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# 哈希表
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哈希表通过建立「键 key」和「值 value」之间的映射，实现高效的元素查找。具体地，输入一个 key ，在哈希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 $O(1)$ 。
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例如，给定一个包含 $n$ 个学生的数据库，每个学生有 "姓名 `name` ” 和 “学号 `id` ” 两项数据，希望实现一个查询功能：**输入一个学号，返回对应的姓名**，则可以使用哈希表实现。
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<p align="center"> Fig. 哈希表抽象表示 </p>
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## 哈希表优势
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除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能：
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- **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ；
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- **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序；
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- **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ；
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- **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树；
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使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 [二叉搜索树章节](https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/#_6)）。无论是查找元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 $O(1)$ ，全面胜出！
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<div class="center-table" markdown>
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| | 无序数组 | 有序数组 | 链表 | 二叉搜索树 | 哈希表 |
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| -------- | -------- | ----------- | ------ | ----------- | ------ |
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| 查找元素 | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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| 插入元素 | $O(1)$ | $O(n)$ | $O(1)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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| 删除元素 | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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</div>
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## 哈希表常用操作
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哈希表的基本操作包括 **初始化、查询操作、添加与删除键值对**。
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```java title="hash_map.java"
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/* 初始化哈希表 */
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Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
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/* 添加操作 */
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// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
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map.put(12836, "小哈");
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map.put(15937, "小啰");
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map.put(16750, "小算");
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map.put(13276, "小法");
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map.put(10583, "小鸭");
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/* 查询操作 */
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// 向哈希表输入键 key ，得到值 value
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String name = map.get(15937);
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/* 删除操作 */
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// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
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map.remove(10583);
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```
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遍历哈希表有三种方式，即 **遍历键值对、遍历键、遍历值**。
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```java
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/* 遍历哈希表 */
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// 遍历键值对 key->value
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for (Map.Entry <Integer, String> kv: map.entrySet()) {
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System.out.println(kv.getKey() + " -> " + kv.getValue());
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}
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// 单独遍历键 key
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for (int key: map.keySet()) {
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System.out.println(key);
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}
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// 单独遍历值 value
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for (String val: map.values()) {
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System.out.println(val);
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}
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```
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## 哈希函数
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哈希表中存储元素的数据结构被称为「桶 Bucket」，底层实现可能是数组、链表、二叉树（红黑树），或是它们的组合。
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最简单地，**我们可以仅用一个「数组」来实现哈希表**。首先，将所有 value 放入数组中，那么每个 value 在数组中都有唯一的「索引」。显然，访问 value 需要给定索引，而为了 **建立 key 和索引之间的映射关系**，我们需要使用「哈希函数 Hash Function」。
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设数组为 `bucket` ，哈希函数为 `f(x)` ，输入键为 `key` 。那么获取 value 的步骤为：
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1. 通过哈希函数计算出索引，即 `index = f(key)` ；
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2. 通过索引在数组中获取值，即 `value = bucket[index]` ；
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以上述学生数据 `key 学号 -> value 姓名` 为例，我们可以将「哈希函数」设计为
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$$
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f(x) = x \% 100
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$$
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<p align="center"> Fig. 哈希函数 </p>
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```java title="array_hash_map.java"
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/* 键值对 int->String */
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class Entry {
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public int key; // 键
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public String val; // 值
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public Entry(int key, String val) {
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this.key = key;
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this.val = val;
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}
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}
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/* 基于数组简易实现的哈希表 */
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class ArrayHashMap {
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private List<Entry> bucket;
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public ArrayHashMap() {
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// 初始化一个长度为 100 的桶（数组）
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bucket = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < 100; i++) {
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bucket.add(null);
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}
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}
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/* 哈希函数 */
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private int hashFunc(int key) {
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int index = key % 100;
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return index;
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}
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/* 查询操作 */
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public String get(int key) {
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int index = hashFunc(key);
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Entry pair = bucket.get(index);
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if (pair == null) return null;
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return pair.val;
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}
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/* 添加操作 */
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public void put(int key, String val) {
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Entry pair = new Entry(key, val);
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int index = hashFunc(key);
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bucket.set(index, pair);
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}
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/* 删除操作 */
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public void remove(int key) {
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int index = hashFunc(key);
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// 置为空字符，代表删除
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bucket.set(index, null);
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}
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}
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```
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## 哈希冲突
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细心的同学可能会发现，**哈希函数 $f(x) = x \% 100$ 会在某些情况下失效**。具体地，当输入的 key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也相同，指向同一个 value 。例如，分别查询两个学号 12836 和 20336 ，则有
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$$
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f(12836) = f(20336) = 36
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$$
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两个学号指向了同一个姓名，这明显是不对的，我们将这种现象称为「哈希冲突 Hash Collision」，其会严重影响查询的正确性。如何避免哈希冲突的问题将被留在下章讨论。
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<p align="center"> Fig. 哈希冲突 </p>
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综上所述，一个优秀的「哈希函数」应该具备以下特性：
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- 尽量少地发生哈希冲突；
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- 时间复杂度 $O(1)$ ，计算尽可能高效；
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- 空间使用率高，即 “键值对占用空间 / 哈希表总占用空间” 尽可能大；
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