学习地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Zt411o7Rn【数据结构与算法基础-java版】
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笔记01【01-09】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106742935【概述、数组基本使用】【源码、课件】
笔记02【10-18】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106746038【栈、队列、单链表、链表、递归】
笔记03【19-27】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106784224【八大排序算法】
笔记04【28-33】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106823785【树结构概述、二叉树】
笔记05【34-39】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106832176【顺序存储二叉树、堆排、线索二叉树】
笔记06【40-48】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106843814【赫夫曼树、解码、压缩&解压文件】
笔记07【49-54】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106886659【二叉排序树】
笔记08【55-57】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106896570【平衡二叉树(AVL)】
笔记09【58-60】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106852286【计算机数据存储原理、2-3树、B树】
笔记10【61-63】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106936504【哈希表、散列函数设计、解决冲突】
笔记11【64-67】https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/106939350【图概述、图遍历（DFS、BFS）】
目 录
P61 5.1 哈希表概述
1、哈希表概念
百度百科：https://baike.baidu.com/item/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8/5981869?fr=aladdin
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后，若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash)表，函数f(key)为哈希(Hash)函数。
若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数，按这个思想建立的表为散列表。
对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突（英语：Collision）。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。
若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数（Uniform Hash function），这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。
哈希表（散列表）：关键字年龄，通过存储位置（取余/减去固定值），返回相应的数据。
P62 5.2 散列函数的设计
散列函数的设计：计算简单、分布均匀。
直接定址法（直接、计算简单、不好用、分布不均匀）：将关键字作为 下标(存储地址)。【电话号码，不适合！】
数字分析法：需要提前知道关键字。
平方取中法：数字进行平方运算，取中间1、2、3个数字。
随机数法：存储地址=random();
哈希表底层，使用数组。
P63 5.3 散列冲突的解决方案
散列函数：解决地址冲突问题。【数据：11、12、22、21、23】【取余法（%10）】
1、开放地址法
1.1、线性探测法
线性探测法：数据冲突，紧跟着数据 进行存储。问题：数据聚集。
1.2、二次探测法
二次探测法：解决数据聚集问题。数据所在的位置，已有数据，根据 1^2、2^2、3^2……往后放。
1.3、再哈希法
散列函数
2、链地址法
链表：无限延伸。
