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 <li>编程语言通常会为数据类型提供内置哈希算法，用于计算哈希表中的桶索引。通常情况下，只有不可变对象是可哈希的。</li>
 </ul>
 <h3 id="2-q-a">2. &nbsp; Q &amp; A<a class="headerlink" href="#2-q-a" title="Permanent link">&para;</a></h3>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">哈希表的时间复杂度在什么情况下是 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ？</p>
+<p><strong>Q</strong>：哈希表的时间复杂度在什么情况下是 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ？</p>
 <p>当哈希冲突比较严重时，哈希表的时间复杂度会退化至 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。当哈希函数设计得比较好、容量设置比较合理、冲突比较平均时，时间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。我们使用编程语言内置的哈希表时，通常认为时间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</p>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">为什么不使用哈希函数 <span class="arithmatex">\(f(x) = x\)</span> 呢？这样就不会有冲突了</p>
+<p><strong>Q</strong>：为什么不使用哈希函数 <span class="arithmatex">\(f(x) = x\)</span> 呢？这样就不会有冲突了。</p>
 <p>在 <span class="arithmatex">\(f(x) = x\)</span> 哈希函数下，每个元素对应唯一的桶索引，这与数组等价。然而，输入空间通常远大于输出空间（数组长度），因此哈希函数的最后一步往往是对数组长度取模。换句话说，哈希表的目标是将一个较大的状态空间映射到一个较小的空间，并提供 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 的查询效率。</p>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">哈希表底层实现是数组、链表、二叉树，但为什么效率可以比它们更高呢？</p>
+<p><strong>Q</strong>：哈希表底层实现是数组、链表、二叉树，但为什么效率可以比它们更高呢？</p>
 <p>首先，哈希表的时间效率变高，但空间效率变低了。哈希表有相当一部分内存未使用。</p>
 <p>其次，只是在特定使用场景下时间效率变高了。如果一个功能能够在相同的时间复杂度下使用数组或链表实现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。</p>
 <p>最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作，仍然有退化至 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 时间的风险。</p>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？</p>
+<p><strong>Q</strong>：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？</p>
 <p>多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除的空间可以再次使用。当将新元素插入哈希表，并且通过哈希函数找到标记为已删除的位置时，该位置可以被新元素使用。这样做既能保持哈希表的探测序列不变，又能保证哈希表的空间使用率。</p>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">为什么在线性探测中，查找元素的时候会出现哈希冲突呢？</p>
+<p><strong>Q</strong>：为什么在线性探测中，查找元素的时候会出现哈希冲突呢？</p>
 <p>查找的时候通过哈希函数找到对应的桶和键值对，发现 <code>key</code> 不匹配，这就代表有哈希冲突。因此，线性探测法会根据预先设定的步长依次向下查找，直至找到正确的键值对或无法找到跳出为止。</p>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">为什么哈希表扩容能够缓解哈希冲突？</p>
+<p><strong>Q</strong>：为什么哈希表扩容能够缓解哈希冲突？</p>
 <p>哈希函数的最后一步往往是对数组长度 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 取模（取余），让输出值落在数组索引范围内；在扩容后，数组长度 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 发生变化，而 <code>key</code> 对应的索引也可能发生变化。原先落在同一个桶的多个 <code>key</code> ，在扩容后可能会被分配到多个桶中，从而实现哈希冲突的缓解。</p>
-</div>
 
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