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一、哈希表的基本概念
哈希表（Hash Table）是一种通过哈希函数将键（Key）映射到存储位置的数据结构，具有平均O(1)的查找、插入和删除效率。其核心思想是利用哈希函数将键转换为数组索引，从而快速定位数据。
关键术语：
- 哈希函数（Hash Function）：将任意长度的输入转换为固定长度输出（哈希值）的函数，要求计算高效且哈希值分布均匀。
- 哈希值（Hash Value）：键通过哈希函数计算得到的结果，用于确定数据在数组中的存储位置。
- 哈希冲突（Hash Collision）：不同键通过哈希函数得到相同哈希值的情况，需通过冲突解决策略处理。
二、哈希函数的设计原则
- 确定性：相同键必须生成相同哈希值。
- 高效性：计算过程耗时短，避免复杂运算。
- 均匀性：哈希值尽可能均匀分布，减少冲突。
常见哈希函数示例：
- 直接定址法：哈希值=键值或键值的线性函数（如
hash(key) = key）。 - 除留余数法：
hash(key) = key % m（m为数组大小，通常取质数）。 - 平方取中法：计算键的平方，取中间若干位作为哈希值。
- 折叠法：将键分割成多段，叠加后取模。
- 字符串哈希：如
BKDRHash、FNVHash等，将字符串转换为数值。
三、哈希冲突解决策略
1. 开放寻址法（Open Addressing）
当冲突发生时，通过探测算法寻找下一个可用位置。
- 线性探测（Linear Probing）：依次查找下一个位置（
hash(key) + i，i=1,2,…）。 - 二次探测（Quadratic Probing）：探测位置为
hash(key) + i²。 - 双重哈希（Double Hashing）：使用第二个哈希函数计算步长（如
step = hash2(key)）。
优缺点：
- 优点：无需额外空间，数组结构紧凑。
- 缺点：可能出现“聚集现象”，导致查找效率下降。
2. 链地址法（拉链法，Separate Chaining）
每个数组位置维护一个链表，冲突的元素存入同一链表。
实现示意图：
数组索引 链表
0 -> 元素1 -> 元素5 -> ...
1 -> 元素3 -> ...
2 -> 元素7 -> 元素9 -> ...
...
优缺点：
- 优点：冲突处理简单，适合频繁插入/删除场景，链表长度可控时效率高。
- 缺点：需额外空间存储链表节点，极端情况下链表过长会退化为
O(n)效率。
3. 再哈希法（Rehashing）
当哈希表负载因子（元素数/数组大小）超过阈值（如0.7）时，创建更大的数组并重新计算所有元素的哈希值，称为“扩容”。
四、哈希表的时间与空间复杂度
| 操作 | 平均情况 | 最坏情况 |
|---|---|---|
| 查找 | O(1) | O(n)（拉链法链表过长或开放寻址聚集） |
| 插入 | O(1) | O(n) |
| 删除 | O(1) | O(n) |
| 空间复杂度 | O(n) | O(n) |
注意： 最坏情况通常发生在哈希函数设计不佳或冲突未妥善处理时，合理设计可保证平均性能接近O(1)。
五、哈希表的应用场景
- 数据去重：快速判断元素是否已存在（如
LeetCode 217.存在重复元素）。 - 缓存系统：通过键快速获取缓存数据（如
LRU缓存）。 - 词频统计：统计字符串中字符出现次数（如
LeetCode 49.字母异位词分组）。 - 数据库索引：加速数据查询。
- 加密算法：如
MD5、SHA系列哈希函数用于数据加密和完整性校验。
六、经典算法问题与哈希表应用
1. 两数之和（LeetCode 1）
- 问题：给定数组和目标值，找到两个数使其和为目标值。
- 解法：用哈希表存储值到索引的映射，遍历数组时查询
target - nums[i]是否存在。
2. 无重复字符的最长子串（LeetCode 3）
- 问题：找到字符串中无重复字符的最长子串长度。
- 解法：用哈希表记录字符最后出现的位置，结合滑动窗口动态调整窗口起始位置。
3. 哈希集合与哈希映射（LeetCode 705/706）
- 问题：实现自定义哈希集合（
HashSet）和哈希映射（HashMap）。 - 解法：基于链地址法或开放寻址法实现，处理冲突和扩容逻辑。
七、哈希表的优化技巧
- 选择合适的数组大小：数组大小设为质数可减少冲突（如使用65537而非65536）。
- 动态扩容：当负载因子过高时按2倍扩容，避免性能下降。
- 链表转红黑树：
Java的HashMap中，当链表长度超过8时转为红黑树，提升极端情况下的效率。 - 哈希函数优化：针对特定数据类型（如字符串）选择高效的哈希算法。
八、常见编程语言中的哈希表实现
| 语言 | 哈希表实现类 | 冲突解决策略 |
|---|---|---|
| Java | HashMap、HashSet | 链地址法（JDK 1.8后链表长度>8转红黑树） |
| Python | dict、set | 开放寻址法 |
| C++ | unordered_map、unordered_set | 链地址法 |
| JavaScript | Object、Map | 早期为哈希表+链表，ES6后优化为哈希表 |
九、哈希表与其他数据结构的对比
| 数据结构 | 查找效率 | 插入效率 | 空间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 哈希表 | O(1) | O(1) | O(n) | 快速查找、键值映射 |
| 二叉搜索树 | O(logn) | O(logn) | O(n) | 需要有序遍历的场景 |
| 平衡树 | O(logn) | O(logn) | O(n) | 大数据量且需要有序性 |
| 数组 | O(1) | O(n) | O(n) | 已知索引的快速访问 |
总结
哈希表通过哈希函数和冲突解决策略实现了高效的键值映射，是算法和工程中不可或缺的数据结构。理解其原理、优化方法及应用场景，有助于在实际问题中选择合适的解决方案。在算法设计中，哈希表常作为“空间换时间”的典型案例，通过合理的空间开销换取O(1)的操作效率。