哈希冲突
为什么会有哈希冲突？
哈希表通过哈希函数来计算存放数据，在curd数据时不用多次比较，时间复杂度O（1）。但是凡事都有利弊，不同关键字通过相同哈希函数可能计算出来相同的存放地址，这种现象被称为哈希冲突。
如何避免哈希冲突？
1.设计合理的哈希函数
直接定制法
取关键字的某个线性函数作为哈希地址：Hash = A * Key + B
优点：简答，均匀
缺点：需要事先知道关键字的分布情况，
适合场景：查找比较小且连续的情况
除留余数法
设哈希表允许的地址数m，取一个<=m,但最接近或者等于m的质数p作为除数，按照哈希函数Hash = key % p，将关键码转换成哈希地址
2.调节负载因子
负载因子 = 元素个数 / 哈希表的容量
如图所示，负载因子越大，发生哈希冲突的可能性越大。又哈希表中元素不能减少，只能扩大哈希表中的数组容量
解决哈希冲突
如果哈希冲突无法避免，又该如何处理哈希冲突呢？
开放地址法/闭散列
线性探测
当发生哈希冲突时，如果哈希表没被装满说明还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置的“下一个”空位置。
要往哈希表中插入14，hash(14) = 14 % 10 = 4。已经存放了4，就往下找，直到找到空位置（也就是5下标），24，34，44同理。
缺点：1.线性探测把可能冲突的元素，放到一起，挨得很近。
2.不好删除，如果你删除了4，会影响到44的查找
二次探测
为了解决线性探测大量冲突元素堆积在一起的缺点，使用函数Hi = (H0 + i2 ) % m (其中i = 1,2,3....).H0 是通过哈希函数对元素关键字Key进行计算得到的位置，m表示哈希表的大小，i表示发生冲突的次数
14的下标 （4 + 12 ） % 10 = 5， 24的下标 （4 + 22 ） % 10 = 8
开散列/哈希桶/链地址法/开链法
首先对关键码集合用哈希函数计算哈希地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每个子集合称为一个桶，每个桶里的元素通过一个单链表连接起来，各个链表的头节点存储在哈希表中（即数组+链表）。如果冲突非常严重，每个桶的背后变成一棵红黑树（数组+链表+红黑树）
