Language agnostic 什么是哈希表和哈希映射及其典型用例？
我最近几次碰到这些术语，但我很困惑它们是如何工作的，以及通常在什么时候实现的？好吧，这样想吧 如果你使用一个数组，一个简单的基于索引的数据结构，并用随机的东西填充它，那么在填充数据时查找一个特定的条目将是一个越来越昂贵的操作，因为你基本上必须开始从一端向另一端搜索，直到找到你想要的条目为止 如果您想更快地访问数据，可以对数组进行排序并使用二进制搜索。然而，当增加查找现有值的速度时，会使新值慢插入，因为需要在中间插入元素时需要移动现有元素。 另一方面，哈希表有一个关联函数，该函数接受一个条目，并将其减少为一个数字，即哈希键。然后将该数字用作数组的索引，这是存储条目的位置 哈希表围绕数组旋转，数组最初为空。空并不意味着长度为零，数组以一个大小开始，但数组中的所有元素都不包含任何内容 每个元素都有两个属性，数据和一个标识数据的键。例如，美国的邮政编码列表将是邮政编码->名称类型的关联。函数减少了密钥，但不考虑数据。 因此，当您在哈希表中插入一些内容时，函数将键减少为一个数字，该数字用作此（空）数组的索引，这是存储数据的地方，包括键和关联数据 然后，稍后，您希望找到一个特定的条目，您知道该条目的键，因此您可以通过相同的函数运行该键，获取其哈希键，然后转到哈希表中的特定位置并在那里检索数据 该理论认为，将密钥减少为散列密钥（即数字）的函数在计算上比线性搜索便宜得多 一个典型的哈希表并没有无限多的元素可供存储，因此通常会将这些元素的数量进一步减少到适合数组大小的索引。一种方法是简单地将索引的模数与数组的大小进行比较。对于大小为10的数组，索引0-9将直接映射到索引，索引10-19将再次映射到0-9，依此类推 某些键将减少到与哈希表中现有项相同的索引。此时，将直接比较实际键，并使用与比较键的数据类型相关联的所有规则（例如，普通字符串比较）。如果存在完全匹配，则忽略新数据（它已经存在）或覆盖（替换该键的旧数据），或添加它（多值哈希表）。如果没有匹配项，这意味着虽然散列键相同，但实际键不同，通常会找到一个新位置来存储该键+数据 冲突解决有许多实现，最简单的一个实现是直接转到数组中的下一个空元素。不过，这个简单的解决方案还有其他问题，因此找到正确的解析算法也是哈希表的一个很好的练习 哈希表也可以增长，如果它们完全填满（或接近），这通常是通过创建新大小的新数组，再次计算所有索引，并将项目放入新位置的新数组来实现的 将键减少为数字的函数不会产生线性值，即“AAA”变为1，然后“AAB”变为2，因此哈希表不会按任何典型值排序Language agnostic 什么是哈希表和哈希映射及其典型用例？,language-agnostic,hashtable,hashmap,Language Agnostic,Hashtable,Hashmap,我最近几次碰到这些术语，但我很困惑它们是如何工作的，以及通常在什么时候实现的？好吧，这样想吧 如果你使用一个数组，一个简单的基于索引的数据结构，并用随机的东西填充它，那么在填充数据时查找一个特定的条目将是一个越来越昂贵的操作，因为你基本上必须开始从一端向另一端搜索，直到找到你想要的条目为止 如果您想更快地访问数据，可以对数组进行排序并使用二进制搜索。然而，当增加查找现有值的速度时，会使新值慢插入，因为需要在中间插入元素时需要移动现有元素。 另一方面，哈希表有一个关联函数，该函数接受一个条目，并将
wikipedia也有一篇关于这个主题的好文章。哈希表/哈希映射将一个值（为了消除歧义称为“key”）与另一个值相关联。您可以将它们视为一种字典（单词：定义）或数据库记录（关键字：数据）。如果您是用Java的术语来说的话，它们都是允许对象添加、删除和更新的集合，并在内部使用Hasing算法 然而，如果我们参考Java来讨论的话，显著的区别在于哈希表本质上是同步的，因此是线程安全的，而哈希映射不是线程安全的集合 除了同步之外，在这两种情况下，存储和检索对象的内部机制都是散列
如果您需要了解散列是如何工作的，我建议您在Google上搜索一下数据结构和散列技术。lassevk的答案很好，但可能包含了太多的细节。这是执行摘要。我故意省略了某些相关的信息，你可以安全地忽略99%的时间 在99%的时间里，哈希表和哈希映射之间没有重要的差别 哈希表很神奇 真的。这是一个神奇的数据结构，除了之外，它保证了三件事。（当然也有例外。你基本上可以忽略它们，尽管有一天学习它们可能会对你有用。） 1） 哈希表中的所有内容都是一对的一部分——有一个键和一个值。您可以通过指定正在操作的密钥来输入和输出数据 2） 如果您通过哈希表上的一个键执行任何操作，它的速度会非常快。这意味着
put（key，value）get（key）contains（key）remove（key）