1 哈希Map
今天要聊的，是一个在Java/Android面试中被问烂了的类: Hashmap.
这个类如此的被看重，上至阿里 高P面试，下到 数据结构入门教材。
甚至刚上门取件的快递小哥都能跟你用背课文的语气侃侃而谈，hashmap的底层是数组加链表。
但是今天要聊的又有点不太一样。你真的知道啥是hashmap，为啥要数组加链表吗？
2 散列表
一切都要从数据结构说起 . 曾经有一位大佬说过 程序= 数据结构+算法。
数据结构分为两类：
1 是数据的逻辑结构： 也就是数据元素之间的逻辑关系
2 是数据的储存结构 是指数据结构在计算机中的表示，又称物理结构。
数据的储存结构是逻辑结构使用计算机语言的实现。
分为四类： 顺序，链表，索引和散列。
这四类数据结构又被广大码农亲切的称为 "茴"字的四种写法。
咱们今天要聊的HashMap 在逻辑逻辑上属于广义表，在储存结构上散列。
合起来可以称其为 散列表。
3 散列表的特点和用途
讲了这么多理论，那么Hashmap 有什么特点，什么时候使用它啊。
hashmap的时间复杂度 为O(1)（理想情况），空间复杂度 为 N / 扩容因子
通俗一点来说， hashmap 是一个查询速度快（常数级别），内存占用多（内存使用有效率低于扩容因子）的数据结构。
良心的说，Hashmap 和他的近亲 treemap 相比，其实并不适合在内存紧张的移动端使用。
正是因为如此，google 也推出了ArrayMap,sparseArray 来替代hashmap。
以下是性能对比图
但是对于一些要求响应速度的场景，比如 api响应,或者 算密集型场景，以及很多sdk项目中，hashmap还是很常见的。
那么接下来我们使用C语言 来手动实现一个散列表。
使用C来实现有两个原因：
1 C语言更贴近硬件，手动分配内存的过程，能更好的表示散列表的数据构建过程
2 前段时间做的项目，正好需要一个 运行在android NDK 上的缓存组件。
4 什么是特么的散列表
下面列出的是 hashmap.h 的内容。
类似于Java中的接口。 实现了下列功能，对外，我们就认为他是一个可使用的散列表。
5 哈希和散列
我们要明白 哈希和散列 其实就是一回事儿。
通俗讲就是讲各种各样，千奇百怪的东西，通过一个算法，成为特定的有规律的东西。这个算法就叫做hash/散列算法。
比如你现在要手里攥了一把葱花，要把他分散的放到一张大饼上去。 这个撒葱花的过程就叫散列。
散列算法有各种各样的实现。 能够让把葱花撒的又快，又均匀的方法就是较优的hash算法。
查看jdk源码，我们会发现，
object的hash算法是取内存地址的偏移量
string的hash算法是 所有的字符单个*31再相加。
int的hash算法是其数值本身。
那我们的hash算法呢？
我们的hash算法分为两部
第一步是 类似Java的String，将所有字符*31相加。得到一个唯一值。
第二步，根据当前的容量大小，取余。
我得承认这个算法看上去很蠢、
但这是我经过试验之后能想到最好的散列算法了。如果有更好的想法，欢迎留言我。
6 hash冲撞
当我们对这张散列表进行 增删查操作时，
第一步就是上面提到了撒葱花操作，先计算出这个葱花应该在的位置。然后在对这个葱花进行处理。
但是问题在于 再优秀的散列算法也没办法保证 不会有两个葱花放到同样的一个位置。
那么一个合格的hashmap组件一定要处理hash碰撞的情况。先来看看Java8是怎么做的
（为什么采用红黑树，而不是其他树结构，也是值得拉出来聊聊的。但这不是我们要聊的重点，下次再说。）
我们的hash冲突处理情况稍微简单一些。如果冲突就以链表进行处理。这其实也是Java7之前的处理方式。
与此对应的，删除也是同样的道理，通过hash算法找到位置之后。如果存在的是一个链表，则对其进行遍历查询操作。
7 使用示例
8 性能测试
12000条数据随机查询对比
接下来加上 我们手写的hashmap组件 对比一下查询速度
嗯，这个故事告诉我们一个道理。 牛不牛逼和语言关系不大。 C语言用的不好，还不如Java呢。
