问时，将其存储在哈希表中，以便后续快速查找。
唯一性检查
哈希表可以用于检查数据的唯一性。通过计算数据的哈希值，可以快速判断数据是否已经存在于哈希表中。
