hash算法查找的基本思想：
- 假设存在一种hash算法，使得每个对象的hash值都不同
- 那么给定一个足够大的数组，将每个对象存储在其hash值所对应的下标位置。
- 这样再查找该对象时，只要算出其hash值就可以立刻找到该对象
问题一：不存在使得每个对象hash值都唯一的算法，即如何解决hash冲突？
有两种方法可以解决
1. 开地址法
2. 链接法（java hashmap中用的就是这个，下面也只说这个）
使用如下的数据结构：
如果hash冲突，就在该hash所指向的链表中进行插入。
这也是为什么java中要求定义一个对象时，要同时定义其 hash算法 和 equesls算法的原因。
问题二：不可能给定一个足够大的数组，即如何在保证时间开销的情况下同时保证内存开销？
使用两个元素来满足这一点
1. hash表的长度
2. 散列因子
我们不能在计算机中使用一个足够大的数组，所以可以给hash表初始一个长度L。
在添加一个对象时，以 hash％L 的值作为其存储的下标位置
这样一来 hash 冲突的概率必然增加，这时散列因子的作用就来了
可以设定散列因子为 0.75，也就是说将hash表中 75％ 的下标位置都已存在相就对象时，就对hash表进行扩容（hashmap 就是这样搞的，扩容的倍数为原来的2倍）
（话说最好hash表的长度都是 2的倍数，这样有利什么来着也不深究了，适可而止吧）