无论是数组还是链表，其对数据的查询表现都比较无力，要想知道一个元素是否在数组或链表中，只能从前向后挨个对比。在后续将会分析的二叉排序树中，还会将数据排序以进行二分查找，将时间复杂度从O(n)降低到O(lg n)。

出现这个问题的根源在于，我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置，那有没有办法消除这个对比的过程呢？哈希表就是解决查询问题的一种方案。

什么是哈希表与Hash函数

通俗来讲，哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构，它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素，这种映射主要是使用Hash函数。

因为不同需求需要的key类型不一致，可能是int，可能是String，也可能是其他任意对象。但是内存地址却不能以这些对象来寻址，因而Hash函数的作用就是把这些对象通过合理的方式转为int类型，从而完成数据的存储。Hash函数需要保证的是对于相同的key，其计算结果总是相同的。

这个过程就好比我们用拼音查字典。如果要查一个字，我们不会从第一页到最后一页挨着看，这将需要很长的时间，而是根据其发音先在拼音表中找到对应的页数，直接定位到对应的页即可。当然，由于有许多发音一致的汉字，所以我们可能依然需要逐个对比，但这复杂度就小太多了。

哈希表的过程就和上述例子一致，我们根据元素的key，通过hash函数直接定位其位置。然而类似于许多汉字的发音一致一样，也会有许多的key通过hash函数定位的结果一致，这就是发生了所谓的哈希碰撞。

解决哈希碰撞的方法

目前比较通用的方法，就是使用数组+链表组合的方式。当出现哈希碰撞时，在该位置的数据就通过链表的方式链接起来，如下图所示：

哈希表的结构示意图
在JDK1.7及之前的版本中，HashMap的存储结构和上图是一致的，在JDK1.8之后还加入了红黑树以进一步优化，在后续文章中我们会对其进行详尽的分析。

哈希表的优缺点

哈希表是一种优化存储的思想，具体存储元素的依然是其他的数据结构。设计良好的哈希表，能同时兼备数组和链表的优点，它能在插入和查找时都具备良好的性能。然而设计不好的哈希表，有可能会出现较多的哈希碰撞，导致链表过长，从而哈希表会更像一个链表。还有当数据量很大时，为防止链表过长，就需要对数组进行扩容，这时就涉及到了数组的拷贝，其对性能的影响也很严重，所以需要提前对可能的情况有良好的预测，才能真正发挥哈希表的优势。