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-# 散列表
-
-核心：散列表的效率并不总是 $O(1)$，仅仅是在理论上能达到 $O(1)$。实际情况中，恶意攻击者可以通过精心构造数据，使得散列表的性能急剧下降。
-
-如何设计一个工业级的散列表？
-
-## 散列函数
-
-* 不能过于复杂——避免散列过程耗时
-* 散列函数的结果要尽可能均匀——最小化散列冲突
-
-## 装载因子过大怎么办
-
-动态扩容。涉及到 rehash，效率可能很低。
-
-![](https://static001.geekbang.org/resource/image/67/43/67d12e07a7d673a9c1d14354ad029443.jpg)
-
-如何避免低效扩容？
-
-——将 rehash 的步骤，均摊到每一次插入中去：
-
-* 申请新的空间
-* 不立即使用
-* 每次来了新的数据，往新表插入数据
-* 同时，取出旧表的一个数据，插入新表
-
-![](https://static001.geekbang.org/resource/image/6d/cb/6d6736f986ec4b75dabc5472965fb9cb.jpg)
-
-## 解决冲突
-
-开放寻址法，优点：
-
-* 不需要额外空间
-* 有效利用 CPU 缓存
-* 方便序列化
-
-开放寻址法，缺点：
-
-* 查找、删除数据时，涉及到 `delete` 标志，相对麻烦
-* 冲突的代价更高
-* 对装载因子敏感
-
-链表法，优点：
-
-* 内存利用率较高——链表的优点
-* 对装载因子不敏感
-
-链表法，缺点：
-
-* 需要额外的空间（保存指针）
-* 对 CPU 缓存不友好
-
-——将链表改造成更高效的数据结构，例如跳表、红黑树
-
-## 举个栗子（JAVA 中的 HashMap）
-
-* 初始大小：16
-* 装载因子：超过 0.75 时动态扩容
-* 散列冲突：优化版的链表法（当槽位冲突元素超过 8 时使用红黑树，否则使用链表）
+# 散列表
+
+核心：散列表的效率并不总是 $O(1)$，仅仅是在理论上能达到 $O(1)$。实际情况中，恶意攻击者可以通过精心构造数据，使得散列表的性能急剧下降。
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+如何设计一个工业级的散列表？
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+## 散列函数
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+* 不能过于复杂——避免散列过程耗时
+* 散列函数的结果要尽可能均匀——最小化散列冲突
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+## 装载因子过大怎么办
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+动态扩容。涉及到 rehash，效率可能很低。
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+![](https://static001.geekbang.org/resource/image/67/43/67d12e07a7d673a9c1d14354ad029443.jpg)
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+如何避免低效扩容？
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+——将 rehash 的步骤，均摊到每一次插入中去：
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+* 申请新的空间
+* 不立即使用
+* 每次来了新的数据，往新表插入数据
+* 同时，取出旧表的一个数据，插入新表
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+![](https://static001.geekbang.org/resource/image/6d/cb/6d6736f986ec4b75dabc5472965fb9cb.jpg)
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+## 解决冲突
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+开放寻址法，优点：
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+* 不需要额外空间
+* 有效利用 CPU 缓存
+* 方便序列化
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+开放寻址法，缺点：
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+* 查找、删除数据时，涉及到 `delete` 标志，相对麻烦
+* 冲突的代价更高
+* 对装载因子敏感
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+链表法，优点：
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+* 内存利用率较高——链表的优点
+* 对装载因子不敏感
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+链表法，缺点：
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+* 需要额外的空间（保存指针）
+* 对 CPU 缓存不友好
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+——将链表改造成更高效的数据结构，例如跳表、红黑树
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+## 举个栗子（JAVA 中的 HashMap）
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+* 初始大小：16
+* 装载因子：超过 0.75 时动态扩容
+* 散列冲突：优化版的链表法（当槽位冲突元素超过 8 时使用红黑树，否则使用链表）