哈希函数应该尽可能均匀地将键分布在数组的不同位置上，以提高元素的检索效率。Hashtable通常使用链表或红黑树来解决哈希冲突。这个过程称为重哈希。通过合理选择哈希函数和解决哈希冲突的方式，Hashtable能够实现高效的键值对存储和检索。
Hashtable是一种基于数组和链表构建的数据结构，用于实现键值对的存储和检索。它的底层实现原理如下：
1. 数组：Hashtable使用数组作为存储元素的容器。数组的每个元素称为一个bucket，每个bucket可以存储多个键值对，通常使用链表或红黑树来解决哈希冲突。
2. 哈希函数：Hashtable使用哈希函数将键映射到数组的特定位置，称为哈希桶。哈希函数应该尽可能均匀地将键分布在数组的不同位置上，以提高元素的检索效率。
3. 哈希冲突解决：由于哈希函数的输出可能存在相同的情况，即多个键映射到了同一个哈希桶上，这就是哈希冲突。Hashtable通常使用链表或红黑树来解决哈希冲突。
- 链表：当多个键映射到同一个哈希桶时，它们会形成一个链表，将元素逐个插入链表的尾部。在插入和查找时，需要遍历整个链表，时间复杂度为O(n)。
- 红黑树：当链表长度超过一定阈值时，Hashtable会将链表转换为红黑树，以提高查找效率。红黑树的插入和查找时间复杂度为O(log n)。
4. 扩容和重哈希：当Hashtable中的元素数量超过一定阈值时，需要进行扩容操作。扩容后会创建一个更大的数组，并将原有的元素重新计算哈希值，放入新的数组中。这个过程称为重哈希。扩容操作的时间复杂度为O(n)。
总结起来，Hashtable的底层实现原理主要包括数组、哈希函数、哈希冲突解决和扩容重哈希。通过合理选择哈希函数和解决哈希冲突的方式，Hashtable能够实现高效的键值对存储和检索。
