NSDictionary实现原理

字典原理

• NSDictionary（字典）是使用 hash表来实现key和value之间的映射和存储的， hash函数设计的好坏影响着数据的查找访问效率。数据在hash表中分布的越均匀，其访问效率越高。而在Objective-C中，通常都是利用NSString 来作为键值，其内部使用的hash函数也是通过使用 NSString对象作为键值来保证数据的各个节点在hash表中均匀分布。
• 方法：- (void)setObject:(id)anObject forKey:(id)aKey;
• Objective-C中的字典NSDictionary底层其实是一个哈希表

哈希原理

• 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。
• 哈希概念：哈希表的本质是一个数组，数组中每一个元素称为一个箱子(bin)，箱子中存放的是键值对。

哈希存储过程

1. 根据 key 计算出它的哈希值 h。
2. 假设箱子的个数为 n，那么这个键值对应该放在第 (h % n) 个箱子中。
3. 如果该箱子中已经有了键值对，就使用开放寻址法或者拉链法解决冲突。

在使用拉链法解决哈希冲突时，每个箱子其实是一个链表，属于同一个箱子的所有键值对都会排列在链表中。

哈希表还有一个重要的属性: 负载因子(load factor)，它用来衡量哈希表的空/满程度，一定程度上也可以体现查询的效率，计算公式为：负载因子 = 总键值对数 / 箱子个数

负载因子越大，意味着哈希表越满，越容易导致冲突，性能也就越低。因此，一般来说，当负载因子大于某个常数(可能是 1，或者 0.75 等)时，哈希表将自动扩容。

哈希表在自动扩容时，一般会创建两倍于原来个数的箱子，因此即使 key 的哈希值不变，对箱子个数取余的结果也会发生改变，因此所有键值对的存放位置都有可能发生改变，这个过程也称为重哈希(rehash)。

哈希表的扩容并不总是能够有效解决负载因子过大的问题。假设所有 key 的哈希值都一样，那么即使扩容以后他们的位置也不会变化。虽然负载因子会降低，但实际存储在每个箱子中的链表长度并不发生改变，因此也就不能提高哈希表的查询性能。

基于以上总结，哈希表的两个问题:

• 如果哈希表中本来箱子就比较多，扩容时需要重新哈希并移动数据，性能影响较大。
• 如果哈希函数设计不合理，哈希表在极端情况下会变成线性表，性能极低。