【51CTO.com快译】
为什么如此重视？
首先
• 在表格中哈希映射、关联数组或字典数据结构如何工作？
• 什么时候适合使用哈希表存储项目？
• 如何处理哈希表中的“冲突”？
方便查找：
假设，我们想存储一个用户列表，以便以后可以根据他们的名字查找。
我们可以简单地将用户存储在一个数组中，当以后需要找人时，可通过遍历所有数据的方式查找目标用户。
当我们只有3个用户时，通过简单的方式便可以轻松的查找到。但是，如果我们有成千上万的用户，过程将会十分的慢。因此，通过使用哈希表，可以更好地完成查询。
正是因为哈希表以键值对的方式存储，使查找数据的速度比在数组中循环快得多。
创建哈希表
使用哈希表，首先需要为每个用户提供一个唯一的值-即 key（索引），将使用此索引存储该项，便于以后检索中使用。
假设每个用户都有一个唯一的名称，并将其用作主键。在实际应用中，例如使用ID作为主键。
哈希表的工作原理是将键值对存储在桶（Bucket）中，Hashtable由多个Bucket组成，每个Bucket中存放着所有HashKey相同的(Key, Value)，如图所示：
为了简单的示例，我们将使用4个存储桶（Bucket）。
当将一个用户添加到哈希表时，我们使用其索引来确定将其存储在哪个存储桶（Bucket）中。
当需要再次检索用户时，即可以直接跳到正确的桶（Bucket）以找到目标，这样比依次查找要更快。
存储表
在表中存储第一个用户“ Ada”。
首先，确定将其存储在哪个存储桶中。这意味着我们需要从一个字符串（'Ada'）存放在关键字的位置，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址。这样做的过程是我们的哈希表，函数为哈希函数。
在此示例中，我们将创建一个简单的哈希函数。以用户名中的每个字母为它分配一个数字； A=0， B=1， C=2等等。最后，把所有的值加在一起，结果就是散列值，也就是哈希值，所在的位置就是散列地址。
对于“ Ada”，该数字为3—因此我们可以将Ada存储在存储区3中：
当以后需要检索“ Ada”时，可以对她的名字执行相同的哈希函数。这将告诉我们在3号存储桶中寻找她，而无需遍历数组。
接着存储下一个用户“ Grace”：
“Grace”的哈希值为29，但我们没有29个存储桶！
只使用其散列值存储数组将意味着我们将需要大量的Bucket。相反，我们需要一种方法将哈希值（29）转换为Bucket号（从0到3）。
一种常见的实现方法是将哈希值除以存储桶数，然后将其余部分用作Bucket号。
将两个数相除后得到的余数称为模。“Grace”的哈希值为29，我们有4个存储桶。将29除以4后的余数为1，因此“Grace”存储在编号为1的存储桶中。
此操作可以编写为29 % 4 = 1，或者是29 mod 4 = 1。
当我们以这种方式计算存储桶时，哈希表如下所示：
冲突
一个好的Hash函数不仅性能优越，而且还会让存储于底层数组中的值分配的更加均匀，减少冲突发生。
实际上是将输入键（定义域）映射到一个非常小的空间中，所以冲突是无法避免的，能做的只是减少Hash碰撞发生的概率。
接着存储“Tim：
现在，我们有两个用户需要存储在存储桶3中：
有两种方法可以解决这个问题：
我们可以使用一种算法来不断选择新的存储桶，直到找到一个空的存储桶，然后将散列地址存储在那里。每个存储桶中只有一个底层数组的方法称为 开放式寻址。
或者，存储一组散列地址，而不是在每个bucket中只存储一个散列地址。当我们使用这种方法发现碰撞时，我们只需将冲突的键值对放在同一个存储桶中即可。
当以后需要检索该数组时，我们仍然可以直接跳转到正确的存储桶。不过，这次存储桶可能包含多个数组。在这种情况下，我们将依次检查存储桶中的每个数组，寻找我们想要的数组。
这称为 公共溢出区，通常用于哈希表实现。
这就是为什么好的哈希函数对性能至关重要的原因之一 。
不好的哈希函数无法平均分配项目，因此它们最终只能集中在少数可用的存储桶中。
在最坏的情况下，如果一切都在同一个桶里，则可能会遍历每个项目来查找所需的内容。这就是我们通过使用哈希表来避免麻烦的原因！
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