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哈希表（Hash Table）是一种高效的数据结构，广泛应用于各种编程语言和系统中。它通过哈希函数将键（Key）映射到存储位置，从而实现快速的插入、查找和删除操作。本文将详细介绍如何在JavaScript中实现哈希表，并探讨其性能优化方法。
哈希表是一种通过哈希函数将键映射到存储位置的数据结构。它通常由一个数组和一个哈希函数组成。哈希函数将键转换为数组的索引，从而快速定位存储位置。
哈希表广泛应用于各种场景，如：
哈希函数是将任意长度的输入（键）转换为固定长度的输出（哈希值）的函数。它的主要作用是将键映射到哈希表的存储位置。
hash(key) = key % size，其中size为哈希表的大小。hash(key) = floor(size * (key * A % 1))，其中A为常数。由于哈希函数的输出空间有限，可能会出现不同的键映射到同一个位置的情况，称为哈希冲突。常见的冲突处理方法包括开放地址法、链地址法等。
开放地址法是一种解决哈希冲突的方法，当发生冲突时，通过探测序列寻找下一个空闲位置。常见的探测方法包括线性探测、二次探测和双重哈希。
链地址法是一种解决哈希冲突的方法，当发生冲突时，将冲突的键值对存储在同一个位置的链表中。这种方法简单且易于实现。
再哈希法是一种解决哈希冲突的方法，当发生冲突时，使用另一个哈希函数重新计算哈希值，直到找到空闲位置。
公共溢出区法是一种解决哈希冲突的方法，当发生冲突时，将冲突的键值对存储在一个公共的溢出区中。这种方法适用于冲突较少的情况。
在JavaScript中，哈希表可以通过对象或数组实现。以下是一个简单的哈希表实现：
class HashTable {
constructor(size = 32) {
this.size = size;
this.table = new Array(size);
}
hash(key) {
let hash = 0;
for (let i = 0; i < key.length; i++) {
hash = (hash << 5) + key.charCodeAt(i);
hash = hash & hash; // Convert to 32bit integer
hash = Math.abs(hash);
}
return hash % this.size;
}
insert(key, value) {
const index = this.hash(key);
if (!this.table[index]) {
this.table[index] = [];
}
this.table[index].push({ key, value });
}
search(key) {
const index = this.hash(key);
if (this.table[index]) {
for (const item of this.table[index]) {
if (item.key === key) {
return item.value;
}
}
}
return undefined;
}
delete(key) {
const index = this.hash(key);
if (this.table[index]) {
this.table[index] = this.table[index].filter(item => item.key !== key);
}
}
}
插入操作通过哈希函数计算键的哈希值，然后将键值对存储在对应的位置。如果发生冲突，使用链地址法将键值对存储在链表中。
查找操作通过哈希函数计算键的哈希值，然后在对应的位置查找键值对。如果发生冲突，遍历链表查找对应的键值对。
删除操作通过哈希函数计算键的哈希值，然后在对应的位置删除键值对。如果发生冲突，遍历链表删除对应的键值对。
为了保持哈希表的高效性能，当哈希表的负载因子（即存储的元素数量与哈希表大小的比值）超过一定阈值时，需要进行扩容操作。扩容操作通常包括创建一个更大的哈希表，并将原有哈希表中的元素重新哈希到新的哈希表中。
resize(newSize) {
const oldTable = this.table;
this.size = newSize;
this.table = new Array(newSize);
for (const bucket of oldTable) {
if (bucket) {
for (const item of bucket) {
this.insert(item.key, item.value);
}
}
}
}
哈希表的空间复杂度为O(n)，其中n为存储的元素数量。
哈希表是一种高效的数据结构，通过哈希函数将键映射到存储位置，实现快速的插入、查找和删除操作。在JavaScript中，可以通过对象或数组实现哈希表，并通过链地址法解决哈希冲突。通过选择合适的哈希函数和动态调整哈希表大小，可以进一步优化哈希表的性能。
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