我们知道，散列表查询的时间复杂度为O(1)，比起无序数组的O(n)和有序数组的O(logn)速度要快太多。在很多语言框架中已经帮我们封装好了散列表，比如java的Map、C#的Dictionary等。散列表也有其它叫法，比如字典、映射等。它主要是key-value结构，下面我们就看下散列表是怎么实现查询的O(1)。
散列表最主要的是对key进行散列运算，所以需要一个计算散列的函数。我们先制定一个规则，比如：
然后散列值等于每个字符的乘积之和。比如key=bad，则计算出的散列值就等于
2*1*4=8
。散列规则可以由你自由定义，但尽量保证能平均分布，减少出现相同散列值。
我们来看一个例子，假如存储下面这个javascript散列表：
var maps = {'bad':'evil','cab':'poll','dab':'jack'};
程序先为maps对象开辟内存空间，比如内存中连续的十个格子（内存地址），如下图：
![]()
先存入bad，对其进行散列运算：
2*1*4=8
，然后我们将value值放到第八个格子里，如下图：
![]()
接着再存入cab，对其进行散列运算：
3*1*2=6
，然后我们将value值放到第六个格子里，如下图：
![]()
最后存入dab，对其进行散列运算：
4*1*2=8
，然后我们将value值放到第八个格子里。不过这时，第八个格子已经有值了，这里发生了散列值冲突。这时我们该怎么处理呢？可以将小格子里的值改为存放一个数组，即将两个键值对放入一个格子里，如下图：
![]()
以上我们就完成了一个散列表的存储，其中最主要就是对key进行散列计算。散列表可以实现查询、插入、删除的时间复杂度为O(1)。性能上要比无序数组(O(n))、有序数组(O(logn))等高出太多。
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