hash演算法查詢的基本思想：

1. 假設存在一種hash演算法，使得每個物件的hash值都不同
2. 那麼給定一個足夠大的陣列，將每個物件儲存在其hash值所對應的下標位置。
3. 這樣再查詢該物件時，只要算出其hash值就可以立刻找到該物件

問題一：不存在使得每個物件hash值都唯一的演算法，即如何解決hash衝突？

有兩種方法可以解決
1. 開地址法
2. 連結法（java hashmap中用的就是這個，下面也只說這個）

使用如下的資料結構：

如果hash衝突，就在該hash所指向的連結串列中進行插入。
這也是為什麼java中要求定義一個物件時，要同時定義其 hash演算法 和 equesls演算法的原因。

問題二：不可能給定一個足夠大的陣列，即如何在保證時間開銷的情況下同時保證記憶體開銷？

使用兩個元素來滿足這一點
1. hash表的長度
2. 雜湊因子

我們不能在計算機中使用一個足夠大的陣列，所以可以給hash表初始一個長度L。
在新增一個物件時，以 hash％L 的值作為其儲存的下標位置
這樣一來 hash 衝突的概率必然增加，這時雜湊因子的作用就來了
可以設定雜湊因子為 0.75，也就是說將hash表中 75％ 的下標位置都已存在相就物件時，就對hash表進行擴容（hashmap 就是這樣搞的，擴容的倍數為原來的2倍）
（話說最好hash表的長度都是 2的倍數，這樣有利什麼來著也不深究了，適可而止吧）