1.什么是散列表？
散列表也叫哈希表，这种数据结构提供了键（key）和值（value）的映射关系，。只要给出一个key，就可以高效的查找到它所匹配的value，时间复杂度接近于O(1)。
2.基本原理
2.1 散列表在本质上也是一个数组，，我们需要一个“中转站”，通过某种方式，把key和数组下标进行转换。这个中转站就叫做哈希函数。
2.2 哈希函数
哈希函数是怎么实现的呢？
这里以java的常用集合HashMap为例，看一看哈希函数在java中的实现。
在java及大多数面向对象的语言中，每一个对象都有属于自己的hashcode，这个hashcode是区分不同对象的重要标识。无论对象自身的类型是什么，它们的hashcode都是一个整型变量。
既然都是整形变量，想要转换成数组的下标也就不难实现了。最简单的转换方式就是按照数组长度进行取模运算：
index = HashCode（key）% Array.length
实际上，JDK中的哈希函数并没有直接采用取模运算，而是利用了位运算的方式来优化性能。
3.基本操作
有了哈希函数，就可以在散列表中进行读写操作了。
3.1 写操作
写操作就是散列表中插入新的键值对（在JDK中叫做Entry）。
如调用hashMap.put("002931","王五")，意思是插入一组key为002931，value为王五的键值对。
具体该怎么做呢？
第一步，通过哈希函数，将key转化为数组下标5。
第二步，如果数组下标5对应的位置没有元素，就把这个Entry填入到数组下标5的位置。
但是，由于数组的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，不同的key通过哈希函数获得的下标有可能是相同的。例如002936这个key对应的数组下标是2，002947这个key对应的数组下标也是2。
这种情况就叫做哈希冲突。
哈希冲突是无法避免的，因此只能想办法解决，解决哈希冲突的方法主要有两种：一种是开放寻址法，一种是链表法。
① 开放寻址法的原理很简单，当一个key通过哈希函数获得对应的数组下标已被占用时，我们可以“另谋高就”，寻找下一个空挡位置。
以上面两个重复的键值对为例，通过哈希函数得到的数组下标为2，该下标在数组中已经有了其他元素，那么就向后移动一位，看看数组下标3的位置是否有空，如果3也被占用，那么就再向后移动1位，看看数组下标4的位置是否有空，如果没有被占用，九八这个键值对存入数组下标为4的位置。
这其实就是开放寻址法的基本思路。当然在遇到哈希冲突时，寻址方式有很多种，并不一定只是简单的寻找当前元素的后一个元素，这里只是举一个简单的示例而已。在Java中，ThreadLocal所使用的就是开放寻址法。
② 链表法—被应用在Java的集合类HashMap中
HashMap数组中的每一个元素不仅是一个Entry对象，还是一个链表的头结点。每一个Entry对象通过next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到与之冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表中即可。
3.2 读操作
读操作就是通过给定的key，在散列表中查找到对应的value。
例如调用HashMap.get("003936")，意思是查找ke为002936的Entry在散列表中所对应的值。
具体该怎么做呢？
第一步，通过哈希函数，把key转换成数组下标2。
第二步，找到数组下标2所对应的元素，如果这个元素的key是002936，那么就找到了；如果key不是002936也没关系，由于数组的每个元素都与一个链表对应，我们可以顺着链表慢慢往下找，看看能否找到与key相匹配的节点。
3.3 扩容
3.3.1 什么时候需要扩容呢？
当经过多次元素插入，散列表达到一定饱和度时，key映射位置发生冲突的概率会逐渐提高。这样一来，大量元素拥挤在相同的数组下标位置，形成很长的链表，对后续插入操作和查询操作的性能都有很大的影响。这时，散列表就需要扩展它的长度，也就是进行扩容。
对于JDK中的散列表实现类HashMap来说，影响其扩容的因素有两个：
① Capacity，即HashMap的当前长度。
② LoadFactor，即HashMap的负载因子，默认值为0.75f。
衡量HashMap需要进行扩容的条件如下：
HashMap.Size >= Capacity * LoadFactor
3.3.2 散列表的扩容操作具体做了什么事情？
扩容不是简单的把散列表的长度扩大，二是经历了下面两个步骤：
① 扩容，创建一个新的Entry空数组，长度是原来的2倍。
② 重新Hash，遍历Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新的数组中。为什么要重新Hash呢？因为长度扩大以后，Hash的规则也随之改变。
经过扩容，原本拥挤的散列表重新变得稀疏，原有的Entry也重新得到了尽可能均匀的分配。
4.总结
以上就是散列表各种基本操作的原理，实现代码可以直接参考JDK中HashMap类的源码。
需要注意的是，关于HashMap的实现，JDK8和以前的版本有着很大的不同。当多个Entry被Hash到同一个数组下标位置时，为了提升插入和查找的效率，HahsMap会把Entry的链表转化为红黑树这种数据结构。我们可以认真地看一看两个版本的实现，绝对会受益匪浅。