哈希表用来快速判断一个元素是否出现在集合里

例如查询一个名字是否出现在这个学校里，要枚举的话时间复杂度是O(n)，如果使用哈希表就是O(1)

初始化学校所有学生名字都在哈希表里面，通过索引就能判断是否存在

将学生姓名映射到哈希表上就是哈希函数

哈希函数

通过hashCode把名字转换为数值，一般hashcode是通过特定编码形式，将其他数据格式转换为不同的值，这样就把学生名字映射到哈希表上的索引数字了

如果hashcode得到的数值＞哈希表的大小， 就对数值进行取模，保证学生姓名一定映射到哈希表上

如果学生数量＞哈希表的大小 ->哈希碰撞

哈希碰撞

小李和小王都映射到哈希表索引下标为1的位置，这种现象就叫哈希碰撞

哈希碰撞的解决方法：拉链法和线性探测法

拉链法

（数据规模是dataSize， 哈希表的大小为tableSize）

拉链法就是要选择适当的哈希表的大小，这样既不会因为数组空值而浪费大量内存，也不会因为链表太长而在查找上浪费太多时间。

线性探测法

保证tableSize > dataSize，依靠哈希表的空位来解决碰撞问题

Python可以参考 List列表、Set集合、字典Dictionary

总结

快速判断一个元素是否出现在集合里，考虑哈希法