数据结构：7种哈希散列算法，你知道几个？

标题：哈希表的演变：从简单的哈希索引到跳房子哈希

想知道如何在 O(1) 时间复杂度内访问指定元素吗？哈希表就是答案！让我们一起探索这个神奇的数据结构。
**哈希表历史**
哈希表并不是突然冒出来的，而是经过多次独立发现和发展才形成的。1953 年 1 月，汉斯·彼得·卢恩编写了一份 IBM 内部备忘录，提出了散列和链接的概念。随后，其他研究者逐渐完善了这一概念。
**哈希数据结构**
哈希表的目的是什么呢？很简单，就是为了能在 O(1) 时间复杂度内快速访问指定元素。这怎么可能呢？
1.我们需要理解数组的工作原理。数组是按顺序存储元素的，当我们想获取某个元素时，就需要逐个遍历元素，才能找到目标元素。这种方式的时间复杂度是 O(n)，即需要遍历整个数组。
但现在，我们要引入哈希散列表。哈希表是一种抽象数据结构，它通过哈希计算将键映射到值。这意味着，我们可以根据计算好的索引值，直接访问到目标元素！
而且，哈希表的容量是可以动态调整的，这就意味着即使元素越来越多，我们也能确保其性能不受影响。
**哈希碰撞及其解决方案**
然而，现实往往不尽人意。随着元素的增多，不可避免会出现哈希碰撞的问题，即多个元素的哈希值计算结果相同。这时该怎么办呢？
为了解决这个问题，人们发明了许多哈希表实现方式，如：
1. **拉链寻址**：当发生哈希碰撞时，将冲突元素存入链表中。
2. **开放寻址**：当发生哈希碰撞时，寻找哈希桶上的下一个空槽位存放。
3. **合并散列**：将冲突元素连接在一起，以便在寻找时能够快速定位。
4. **杜鹃散列**：通过使用两个散列函数解决冲突，提供了一种有趣的方法。
5. **跳房子哈希**：结合了多种方法的优点，能够在高负载下保持高性能。
6. **罗宾汉哈希**：通过优先考虑较远处的冲突元素，减少了不必要的位移。
**实战哈希散列**
理论说再多，不如亲手实践。以下是几个哈希散列数据结构的例子，一起来看看吧！
1.我们可以尝试实现一个简单的哈希表，当发生哈希碰撞时，直接替换原来的元素。然后，通过对比不同哈希表实现方式的效果，我们会对哈希表有更深入的理解。
在实际编程过程中，哈希表的应用非常广泛，特别是在处理大量数据时，哈希表的高效特性显得尤为重要。
**常见面试问题**
在面试中，面试官可能会问到以下关于哈希表的问题：
1. 什么是哈希表？
2. 为什么需要使用哈希表？
3. 拉链寻址和开放寻址有什么区别？
4. 除了上述提到的方法外，还有什么其他的哈希冲突解决方案？
5. Java 中是如何实现哈希索引冲突的？
总之，掌握哈希表是一项重要的技能，无论是在工作还是面试中都非常有用。希望这篇文章对你有所帮助，加油哦！