散列表也叫做哈希表(hash table),这种数据结构提供了键(key)和值(value)的映射关系。只要给出一个key，就可以高效查找它匹配的value，时间复杂度接近O(1);

哈希函数

哈希函数通过某种方式，把key和数组下标进行转换。
在java中，每个对象都有属于自己的hashcode，这个hashcode是区分不同对象的重要标识。无论对象自身的类型是什么，他们的hashcode都是一个整型变量。
最简单的转化方式是按照数组长度进行取模运算：

index = HashCode(Key)%Array.length

JDK中的哈希函数并没有直接采取取模运算，而是利用位运算的方式来优化性能。
通过哈希函数，我们可以把字符串或其他类型的Key，转化成数组的下标index
例如长度为8的数组

key = 001121,
index = HashCode(“001121”)%Array.length=1420036703%8=7

散列表的读写扩容操作

1、写操作：在散列表中插入新的键值对
例如调用：

hashMap.put("002931","王五");

具体实现方式：
1、通过哈希函数，将key转换成数组下标，例如5
2、如果数组小标5对应的位置没有元素，就把这个键值对填充到数组下标为5的位置
但是，由于数组的长度是有限的，当插入的键值对越来越多，不同的key通过哈希函数获得的下标可能是相同的
这种情况叫做哈希冲突
例如：

002936的对应数组下标为2,；
002947的对应数组下标也是2；

哈希冲突是无法避免的。解决哈希冲突的方法：
1、开放寻址法
例如：第6组键值对通过哈希函数得到下标2，该下标在数组中已经有了其他元素，那么就向后移动1位，观察数组下标3是否有空
如果下标3也被占用，那么就再向后移动，直到找到空的位置。
（寻址的方式有很多，并不一定只是简单地寻找当前元素的后一个元素，这里只是简单举例）
2、链表法
HashMap数组的每个元素不仅是一个键值对对象，还是一个链表的头结点。每一个键值对对象通过next指针指向它的下一个键值对结点。当新来的键值对映射到与之冲突的数组位置时，只需要插入对应的链表中即可：
如下图：

2、读操作：通过给定的key，在散列表中查找对应的value
例如：调用函数hashMap.get(“002936”)
具体步骤：（以链表法为例）
1、通过哈希函数，将key转换成数组下标，例如2
2、找到数组下标2对应的元素，如果这个元素的key是002936，那么就找到了
如果这个key不是002936，由于数组的每个元素都与一个链表对应，我们可以顺着链表慢慢往下找，看看能否找到与key相匹配的结点

3、扩容操作：
当经过多次元素插入，散列表达到一定的饱和度时，key映射位置发生冲突的概率会逐渐提高。这样一来，大量元素拥挤在相同的数组下标位置形成很长的链表，对后续的插入和查询操作都会有很大影响。
此时就需要进行扩容：
影响扩容的因素：
1、HashMap当前长度
2、HashMap的负载因子，默认值为0.75f(在JDK中)
衡量HashMap需要进行扩容的操作如下：

HashMap.Size>=Capacity x LoadFactor

扩容具体步骤：
1、扩容，创建一个新的键值对空数组，长度是原数组的两倍
2、重新Hash，遍历原来的键值对数组，把所有的键值对重新Hash到新数组中（因为数组长度变化后，hash的规则也发生变化了）
经过扩容后，散列表重新变得稀疏。