一.哈希
🧥1.概念
在Java中，哈希（Hash）是一个广泛应用于数据结构和算法中的概念，主要用于快速查找、存储和比较数据。哈希的核心在于哈希函数（Hash Function），它将输入（通常称为键，key）映射到一个固定范围的输出值，这个输出值称为哈希值（Hash Value）或哈希码（HashCode）。哈希的目的在于将原本复杂、不规则的数据转化为简洁的、固定长度的值，使得数据的存储和检索更加高效。
🩳2.Object类的hashCode()方法:
Java中的每个对象都继承自Object类，而Object类有一个hashCode()方法，这个方法被设计用来返回对象的哈希码。默认的hashCode()实现通常基于对象的内存地址，但子类通常会重写此方法，以便根据对象的实际内容生成更有意义的哈希值，这对于使用对象作为键的哈希表操作尤为重要。
作用：
hashCode()方法返回对象的哈希码值（哈希码），是一个int类型的整数。
哈希码是根据对象的内存地址或者根据对象的内容计算得到的一个唯一标识符。
在Java中，hashCode()方法通常与equals()方法一起使用，用于判断两个对象是否相等。
默认实现：
在Object类中，hashCode()方法的默认实现是根据对象的内存地址计算得到的哈希码。
换句话说，如果两个对象在内存中的地址不同，那么它们的哈希码也会不同。
重写规则：
在自定义类中，通常需要重写hashCode()方法，以便根据对象的内容来生成哈希码，而不是依赖于默认的内存地址。
如果重写了equals()方法，就应该同时重写hashCode()方法，保证相等的对象拥有相等的哈希码。
重写hashCode()方法时，应该遵循以下规则：
相等的对象必须具有相等的哈希码。
不相等的对象尽量产生不同的哈希码，以减少哈希冲突的发生。
使用场景：
在集合类中，如HashMap、HashSet等，hashCode()方法被用于确定对象在集合中的存储位置，加快数据的查找速度。
当我们需要比较自定义类的对象是否相等时，通常会重写equals()和hashCode()方法。
总之，Object类的hashCode()方法是用于获取对象的哈希码的方法，可以通过重写该方法来根据对象的内容生成哈希码，以便在集合中进行快速查找和比较。
👚3.String类的哈希码:
String类是一个典型重写了hashCode()方法的类，它根据字符串的内容计算哈希值，这意味着内容相同的字符串将拥有相同的哈希值，这有助于在哈希表中快速定位和比较字符串。
👠4.注意事项:
哈希函数应该是高效的，即计算速度快。
哈希函数应该尽量均匀分布，以减少哈希冲突。
哈希值虽然可以用于快速比较，但不保证绝对唯一，因此在判断对象相等时，除了比较哈希值外，还需要比较对象的实际内容（通过equals()方法）。
在实现自定义类的hashCode()时，应当遵守与equals()方法的一致性原则，即如果两个对象通过equals()判断为相等，它们的哈希码也必须相等。反之，哈希码相等的对象不一定通过equals()判断相等。
🎷二.哈希桶
哈希桶（Hash Bucket）是哈希表（Hash Table）中用于解决哈希冲突的一种常用方法，它是哈希表数据结构的一个重要组成部分。哈希桶是哈希表中存储元素的地方，通常是一个数组。每个桶都有一个索引，通过哈希函数计算得到的哈希值会决定元素被放置在哪个桶中。
🪗1.哈希桶原理
哈希桶解决哈希冲突的方法是，将哈希表的每个槽（或索引）扩展为一个“桶”（Bucket），这个桶本质上是一个数据结构（通常是链表、数组或其他容器），可以存储多个具有相同哈希值的元素。具体来说，当一个键通过哈希函数计算得到的索引已经有其他元素时，新的元素会被添加到这个索引对应的桶中，而不是覆盖原有的元素。
🎸2.哈希桶的实现细节
哈希函数：用于将键转换成索引。好的哈希函数能够尽量均匀地分布元素，减少冲突。
桶的实现：常用的桶实现是链表，因为链表插入和删除操作的时间复杂度较低。但在Java 8以后的HashMap中，当桶中的元素数量达到一定阈值时，会将链表转换为红黑树，以进一步优化查询性能。
负载因子：表示哈希表中已填入元素的数量与哈希表长度的比例，用于衡量哈希表的填充程度。当负载因子超过某个预设值时，哈希表会进行扩容，重新调整大小，以减少冲突，保持高效性能。
扩容：扩容通常涉及创建一个新的、更大容量的哈希表，并将原哈希表中的所有元素重新哈希到新表中。这个过程可以确保桶的平均长度减少，从而减少冲突。
冲突处理：当多个键映射到同一索引时，桶中的链表（或红黑树）结构用于存储这些冲突的键值对，并通过遍历链表（或树）来查找具体的元素。
3.总结
哈希桶机制通过将冲突的元素组织在一起，而非直接覆盖，保证了哈希表的灵活性和高效性。它允许哈希表在面对大量数据时仍能保持较好的性能，尤其是在冲突较多的情况下。通过调整哈希函数、负载因子和适时的扩容，可以进一步优化哈希表的效率。在Java中，HashMap和HashSet就是使用哈希桶来实现的，它们是Java集合框架中非常重要的组件。
📲三.解决哈希冲突的常用方法*
解决哈希冲突是哈希表设计中的关键环节，目的是确保即使两个或多个键通过哈希函数计算出相同的索引，也能高效地存储和检索这些键值对。以下是几种常用的解决哈希冲突的方法：
1. 开放定址法（Open Addressing）
线性探测法（Linear Probing）：当发生冲突时，从冲突位置开始，沿着数组线性地检查下一个位置，直到找到一个空位。这种方法简单，但容易造成“聚集”现象，影响查找效率。
二次探测法（Quadratic Probing）：在冲突发生后，按照某种探测序列（通常是二次的，如i^2 + c）寻找下一个空位，这可以减少聚集现象。
双重散列法（Double Hashing）：使用第二个哈希函数来计算步长，当发生冲突时，按步长跳跃寻找下一个可用位置，以减少探测的顺序性。
2. 再哈希法（Rehashing）
当第一个哈希函数导致冲突时，使用第二个、第三个不同的多个哈希函数继续尝试寻找空闲位置。这种方法减少了冲突的机会，但增加了计算开销。
