JavaScript如何实现哈希表

# JavaScript如何实现哈希表

## 目录
1. [哈希表概述](#哈希表概述)
2. [JavaScript中的哈希表实现方式](#javascript中的哈希表实现方式)
3. [手动实现哈希表](#手动实现哈希表)
4. [哈希冲突解决方案](#哈希冲突解决方案)
5. [哈希表性能分析](#哈希表性能分析)
6. [实际应用场景](#实际应用场景)
7. [ES6+中的哈希结构](#es6中的哈希结构)
8. [常见问题与解决方案](#常见问题与解决方案)
9. [哈希表与其他数据结构的对比](#哈希表与其他数据结构的对比)
10. [进阶话题](#进阶话题)

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## 哈希表概述

哈希表（Hash Table）是一种通过哈希函数将键（key）映射到存储位置的数据结构...

### 基本概念
- **键值对存储**：每个元素包含key和value
- **哈希函数**：将任意大小的数据转换为固定大小的值
- **桶（Bucket）**：存储数据的容器
- **负载因子**：元素数量/桶数量

### 时间复杂度
| 操作 | 平均情况 | 最坏情况 |
|------|---------|---------|
| 查找 | O(1)    | O(n)    |
| 插入 | O(1)    | O(n)    |
| 删除 | O(1)    | O(n)    |

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## JavaScript中的哈希表实现方式

### 1. Object
```javascript
const hashMap = {};
hashMap["key1"] = "value1";

2. Map

const map = new Map();
map.set("key", "value");

3. WeakMap

const weakMap = new WeakMap();
const objKey = {};
weakMap.set(objKey, "private data");

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手动实现哈希表

基础实现

class HashTable {
  constructor(size = 53) {
    this.keyMap = new Array(size);
  }

  _hash(key) {
    let total = 0;
    const PRIME = 31;
    for (let i = 0; i < Math.min(key.length, 100); i++) {
      const char = key[i];
      const value = char.charCodeAt(0) - 96;
      total = (total * PRIME + value) % this.keyMap.length;
    }
    return total;
  }
}

完整实现

（此处展开set/get/delete等方法实现，约2000字详细代码和解释）

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哈希冲突解决方案

1. 链地址法

[
  [ ["key1", "val1"], ["key2", "val2"] ],
  [ ["key3", "val3"] ],
  null
]

2. 开放寻址法

• 线性探测
• 二次探测
• 双重哈希

（每种方法详细说明和代码示例）

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哈希表性能分析

影响因素

1. 哈希函数质量
2. 冲突解决策略
3. 负载因子管理

基准测试

（展示不同实现的性能对比数据）

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实际应用场景

1. 缓存系统

function memoize(fn) {
  const cache = new Map();
  return (...args) => {
    const key = JSON.stringify(args);
    if (cache.has(key)) return cache.get(key);
    const result = fn(...args);
    cache.set(key, result);
    return result;
  };
}

2. 数据索引

3. 唯一值检测

4. 密码存储

（每个场景详细说明和代码示例）

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ES6+中的哈希结构

Map vs Object

特性	Map	Object
键类型	任意类型	String/Symbol
顺序	插入顺序	无序
大小	size属性	手动计算

WeakMap的特殊用途

（讨论垃圾回收优势）

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常见问题与解决方案

1. 哈希碰撞攻击防护

2. 动态扩容策略

3. 内存泄漏预防

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哈希表与其他数据结构的对比

vs 数组

vs 二叉搜索树

vs 跳表

（对比查询、插入、删除等操作性能）

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进阶话题

一致性哈希

分布式哈希表

完美哈希函数

（每个话题深入讲解）

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总结

（全文要点回顾和未来展望） “`

注：实际撰写时需要： 1. 补充完整代码示例 2. 添加性能测试数据 3. 扩展每个章节的详细说明 4. 添加图表和示意图 5. 包含参考文献和延伸阅读

建议每个主要章节保持1500-2000字左右的篇幅，通过代码示例、性能对比和实际案例来充实内容。