1.散列表
什麼是散列表呢？我舉這樣一個例子，記得小時候家裏只有一個座機，但是這個座機不能存電話號碼，於是只能將要聯繫的人的電話號碼寫在一個本子上。時間久了本子上的電話號碼越來越多。然後這個時候要去找某一個指定的聯繫人的時候發現很難找到。如果是你你想想一下應該怎麼樣才能快速找到呢？
其實我們每次新增一個聯繫人的時候可以將他的姓的首字母取出來，然後所以首字母相同的都在一個區間，也就是做一個目錄。
例如張三，我們就將他放在Z字母的地方，同時如果Z字母的聯繫人又在520頁的話，我們要找張三時直接找到Z，然後知道在520頁。這樣是不是比一頁一頁去找要快很多。
我們可以使用一個數組，首先通過Hash運算，也就是取姓的首字母得到Z，然後可以根據ASCII碼計算Z是90，所以存放在下標爲90的位置，然後要找張三時只需要通過Hash運算得到Z然後再找到ASCII的90也就是取下標爲90的數據即可。
2.散列衝突
首先散列表是作用於數組上的，因爲數組支持隨機訪問，所以能夠達到O(1)的時間複雜度，而散列表本身就是要達到O(1)的時間複雜度，可是如果散列衝突了怎麼辦呢？就像我們前面舉例那樣，比如張三首字母爲Z，也就是ASCII的90,我們存放在一個數組下標90中，而鄭立也是Z那麼這種情況怎麼辦呢？如果直接存放是不是就把原來的張三給覆蓋掉了呢。
2.1.開放尋址法
開放尋址法的核心思想是，如果出現了散列衝突，我們就重新探測一個空閒位置，將其插入。那如何重新探測新的位置呢？當我們往散列表中插入數據時，如果某個數據經過散列函數散列之後，存儲位置已經被佔用了，我們就從當前位置開始，依次往後查找，看是否有空閒位置，直到找到爲止。如果數組整個都沒有空位置，這個時候就需要對數組進行擴容操作。
而我們要獲取數據的時候就需要先Hash運算，然後得到下標後再去拿值，拿到值後要比對是不是要拿的數據，因爲有可能Hash衝突了，此時的值並不是你想要的，如果是就直接取出，不是的話就需要重新遍歷數組，直到找到對應的數。
從上面可以明顯的看出來開發尋址法並不是一種好的方案，當最好的情況時查詢數據時間複雜度爲O(1),而最壞的情況時就需要遍歷整個數組從而退化爲O(n)，平均時間複雜度爲O(1)。
2.2.鏈表法
而鏈表法就是如果衝突的話直接形成一個鏈表，相當於掛在了上一個元素上，我們獲取數據的時候只需要Hash運算後拿到下標，然後拿到鏈表比對是否爲獲取的數據即可，可能眨眼一看好像複雜度和開放尋址法也差不多。其實不然，首先Hash衝突並不是每次都會發生，其次因爲會不斷的進行動態擴容所以碰撞機率會減少，所以衝突的鏈表並不會像開放尋址法的數組那樣長。
像JDK1.7的HashMap就是採用的這種方式來解決衝突的，而到了JDK1.8以後則換成了紅黑樹，原因就是因爲紅黑樹查詢的時間複雜度是比鏈表要快的。所以實際上我們是說的鏈表法，實際上我們還可以採用紅黑樹或者把鏈表改爲跳錶。
看到這兒你或許應該明白了爲什麼Java中的HashMap無論是負載因子還是2的n次方擴容，都是因爲減少Hash衝突，而減少Hash衝突的原因就是讓時間複雜度降低到O（1），因爲一旦Hash衝突時間複雜度可能就不在是O（1）。
2.3.負載因子
上面說過如果數據量到達一定量的時候我們是需要進行擴容的，而擴容實際上我們不需要等沒有位置的時候才進行，我們只要插入數據達到一定數量時就可以提前擴容。比如我們我們默認數組爲16，然後只要達到12時就就行擴容，然後我們可以算出其中比例是0.75，也就是負載因子。
熟悉HashMap的人應該知道HashMap就是這樣操作的，但是這個負載因子實際上是要取一個合適的值的，如果你取1的話實際上很容易發生衝突，相當於滿了才進行擴容。而如果取太低的話又會出現空間的浪費，比如取0.5，實際上才一半就擴容了。
3.LRU緩存淘汰算法
什麼是LRU緩存淘汰算法呢？我舉個例子，作爲一個Java的開發人員，時常會買一些技術書籍來看，但是家裏的書架只能放下10本，那麼如果我現在已經有了10本，又重新買了一本，我應該怎麼放呢？我這樣子操作，我把最近最少使用的書給扔掉，然後把新的書放上去就行了，但是怎麼看最近最少使用呢？我們只要每次看過的書都放在最上面，然後最下面的一本就是最近最少看的了。
我們看一下LeetCode的第146題，對應的就是LRU緩存題目
實際上我們可以有很多種解法來實現LRU緩存，但是題目中要達到時間複雜度爲O(1),如果使用鏈表或者數組都是不能實現的，這個時候就可以使用散列表了，每次get的時候如果存在此數據，那麼我們就將它移動到鏈表的尾部，這樣在淘汰時我們只需要刪除鏈表的首地址就行了，而鏈表的刪除操作時間複雜度也是O（1）的,所以採用散列表加鏈表就可以實現。
下面我寫了兩個版本，第一個是採用了Java中自帶的HashTable來作爲散列，然後自定一個鏈表來實現，而另一個版本就是自定義一個散列表同時自定義一個鏈表來實現。使用自定義散列表和自定義鏈表的方案比較複雜實現圖如下。
其中prer是指上一個的地址，而next就是下一個的地址，data爲存放數據的，可能最難理解的就是hnext，其實hnext是爲了解決hash衝突的，一旦衝突了我們就把他掛在與之對應衝突數據的hnext上，這樣我們去獲取數據時只需要先Hash運算，然後再去看data的值是不是我們要找的值，如果不是就再通過hnext去找即可。
使用HashTable加雙向鏈表實現代碼如下
使用自定義HashMap加雙向鏈表實現，前方高能
