哈希表是一种非常高效的数据结构，通过一个称为哈希函数的函数将键映射到存储桶或槽中，从而实现快速的数据存取。然而，由于不同的键可能会哈希到相同的值——这种现象称为“冲突”——因此需要有效的冲突解决策略。以下是关于哈希表的深入分析以及如何在Java中模拟实现，包括常见的冲突解决方法。

哈希表基础

1. 哈希函数：用于将输入（键）转换为整数（哈希值），再将其取模数组大小以得到数组索引。
2. 负载因子：表示当前哈希表的填充程度，通常用已存元素个数除以数组大小来表示。当负载因子超过某个阈值时，通常需要调整（如扩容）。

冲突解决策略

1. 链地址法（分离链接法）：

   • 每个桶（数组中的每个位置）维护一个链表，所有哈希到同一个值的元素都存储在该链表中。

2. 开放地址法（开放定址法）：

   • 所有元素都存储在数组中，通过探测序列来解决冲突，常用的探测方法有线性探测、二次探测和双重哈希。

Java模拟实现

下面是用Java实现上述两种常用冲突解决方法的示例代码：

1. 链地址法

import java.util.LinkedList;  
class HashTableChaining<K, V> {  
    private class Node {  
        K key;  
        V value;  
        Node(K key, V value) {  
            this.key = key;  
            this.value = value;  
        }  
    }  
    private LinkedList<Node>[] table;  
    private int size;  
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;  
    public HashTableChaining() {  
        table = new LinkedList[DEFAULT_CAPACITY];  
        for (int i = 0; i < table.length; i++) {  
            table[i] = new LinkedList<>();  
        }  
        size = 0;  
    }  
    private int hash(K key) {  
        return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % table.length;  
    }  
    public void put(K key, V value) {  
        int index = hash(key);  
        for (Node node : table[index]) {  
            if (node.key.equals(key)) {  
                node.value = value;  
                return;  
            }  
        }  
        table[index].add(new Node(key, value));  
        size++;  
    }  
    public V get(K key) {  
        int index = hash(key);  
        for (Node node : table[index]) {  
            if (node.key.equals(key)) {  
                return node.value;  
            }  
        }  
        return null;  
    }  
    public boolean remove(K key) {  
        int index = hash(key);  
        LinkedList<Node> bucket = table[index];  
        for (Node node : bucket) {  
            if (node.key.equals(key)) {  
                bucket.remove(node);  
                size--;  
                return true;  
            }  
        }  
        return false;  
    }  
    public int size() {  
        return size;  
    }  
}  

2. 开放地址法（线性探测）

class HashTableOpenAddressing<K, V> {  
    private class Node {  
        K key;  
        V value;  
        Node(K key, V value) {  
            this.key = key;  
            this.value = value;  
        }  
    }  
    private Node[] table;  
    private int size;  
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;  
    private static final double LOAD_FACTOR = 0.75;  
    public HashTableOpenAddressing() {  
        table = new Node[DEFAULT_CAPACITY];  
        size = 0;  
    }  
    private int hash(K key, int probe) {  
        return (key.hashCode() & 0x7fffffff + probe) % table.length;  
    }  
    public void put(K key, V value) {  
        if (size >= LOAD_FACTOR * table.length) {  
            resize();  
        }  
        int probe = 0;  
        int index = hash(key, probe);  
        while (table[index] != null && !table[index].key.equals(key)) {  
            probe++;  
            index = hash(key, probe);  
        }  
        if (table[index] == null) {  
            size++;  
        }  
        table[index] = new Node(key, value);  
    }  
    public V get(K key) {  
        int probe = 0;  
        int index = hash(key, probe);  
        while (table[index] != null && !table[index].key.equals(key)) {  
            probe++;  
            index = hash(key, probe);  
        }  
        return table[index] != null ? table[index].value : null;  
    }  
    public boolean remove(K key) {  
        int probe = 0;  
        int index = hash(key, probe);  
        while (table[index] != null && !table[index].key.equals(key)) {  
            probe++;  
            index = hash(key, probe);  
        }  
        if (table[index] != null) {  
            table[index] = null;  
            size--;  
            return true;  
        }  
        return false;  
    }  
    private void resize() {  
        Node[] oldTable = table;  
        table = new Node[oldTable.length * 2];  
        size = 0;  
        for (Node node : oldTable) {  
            if (node != null) {  
                put(node.key, node.value);  
            }  
        }  
    }  
    public int size() {  
        return size;  
    }  
}  

小结

1. 链地址法适合在负载因子较高时使用，因为影响的是链表长度，不是整体结构。
2. 开放地址法在负载因子低时性能更优，但是探测可能耗费更多时间。

在实际使用中，选择合适的哈希表实现和参数设置（如哈希函数、负载因子）是关键，以达到优化性能的目的。Java中的HashMap类本质上也是采用了链地址法的方式实现的。