数组
数组是我们比较熟悉的一种数据结构：固定大小，索引（下标）对应的槽位用以存储数据：
我们要在数组中查找一个值，比如红框圈中的 元素5 ，可以通过遍历或者排序后二分的方式达到目的。没有更快捷的查找方式了吗？显然是有的，比如Map。
我们对存 / 取动一动脑筋，还是上图的那些元素，假如我们这样存：
此时，想获取 元素5 很容易，直接array[5]就可以，但问题也同样突出，数组的length变得很大。这个例子中，最大的元素是79，还可以接受，如果最大元素是98277呢？更大呢？
我们以取余数的方式作为变通：对于元素集合{8,1,5,6,82,33}，还将这些元素放入最开始的length为6 的数组中。分别对元素除6取余，计算结果如下：
8->2 1->1 5->5 6->0 82->4 33->3
把余数作为下标，存入数组。
此时，我们想在数组中查找是否存在元素5，只需对要查找的值——元素5，按数组的length取余5%6=5，直接array[5]即可。
这里的按数组的length取余，扮演的就是散列函数的角色！
散列函数什么是散列函数？可以理解为，将元素尽可能分散的打入到数组中的函数。
散列函数有两个特征：
对同一个元素，每次计算得到的值相同。比如上面的取余函数，5%6总是等于5。
尽可能分散
同时也有两个疑问，分别看下：
问题1：数字可以取余，字符串和对象的散列函数怎么搞？字符串
字符串的本质是字符数组，字符在ascii码表上就是数字。
对象
对象是各种属性构成的，这些属性包括基本类型、字符串等等。
当然具体的算法要比取来的复杂，比如String的hashCode算法：
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}
没错，各种hashCode()方法，就是我们一直在聊的散列函数！
Tips:
围绕hashCode有几道经典面试题，正值跳槽季，给大家安利一下： 1.Object的hashCode是不是内存地址？ 2.什么情况下会覆写hashCode()方法？你有没有覆写过这个方法？ 3.如果对象A equals 对象B，则对象A和对象B的hashCode是否相等？反过来，对象A和对象B的hashCode值相等，equals是否返回true？问题2：不同元素的散列函数计算结果相同，怎么解决？
到目前为止，一切很顺利。length=6的数组完成了对集合{8,1,5,6,82,33}所有元素的安置，但这是最简单的情况。如果再增加一个数字，就选西方人认为不怎么吉利的 13 好了，取余计算13%6=1，原本应该放在索引为1的槽上，而我们的数组现在已经满员了。
这就是hash冲突的问题，怎么解决？显然直接覆盖并不合理，那样会丢掉原有的元素1。想想HashMap，如果发生了hash冲突，就丢弃原有值，这种做法使用者肯定无法接收。
是时候让另一种数据结构登场了——链表。
链表数组占用相邻的整块内存，且固定大小；链表则不然，由于结构上存在指向下一个节点（内存地址）的指针，因此不要求内存地址连续，大小也不固定。
因为结构的缘故，链表在插入、删除方面更有优势，修改指针指向即可；而数组在快速定位某槽位上更具优势，链表只能从头遍历。
加入链表后，散列表升级成这样：
放入 Put
元素13放入时，计算hashCode为1（姑且按取余的方式进行理解）。如果索引为1的槽位为空，直接放入元素；如果索引为1的槽位已经存在元素，将该槽位存储结构变更为链表。
获取 Get
根据Key值，计算hashCode。如果hashCode，也就是索引对应的槽位为空或只有一个元素，直接返回该值；如果hashCode对应的槽位中的数据为链表结构，对链表进行遍历，直到找到与KEY equals的对象。
如果hash冲突比较多，会发生什么情况？
链表的无限扩张，会使得查询变得缓慢，我们最初不就是想用散列表解决快速查找的问题吗？如上图这种情况，散列表几乎失去了意义，又回到了遍历查找的时代，这也是散列函数尽可能将元素均匀分布的原因。怎么解决？数组快要满时，对其扩容！
HashMap也是这么做的，初始值2^4=16的数组，默认0.75的扩容因子；当元素个数超过阈值，即16*0.75=12的时候，触发resize方法进行扩容。数组大小翻倍，元素rehash后放入相应的槽位。
可以看出，散列表就是HashMap的底层结构。当然了，JDK 1.8版本对其还有红黑树等优化，感兴趣可查阅 Java 8系列之重新认识HashMap
ok，本篇文章到此就告一段落了，下一篇我们探讨下图的经典问题——最短路径，敬请关注！
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