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3 Hash Table/README.md

@@ -1,6 +1,4 @@
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-## 散列表
+# 散列表
 
 本节围绕以下内容展开：  
 
@@ -16,7 +14,18 @@
 散列表是算法在时间和空间上做出权衡的经典例子。通过一个散列函数，将键值key映射到记录的访问地址，达到快速查找的目的。如果没有内存限制，我们可以直接将键作为数组的索引，所有的操作操作只需要一次访问内存就可以完成。但这种情况不太现实。
 
 
-### 散列函数
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+## Hashmap应用
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+1.  cocos2d 游戏引擎  CCScheduler  
+2.  linux 内核bcache。 缓存加速技术，使用SSD固态硬盘作为高速缓存，提高慢速存储设备HDD机械硬盘的性能
+3.  hash表在海量数据处理中有广泛应用。如海量日志中，提取出某日访问百度次数最多的IP
+4.  Java 中HashMap实现。编程语言中HashMap是如何实现的呢?  说说 Java ， Golang
+5.  redis hash结构， set通常也是基于Hash结构实现
+
+
+
+## 散列函数
 
 散列函数就是将键转化为数组索引的过程。且这个函数应该易于计算且能够均与分布所有的键。
 
@@ -50,7 +59,12 @@ Hash hashCode(char *key){
 当然，还有其他的散列函数，如`平方取中法`, `随机数法`等。
 
 
-### 碰撞解决
+## 碰撞解决
+
+** 负载因子（load factor）**
+
+hash 表有一个特性， 随着元素越来越多， 新插入一个元素发生hash冲突的次数就会越来越多， 查找一个元素的速度也会越来越慢。
+
 
 不同的关键字得到同一个散列地址` f(key1)=f(key2) `，即为碰撞 。这是我们需要尽量避免的情况。常见的处理方法有：
 
@@ -58,7 +72,7 @@ Hash hashCode(char *key){
 2. 线性探测法
 
 
-#### 拉链法
+### 拉链法
 
 将大小为M的数组中的每个元素指向一条链表，链表中的每个节点都存储了散列值为该元素索引的键值对。每条链表的平均长度是N/M，N是键值对的总个数。如下图：
 
@@ -79,12 +93,12 @@ Hash hashCode(char *key){
 3. 遍历链表，删除结点  
 
 
-#### 线性探测法
+### 线性探测法
 
 使用大小为M的数组保存N个键值对，当碰撞发生时，直接检查散列表中的下一个位置。
 
 
-### 数据结构和算法
+## 数据结构和算法
 
 这里给出拉链法构造的hashmap的算法，表示如下：
 
@@ -198,17 +212,11 @@ HashMap *_putInList(HashMap *hashMap,int index,Key key,Value value){
 ```
 
 
-### Hashmap应用
+### 扩容
 
-1.  cocos2d 游戏引擎  CCScheduler  
-2.  linux 内核bcache。 缓存加速技术，使用SSD固态硬盘作为高速缓存，提高慢速存储设备HDD机械硬盘的性能
-3. hash表在海量数据处理中有广泛应用。如海量日志中，提取出某日访问百度次数最多的IP
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-## Java 中HashMap实现
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-编程语言中HashMap是如何实现的呢?  说说 Java ， Golang
+当hash表保存的键值对数量太多或太少，对hash 表进行扩容和缩容。合理控制内存的使用。
 
+redis hash中， rehash发生在扩容或缩容阶段，扩容是发生在元素的个数等于哈希表数组的长度时，进行2倍的扩容；缩容发生在当元素个数为数组长度的10%时，进行缩容
 
 
 ## 参考