哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表,而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中,重要性可见一斑。
HashMap的数据结构
数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端。
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)。
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)。
那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?
答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表。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。