前言
哈希表是开发过程中最常使用的一种数据结构，该数据结构不是使用自定义的键来存储 map 中的值，而是对键执行散列函数，以返回数组中一个项目的确切索引。
原理
创建一个长度等于哈希表中键/值对的预期数量的数组。数组越大，发生碰撞的机会就越低
创建一个散列函数，它将获取您要添加的键的值并将其转换为数字。此功能越好，碰撞的机会就越低
取散列函数生成的数字并计算与数组长度的模数。（例如，如果散列为 1234，数组长度为 100，则计算 1234 % 100）。这将是要存储值的数组中的索引。
Go 语言实现
将哈希表表示为 map，实现四个功能：
Insert()
Search()
Delete()
Size()
首先，可以为底层数据存储选择一个数组大小（桶数量）。在目前的实现是固定大小的，但在实际的版本将能够在键的数量达到数组的长度时，动态地创建一个更大的数组（Java JDK 7 hashmap 的实现方式）。
const ArraySize = 7 // 哈希表的桶数量
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其次，像链表一样，也需要节点用来存储数据定义：
// 桶结构（本质即链表)type bucket struct { head *bucketNode}
// 桶节点type bucketNode struct { key string next *bucketNode}
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定义哈希表数据结构：
// 哈希表结构体type HashTable struct { array [ArraySize]*bucket}
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最终，哈希表能有的链表数量与其桶数量相同。
哈希映射中最重要的事情之一可能是哈希函数。接下来是哈希函数，hashFunction() 函数使用了模运算符：
// 哈希函数func hash(key string) int { sum := 0 for _, v := range key { sum += int(v) } return sum % ArraySize}
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接下来是插入、查找和删除功能：
// 插入将传入一个 key 参数，并将其添加到哈希表中func (ht *HashTable) Insert(key string) { index := hash(key) ht.array[index].insert(key)}
// 查找将接收一个 key 参数，如果在表中，则返回 true，如果不在，则返回 falsefunc (ht *HashTable) Search(key string) bool { index := hash(key) return ht.array[index].search(key)}
// 删除将接收一个 key 参数，并从哈希表中删除它func (ht *HashTable) Delete(key string) { index := hash(key) ht.array[index].delete(key)}
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以下是通过链表的方式实现的查找、插入和删除：
// 链表查找func (b *bucket) search(k string) bool {
currNode := b.head for currNode != nil { if currNode.key == k { return true } currNode = currNode.next } return false}
// insert 将输入一个 key ，用 key 创建一个节点，并将该节点放入桶内func (b *bucket) insert(k string) { if !b.search(k) { newNode := &bucketNode{key: k} newNode.next = b.head b.head = newNode } else { fmt.Print(k, "already exists!") }}
// delete 将接收一个 key ，并从桶中删除该节点func (b *bucket) delete(k string) {
if b.head.key == k { b.head = b.head.next return }
prevNode := b.head for prevNode.next != nil { if prevNode.next.key == k { // 删除 prevNode.next = prevNode.next.next return } prevNode = prevNode.next }}
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main 函数如下：
func main() { hashTable := Init() list := []string{ "A", "B", "C", "D", }
for _, v := range list { hashTable.Insert(v) }
hashTable.Delete("C")}
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总结
哈希表可以在 O(1) 的时间内访问键和值。哈希表非常适用于字典，或其他需要搜索大量数据的应用中。
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