hash(散列、杂凑)函数：将任意长度的数据映射到有限长度的域上。对一串数据m进行杂糅，输出一段固定h长度的数据，作为这个数据的特征(指纹)。hash 函数返回的值被叫做哈希值、哈希码、哈希。
hash表：一种实现关联数组的抽象数据结构，能把很多键映射到很多值上，使用哈希函数计算索引，一个索引一个值。哈希表与其他数据结构在新增、查找操作上的执行性能如下：
数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)。数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)。链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O(N)。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。
哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。
数据结构的物理存储结构有：顺序存储、链式存储（栈、队列、树、图从逻辑结构去抽象映射到内存中也是这俩种方式）哈希表的主干是数组（根据数组下标查找某个元素、一次定位就能达到）。
查找操作同理，先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中对应地址取出即可。
比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。存储位置 = f(关键字)，其中，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。
hash碰撞：对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了。其解决方案有：开放定址法、再散列函数法、链地址法(HashMap采用的方法，即：数组+链表
从P2我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
