哈希表定義
是根據關鍵字（key）而直接訪問內存存儲位置的一種數據結構
訪問數據的方法是通過一個函數，映射到key值對應的位置，進行數據訪問
這個映射函數成爲散列函數/哈希函數，存放記錄的數組稱爲散列表/哈希表
構造哈希表的幾種方法
一般常用的就是這兩種，其它的就不介紹了
- 直接定址法–取關鍵字的某個線性函數爲散列地址，Hash（Key）= Key 或 Hash（Key）= A*Key + B，A、B爲常數。
- 除留餘數法–取關鍵值被某個不大於散列表長m的數p除後的所得的餘數爲散列地址。Hash（Key）= Key % P。
1）第一種方法很簡單，但是有很大的缺陷，
當我們的數據特別的散列，數與數之間差距特別大時，就會造成許多的空間浪費，比如1，10000，400000只有三個數據，可是我們開空間卻需要開很多；
2）第二種就比第一種好，但又會有新的問題——“哈希衝突”
就是當我們取模後，兩個或多個數取模得到的數相同，那麼它們要對應的位置就衝突了，當然我們也有相應的辦法處理
解決哈希衝突的方法
1. 線性探測&二次探測
2.哈希桶——開鏈法
應用：位圖&布隆過濾器
如果想判斷一個元素是不是在一個集合裏，一般想到的是將集合中所有元素保存起來，然後通過比較確定。鏈表、樹、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等數據結構都是這種思路。但是隨着集合中元素的增加，我們需要的存儲空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢。
那如何解決呢？
我們都知道一個字節=8個比特位，我們可以用比特位的0/1來標識這個元素在沒在集合裏。這樣可以節省很多空間，檢索時，我們只要看看對應位置是不是都是 1 就（大約）知道它在不在集合中了，而形成的這個位列表（Bit array），也就是位圖
