散列表：

? 散列表是一种数据集，其中的数据项的存储方式尤其有利于将来快速的查找定位。
? 散列表中的每一个存储位置，成为槽（slot），可以用来保存数据项，每个槽有唯一一个的名称。
?例如：一个包含11个槽的散列表，槽的名称分别为0~10，在插入数据项之前，每个槽的值都是None，表示为空槽。
?实现从数据项到存储槽名称转化的，称为散列函数
有一种常用的散列方法是：求余数，将数据项除以散列表的大小，得到的余数称为槽号。实际上求余数方法会以不同形式出现在所有散列函数里，因为散列函数返回的槽号必须在散列表大小范围之内，所以一般会对散列表大小求余。
?槽被数据项占据的比例称为散列表的**“负载因子”。**
要查找某个数据项是否存在于表中，我们只需要使用同一个散列函数，对查找项进行计算，测试下返回的槽号所对应的槽中是否有数据项即可！实现O（1）时间复杂度的查找算法。
缺陷：冲突，数据存在同一个槽里。

解决冲突

完美散列函数：给定一组数据项，如果一个散列函数能把每个数据项映射到不同的槽中，那么这个散列函数就可以称为：完美散列函数。对于一组固定的数据，总能想办法设计出完美散列函数。
但如果数据项经常性的变动，很难有一个系统性的方法来设计对应的完美散列函数，当然冲突也不是致命性的错误，我们会有办法处理的。
获得完美散列函数的一种方法是扩大散列表的容量，大到所有可能出现的数据项都能够占据不同的槽。
但是这种方法对于可能数据项范围过大的情况并不实用，比如我们要保存手机号（11位），完美散列函数得要求散列表具备百亿个槽！会浪费太多的存储空间。
退而求其次，好的散列函数需要具备的特性：
1.冲突最少（近似完美）
2.计算难度低（额外开销小）
3.充分分散数据项（节约空间）**