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如果没有内存限制，我们可以直接将键作为（可能是一个超大的）数组的索引，那么所有查找操作只需要访问内存一次即可完成。但这种理想情况不会经常出现，因为当键很多时需要的内存太大。另一方面，如果没有时间限制，我们可以使用并进行顺序查找，这样就只需要很少的内存。而散列表则使用了适度的空间和时间并在这两个极端之间找到了一种平衡。事实上，我们不必重写代码，只需要调整的参数就可以在空间和时间之间作出取舍。我们会使用概率论的经典结论来帮组我们选择适当的参数。
理想情况下，不同的键都能转化为不同的索引值。当然，这只是理想情况，所以我们需要面对两个或者多个键都会散列到相同的索引值的情况。
一个Hash函数能够将键转换为数组索引，Hash算法的第二部是碰撞处理，也就是处理两个或多个键的Hash值相同的情况。一种直接的办法是将大小为 M 的数组中的每个元素指向一条链表，链表中的每个结点都存储了Hash值为该元素的索引的键值对。这种方法被称为“拉链法”，因此发生冲突的元素都被存储在一个链表中。
这种方法的基本思想就是选择足够大的M，使得所有链表都尽可能短以保证高效的查找。查找分两步：首先根据Hash值找到对应的链表，然后沿着链表顺序查找对应的键。
当你能够预知所需要的符号表的大小时，该方法能够得到不错的性能。一种更可靠的方案是动态调整链表数组的大小，这样无论在符号表中有多少键值对都能保证链表较短。
