哈希表（散列表）的工作原理
哈希表是一种使用哈希函数组织数据，以支持快速插入和搜索的数据结构。它通过哈希函数将输入的键（key）映射到表中的一个位置（即索引或槽位），从而以接近常数时间复杂度进行查找、插入和删除操作。
哈希表的基本工作流程如下：
哈希函数：哈希函数接受一个输入（键），并返回一个整数（哈希值）。这个整数通常用于数组或类似结构的索引，以确定数据存储的位置。
插入：当一个新的键值对需要被插入到哈希表中时，首先使用哈希函数计算键的哈希值，然后将该键值对存储在由哈希值指定的位置。
查找：查找操作与插入类似，通过哈希函数找到键对应的哈希值，然后直接访问该位置来检索值。
删除：删除操作也是基于哈希值来找到并移除相应的键值对。
Python中字典的哈希表实现
在Python中，字典（dict）是通过哈希表实现的。每个字典项都是一个键值对（key-value pair），其中键是唯一的，并且通过一个哈希函数映射到表中的位置。
Python字典的哈希表实现特性：
- 动态扩容：Python的字典会根据需要动态地增加其容量（即内部数组的大小），以减少哈希冲突。
- 开放寻址法 vs 链地址法：Python字典使用链地址法（也称为分离链接法）来解决哈希冲突。即，每个槽位不直接存储值，而是存储一个指向链表头部的指针，链表中的每个节点都包含键值对。
- 哈希冲突解决：如上所述，当两个或多个键通过哈希函数映射到同一个槽位时，就会发生冲突。Python通过链地址法解决这种冲突，即在发生冲突的槽位上存储一个链表，链表中的每个节点都包含一个键值对。
哈希冲突是如何解决的？
在Python字典中，哈希冲突通过以下方式解决：
- 链地址法：当哈希冲突发生时，即在同一个槽位上需要插入第二个键值对时，Python会在该槽位上创建一个链表（如果之前不存在的话），并将新的键值对作为链表的新节点添加到链表的头部或尾部（Python实现可能有所不同，但通常是头部）。
- 重新哈希：虽然Python字典的哈希冲突解决不直接涉及重新哈希，但字典的扩容操作（当元素数量超过当前容量的某个比例时）会重新计算所有元素的哈希值，并将它们重新分配到新的、更大的表中，以减少冲突。
综上所述，Python字典通过哈希表和链地址法高效地实现了键值对的快速查找、插入和删除。
