数组与哈希表的关联：理解哈希表底层原理

# 1.1 数组的定义和概念

数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素集合。它通过索引来访问元素，索引从 0 开始递增。数组的长度在创建后便确定，不可改变。在大多数编程语言中，数组可以存储基本数据类型或对象。

### 1.2 数组的使用和操作

数组的初始化可以指定长度或直接赋值元素。通过索引，可以读取或修改数组中的元素。常见操作包括添加元素、删除元素、遍历数组以及查找特定元素。数组在内存中连续存储，因此具有快速随机访问的特性。

数组的使用非常普遍，例如用于实现列表、栈、队列等数据结构。掌握数组的基本操作对于编写高效的程序至关重要。

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### 第二章：认识哈希表及其应用

- **2.1 哈希表的概念和原理**

- 2.1.1 什么是哈希表？
- 哈希表是一种数据结构，通过哈希函数将键映射到表中的一个位置，以实现快速的插入、删除和查找操作。
- 2.1.2 哈希函数的作用

- 哈希函数是用来将不定长的输入，通过运算得到固定长度的输出，这个输出被称为哈希值，通常用来表示数据的索引或标识。

- **2.2 哈希表的内部存储结构**

- 2.2.1 哈希表的存储方式
- 哈希表通常由一个数组构成，通过哈希函数计算键的哈希值，然后将键值对存储在对应哈希值索引处。
- 2.2.2 冲突解决方法
- 冲突指不同的键经过哈希函数得到相同的哈希值，在哈希表中存储键值对时需要解决。常见的解决方法包括开放寻址法和链式法。

    # 开放寻址法解决冲突
    def linear_probe(hash_table, key, value):
        index = hash_function(key)
        while hash_table[index] is not None:
            index = (index + 1) % table_size
        hash_table[index] = (key, value)

    # 链式法解决冲突
    class Node:
        def __init__(self, key, value):
            self.key = key
            self.value = value
            self.next = None
    def separate_chaining(hash_table, key, value):
        index = hash_function(key)
        if hash_table[index] is None:
            hash_table[index] = Node(key, value)
        else:
            node = hash_table[index