哈希表与链表结合的优势

# 1. 哈希表和链表基础

哈希表是一种基于键值对的数据结构，通过哈希函数将键映射到数组索引，实现快速查找。链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

哈希表具有时间复杂度为 O(1) 的快速查找和插入操作，但空间开销较高。链表具有 O(n) 的时间复杂度，但空间开销较低。

# 2. 哈希表与链表结合的理论优势

哈希表和链表作为两种重要的数据结构，各自具有独特的优势。将它们结合使用，可以充分发挥各自的优点，弥补彼此的不足，从而获得更优越的性能。

### 2.1 哈希表和链表的特性对比

**哈希表**是一种基于哈希函数的快速查找数据结构。它将数据元素存储在一个数组中，每个元素都对应一个哈希值。通过计算数据的哈希值，可以快速定位到数据所在的数组位置，从而实现高效的查找。

**链表**是一种基于指针的线性数据结构。它由一系列节点组成，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。链表的优势在于插入和删除操作的效率高，因为只需要修改指针即可。

### 2.2 结合后的优势：空间和时间效率优化

将哈希表和链表结合使用，可以充分利用哈希表的快速查找优势和链表的插入删除效率优势。

**空间效率优化：**

哈希表可以快速定位数据元素，但它需要为所有可能的哈希值分配空间，即使某些哈希值没有对应的元素。而链表只为实际存储的数据元素分配空间，因此可以节省空间。

**时间效率优化：**

链表的插入和删除操作效率高，但查找操作需要遍历整个链表。而哈希表可以快速查找数据元素，因此结合使用时，可以实现快速查找和高效插入删除。

**代码示例：**

class HashTableWithLinkedList:
    def __init__(self, size):
        self.table = [None] * size

    def put(self, key, value):
        hash_value = hash(key) % len(self.table)
        if self.table[hash_value] is None:
            self.table[hash_value] = LinkedList()
        self.table[hash_value].append((key, value))

    def get(self, key):
        hash_value = hash(key) % len(self.table)
        if self.table[hash_value] is not None:
            node = self.table[hash_value].head
            while node is not None:
                if node.data[0] == key:
                    return node.data[1]
                node = node.next
        return None

**代码逻辑分析：**

* `put()`方法：计算数据的哈希值，并根据哈希值将数据插入到相应的链表中。如果该哈希值对应的链表不存在，则创建一个新的链表。
* `get()`方法：计算数据的哈希值，并根据哈希值查找对应的链表。如果链表存在，则遍历链表查找数据元素。

**参数说明：**

* `size`：哈希表的大小
* `key