哈希表的底层数据结构

哈希表，也叫散列表，是一种非常常用的关键字-值(key-value)数据结构，通过将关键字映射到其对应的值，可以实现高效的数据访问和数据检索。哈希表可以理解为一个键值对的映射表，其中键(key)是用于查找值(value)的索引。在这篇文章中，我们将从多个角度分析哈希表的底层数据结构。

哈希函数

哈希函数是哈希表的关键，因为它负责将任意长度的输入(key)映射到固定长度的输出(哈希值)。哈希函数应该满足：1) 输入数据的哈希值分布均匀；2) 哈希值相同的概率尽可能小；3) 计算哈希值的时间尽量短。如果哈希函数不好，则可能会导致哈希冲突，即多个不同的输入数据映射到了同一个哈希值。哈希冲突会降低哈希表的性能，因为它会导致访问和插入操作变慢。

常见的哈希函数有：1) 直接取模法；2) 乘法取整法；3) 旋转哈希法；4) MD5/SHA等。直接取模法和乘法取整法是比较简单和常用的哈希函数，但是它们在一些情况下可能会导致哈希冲突。旋转哈希法是一种比较高效的哈希函数，它可以避免哈希冲突，但是需要调整哈希函数的参数。MD5和SHA等加密哈希函数可以提供非常好的哈希分布，但是计算哈希函数速度比较慢。

哈希冲突解决方法

当多个不同的输入数据映射到同一个哈希值时，就会发生哈希冲突。为了解决哈希冲突，我们通常使用以下两种方法：

1) 链接法：将哈希冲突的值存储在同一个链表中。这个链表被称为哈希桶(bucket)。在链表中搜索一个值的时间复杂度是$O(n)$。

2) 开放地址法：在哈希表中寻找另一个空闲的哈希桶来存储哈希冲突的 key-value。开放地址法包括线性探测、二次探测和双重哈希等技术。在开放地址法中搜索一个值的时间复杂度是$O(1)$。

哈希表存储方式

将哈希表存储在内存中可以提供很快的访问速度，但是它有一个很大的问题：当哈希表太大时，无法将整个哈希表存储在内存中。所以在这种情况下，我们需要使用外部哈希表。在外部哈希表中，哈希表被存储在硬盘或者其他非易失性存储设备中。

哈希表的优缺点

哈希表具有以下优点：

1) 高效：哈希表可以实现$O(1)$时间复杂度的数据访问和检索，因此可以高效地处理大量的数据。

2) 灵活：哈希表的大小可以动态地调整，因此可以适应不同大小的数据集。

3) 易于使用：哈希表提供了简单易用的接口，可以快速地添加、删除和查找数据。

但是哈希表也有以下缺点：

1) 内存效率低：由于哈希表需要预分配内存空间，因此在内存使用效率方面可能会落后于其他数据结构，比如树。

2) 哈希冲突：哈希表的性能取决于哈希函数的好坏，因此如果哈希函数不好，则可能会导致哈希冲突。