set(key, value) 方法允许您添加或更新键值对。它首先检查输入参数的有效性，并将键转换为其字符串表示形式。然后将该值存储在内部存储器中，并更新大小计数器。
get(key) 方法用于检索值。它还使用键的字符串转换并返回相应的值（如果可用）。 hasKey(key) 方法通过检查键的存在来扩展此功能。
remove(key) 方法用于删除条目。它使用转换后的密钥定位条目并将其从内部存储中删除。 clear() 方法更进一步，立即删除所有条目。
为了使使用字典更容易，我们提供了额外的辅助方法：keys() 返回所有键的数组，values() 返回所有存储的值，forEach 方法允许使用回调函数迭代所有条目。
一个实际的例子说明了我们的字典的用途：
哈希表是字典概念的高级实现，通过使用哈希 乌拉圭 WhatsApp 数据 函数可以实现更高效的数据存储和更快的访问。哈希表本质上也是键值对的集合，但是内部存储组织方式有关键的区别。
哈希表背后的基本思想非常有趣：不是直接将值与其键一起存储，而是使用哈希函数将每个键转换为数值 - 即所谓的哈希码。然后，该哈希码确定作为存储结构的数组中值的位置。您可以将其想象为一个复杂的归档系统，其中哈希函数充当一种自动排序助手。
哈希表的实现始于定义合适的哈希函数。一种简单但经常使用的变体是“lose-lose”哈希函数，它将密钥字符的 ASCII 值相加：
该哈希函数将每个键转换为一个数字，用作内部数组中的索引。最后的模运算确保结果索引在数组边界内。然而，这种简化也带来了挑战：不同的键可能会产生相同的哈希码——这种现象称为碰撞。
处理冲突是实现哈希表最关键的方面之一。有不同的策略来解决这个问题。最著名的两种是“单独链接”和“线性探测”。
单独的链接方法在数组中的每个位置存储一个链表，该链表可以包含多个条目。如果发生冲突，则新条目将简单地附加到现有列表中。这种方法特别优雅，因为它对碰撞次数没有限制：
线性探测采用不同的方法：当发生碰撞时，将搜索数组中的下一个空闲索引。这是通过逐步计数直到找到空闲位置来完成的。这种方法节省内存，但如果发生多次碰撞，可能会导致性能损失。
通过改进哈希函数优化哈希表
哈希表的效率很大程度上取决于其哈希函数的质量。到目前为止考虑的“双输”哈希函数很容易实现，但在实践中往往不是最优的，因为它经常导致冲突。一个更高级的替代方案是 djb2 哈希函数，它因其在简单性和有效性之间的良好平衡而受到开发者社区的赞赏。
djb2 哈希函数采用复杂的数学公式，可以产生更好的哈希值分布：
当我们观察哈希值的分布时，与简单哈希函数的差异变得尤为明显。我们以地址簿用例为例：
使用双输哈希函数，名称“Jamie”和“Sue”可能会产生相同的哈希值 5，从而导致冲突。另一方面，djb2 函数可能会为“Jamie”生成值 962，为“Sue”生成值 502 - 这是一个更好的分布，可以最大限度地减少冲突。
选择正确的哈希函数对哈希表的性能有直接的影响。一个好的哈希函数应该具有以下性质：
确定性：相同的输入必然产生相同的哈希值
均匀分布：哈希值应尽可能均匀地分布在可用值范围内
效率：哈希值的计算应该很快
抗碰撞性：不同的输入很少会导致相同的哈希值
实践证明，即使使用优化的哈希函数，也无法完全避免冲突。因此，优化碰撞处理也很重要。这里的一个重要因素是哈希表的负载因子，它表示存储元素与表的总大小之间的比率。负载系数过高会导致碰撞增加并降低性能。