你取一堆东西，和一个数组。

对于每一个东西，你为它建立一个索引，称为哈希。关于哈希的重要事情是它“分散”了很多;你不希望两个相似的东西有相似的哈希值。

你把东西放到数组中哈希值表示的位置。在一个给定的哈希中可以有多个对象，所以你可以将这些对象存储在数组或其他合适的东西中，我们通常称之为bucket。

当你在哈希中查找东西时，你会经历相同的步骤，计算哈希值，然后查看那个位置的bucket中有什么，并检查它是否是你要寻找的东西。

当你的哈希工作得很好并且你的数组足够大时，在数组的任何特定下标处最多只会有很少的东西，所以你不需要看太多。

额外的好处是，当你的哈希表被访问时，它会把找到的东西(如果有的话)移动到桶的开头，这样下次它就会是第一个被检查的东西。

直连地址表

要理解哈希表，直接地址表是我们应该理解的第一个概念。

直接地址表直接使用键作为数组中槽的索引。宇宙键的大小等于数组的大小。在O(1)时间内访问这个键非常快，因为数组支持随机访问操作。

然而，在实现直接地址表之前，有四个注意事项:

要成为有效的数组索引，键应该是整数 键的范围是相当小的，否则，我们将需要一个巨大的数组。 不能将两个不同的键映射到数组中的同一个槽 宇宙键的长度等于数组的长度

事实上，现实生活中并不是很多情况都符合上述要求，所以哈希表就可以救场了

哈希表

哈希表不是直接使用键，而是首先应用数学哈希函数将任意键数据一致地转换为数字，然后使用该哈希结果作为键。

宇宙键的长度可以大于数组的长度，这意味着两个不同的键可以散列到相同的索引(称为散列碰撞)?

实际上，有一些不同的策略来处理它。这里有一个常见的解决方案:我们不将实际值存储在数组中，而是存储一个指向链表的指针，该链表包含散列到该索引的所有键的值。

如果你仍然有兴趣知道如何从头开始实现hashmap，请阅读下面的帖子

这是另一种看待它的方式。

我假设你理解数组A的概念，它支持索引操作，你可以一步找到第I个元素，A[I]，不管A有多大。

因此，例如，如果您想存储一组恰好年龄不同的人的信息，一个简单的方法是有一个足够大的数组，并使用每个人的年龄作为数组的索引。这样，你就可以一步获取任何人的信息。

But of course there could be more than one person with the same age, so what you put in the array at each entry is a list of all the people who have that age. So you can get to an individual person's information in one step plus a little bit of search in that list (called a "bucket"). It only slows down if there are so many people that the buckets get big. Then you need a larger array, and some other way to get more identifying information about the person, like the first few letters of their surname, instead of using age.

这是基本思想。不使用年龄，可以使用任何能产生良好价值观传播的人的函数。这就是哈希函数。比如你可以把这个人名字的ASCII表示的每三分之一，按某种顺序打乱。重要的是，您不希望太多人散列到同一个存储桶，因为速度取决于存储桶保持较小。

你取一堆东西，和一个数组。

对于每一个东西，你为它建立一个索引，称为哈希。关于哈希的重要事情是它“分散”了很多;你不希望两个相似的东西有相似的哈希值。

你把东西放到数组中哈希值表示的位置。在一个给定的哈希中可以有多个对象，所以你可以将这些对象存储在数组或其他合适的东西中，我们通常称之为bucket。

当你在哈希中查找东西时，你会经历相同的步骤，计算哈希值，然后查看那个位置的bucket中有什么，并检查它是否是你要寻找的东西。

当你的哈希工作得很好并且你的数组足够大时，在数组的任何特定下标处最多只会有很少的东西，所以你不需要看太多。

额外的好处是，当你的哈希表被访问时，它会把找到的东西(如果有的话)移动到桶的开头，这样下次它就会是第一个被检查的东西。

我的理解是这样的:

这里有一个例子:把整个表想象成一系列的桶。假设您有一个带有字母-数字哈希码的实现，并且每个字母都有一个存储桶。该实现将哈希码以特定字母开头的每个项放入相应的bucket中。

假设你有200个对象，但只有15个对象的哈希码以字母“B”开头。哈希表只需要查找和搜索'B' bucket中的15个对象，而不是所有200个对象。

至于计算哈希码，没有什么神奇的。目标只是让不同的对象返回不同的代码，对于相同的对象返回相同的代码。您可以编写一个类，它总是为所有实例返回相同的整数作为哈希代码，但这实际上会破坏哈希表的用处，因为它只会变成一个巨大的桶。

用法和行话:

哈希表用于快速存储和检索数据(或记录)。 记录使用散列键存储在桶中 哈希键是通过对记录中包含的选定值(键值)应用哈希算法来计算的。所选值必须是所有记录的公共值。 每个桶可以有多条记录，这些记录按照特定的顺序组织。

现实世界的例子:

哈希公司成立于1803年，当时没有任何计算机技术，只有300个文件柜来保存大约3万名客户的详细信息(记录)。每个文件夹都清楚地标识其客户端编号，从0到29,999的唯一编号。

当时的档案管理员必须迅速为工作人员获取和存储客户记录。工作人员决定使用哈希方法来存储和检索他们的记录会更有效。

要归档客户记录，档案管理员将使用写在文件夹上的唯一客户编号。使用这个客户端编号，他们将哈希键调整300，以识别包含它的文件柜。当他们打开文件柜时，他们会发现里面有很多按客户号排序的文件夹。在确定正确的位置后，他们会简单地把它塞进去。

要检索客户记录，档案管理员将在一张纸上获得客户号码。使用这个唯一的客户端编号(哈希键)，他们会将其调整300，以确定哪个文件柜拥有客户端文件夹。当他们打开文件柜时，他们会发现里面有很多按客户号排序的文件夹。通过搜索记录，他们可以快速找到客户端文件夹并检索它。

在我们的实际示例中，桶是文件柜，记录是文件夹。

需要记住的一件重要的事情是，计算机(及其算法)处理数字比处理字符串更好。因此，使用索引访问大型数组要比按顺序访问快得多。

正如Simon提到的，我认为非常重要的是哈希部分是转换一个大空间(任意长度，通常是字符串等)，并将其映射到一个小空间(已知大小，通常是数字)进行索引。记住这一点非常重要!

因此，在上面的示例中，大约30,000个可能的客户机被映射到一个较小的空间中。

这样做的主要思想是将整个数据集划分为几个部分，以加快实际搜索的速度，而实际搜索通常是耗时的。在我们上面的例子中，300个文件柜中的每个(统计上)将包含大约100条记录。搜索100条记录(不管顺序)要比处理3万条记录快得多。

你可能已经注意到有些人已经这样做了。但是，在大多数情况下，他们只是使用姓氏的第一个字母，而不是设计一个哈希方法来生成哈希键。因此，如果您有26个文件柜，每个文件柜都包含从a到Z的一个字母，理论上您只是将数据分割并增强了归档和检索过程。