漫畫 | 什麼是散列表（哈希表）？

建立與輸入數組相等長度的新數組，做爲直接尋址表。兩數之和的指望是Target，將Target依次減輸入數組的元素，獲得的值和直接尋址表比較，若是尋址表存在這個值則返回；若是不存在這個值則將輸入數組中的元素插入尋址表，再進行輸入數組中的下一個元素。

再進一步優化能夠將輸入數組直接做爲直接尋址表，控制對應的下標就好，代碼以下：

Code：直接尋址表

class Solution {
        public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            int temp = target - nums[i];
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (temp == nums[j]) return new int[]{j, i};
            }
        }
        return null;
    }
}

動畫：直接尋址表

數組裏面每個槽位放的是8個字節，用於一個指向外部類的引用。這個外部類能夠是鏈表對象，也能夠是紅黑樹對象，均可以存一個或者一個以上的元素，也能夠是空鏈表或空樹。散列表在某種意義上須要的數組空間能夠比直接尋址表要少的不少。

散列函數是將全部元素的鍵轉換爲天然數，天然數的數集是{0，1，2，……}。

若是全部元素的鍵是正整數，最經常使用的方法是求模（除留餘數法）。咱們選擇長度爲素數M的數組，對於任意正整數k，計算k mod M求得餘數；

若是全部元素的鍵是浮點數，咱們將它表示爲二進制數，忽略小數點再轉化爲十進制，而後求模；

若是全部元素的鍵是字符串，能夠將它字符串裏面的每個字符經過ASCII碼轉換，並相加獲得這個字符串的hash，而後求模；

若是全部元素的鍵是對象或者組合鍵（對象裏面的是屬性類型不定），也能夠經過上面的方法混合起來。

除了線性探測法，還有二次探測還有雙重探測。

線性探測法是，經過散列函數獲得散列值，檢查這個散列值是否被佔用，若是被佔用，將索引增大，到達數組結尾時折回數組的開頭，直到找到沒有被佔用的散列值。

線性探測採用的散列函數爲：

其中h`(k)是第一次經過散列函數獲得的散列值。

二次探測採用的散列函數爲：

雙重探測採用的散列函數爲：

其中

鍵簇，是指元素在插入數組後彙集成的一組連續的條目，決定線性探測的平均成本。

以下圖所示，插入以前已經看到了兩個比較長的鍵簇，若是待插入元素經過散列函數獲得的散列值正好是這兩個鍵簇中的第一個位置，就須要探測不少次才能找到空的位置；若是落在了兩個鍵簇間的只有一個空位置，那就產生了更長的鍵簇，對線性探測的平均成本大大增長。

顯然，短小的鍵簇才能保證較高的效率，不論是插入、查找仍是刪除算法。隨着插入的鍵愈來愈多，較長的鍵簇愈來愈多，有可能插入一個元素就將兩個很長的鍵簇合並。因此纔有了兩次探測和雙重探測，能夠下降這種狀況出現。

動態空間處理其實就是改變數組的長度，能夠設定一個構造函數，這個構造函數能夠接受一個固定的容量做爲參數。

M是目前散列表數組的長度，N是目前在散列表已插入元素的個數。如何擴容和縮容能夠設定一個條件，若是N/M >= 上邊界，即平均每一個槽承載元素超過必定程度，就進行擴容；若是N/M <= 下邊界，即平均每一個槽承載元素降到必定程度，就進行縮容。

擴容和縮容都會建立一個新的長度M的散列表，散列函數也會由於M而改變，原來的全部元素經過新的散列函數從新散列並插入新的散列表中。

動畫：動態空間處理

Java 8以前，每個槽對應一個鏈表；

Java 8開始以後，當哈希衝突達到必定程度時，每個位置槽從鏈表轉成紅黑樹。

面試官很客氣，一直送我到門口，我戀戀不捨地離開這個地方。嗯，面試官真是個好人。

我出去大門，看見一個面試者在拿着A4紙一直默讀，我想那個面試官待會要面這我的吧。小夥子，你運氣真好，但願你面試成功。

場景虛構，若有雷同，實屬巧合

-----完結-----

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