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chapter_hashing/hash_collision.md

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 理想情况下，哈希函数应该为每个输入产生唯一的输出，使得 key 和 value 一一对应。而实际上，往往存在向哈希函数输入不同的 key 而产生相同输出的情况，这种情况被称为「哈希冲突 Hash Collision」。哈希冲突会导致查询结果错误，从而严重影响哈希表的可用性。
 
-那么，为什么会出现哈希冲突呢？本质上看，**由于哈希函数的输入空间往往远大于输出空间**，因此不可避免地会出现多个输入产生相同输出的情况，即为哈希冲突。比如，输入空间是全体整数，输出空间是一个固定大小的桶（数组）的索引范围，那么必定会有多个整数同时映射到一个桶索引。
+那么，为什么会出现哈希冲突呢？本质上看，**由于哈希函数的输入空间往往远大于输出空间**，因此不可避免地会出现多个输入产生相同输出的情况，即为哈希冲突。比如，输入空间是全体整数，输出空间是一个固定大小的数组，那么必定会有多个整数映射到同一个数组索引。
 
-为了缓解哈希冲突，一方面，**我们可以通过哈希表扩容来减小冲突概率**。极端情况下，当输入空间和输出空间大小相等时，哈希表就等价于数组了，可谓“大力出奇迹”。
+为了缓解哈希冲突，一方面，**我们可以通过哈希表扩容来减小冲突概率**。极端情况下，当输入空间和输出空间大小相等时，哈希表就等价于数组了，每个 key 都对应唯一的数组索引，可谓“大力出奇迹”。
 
-另一方面，**考虑通过优化哈希表的表示方式以缓解哈希冲突**，常见的方法有「链式地址」和「开放寻址」。
+另一方面，**考虑通过优化哈希表的来缓解哈希冲突**，常见的方法有「链式地址」和「开放寻址」。
 
 ## 6.2.1.   哈希表扩容
 
-「负载因子 Load Factor」定义为 **哈希表中元素数量除以桶槽数量（即数组大小）**，代表哈希冲突的严重程度。
+「负载因子 Load Factor」定义为 **哈希表中元素数量除以桶数量（即数组大小）**，代表哈希冲突的严重程度。
 
 **负载因子常用作哈希表扩容的触发条件**。比如在 Java 中，当负载因子 $> 0.75$ 时则触发扩容，将 HashMap 大小扩充至原先的 $2$ 倍。
 
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 ## 6.2.2.   链式地址
 
-在原始哈希表中，桶内的每个地址只能存储一个元素（即键值对）。**考虑将单个元素转化成一个链表，将所有冲突元素都存储在一个链表中**。
+在原始哈希表中，每个桶只能存储一个元素（即键值对）。**考虑将单个元素转化成一个链表，将所有冲突元素都存储在一个链表中**。
 
 ![链式地址](hash_collision.assets/hash_collision_chaining.png)
 
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 链式地址下，哈希表操作方法为：
 
-- **查询元素**：先将 key 输入到哈希函数得到桶内索引，即可访问链表头结点，再通过遍历链表查找对应 value 。
+- **查询元素**：输入 key ，经过哈希函数得到数组索引，即可访问链表头结点，再通过遍历链表并对比 key 来查找键值对。
 - **添加元素**：先通过哈希函数访问链表头部，再将结点（即键值对）添加到链表头部即可。
 - **删除元素**：同样先根据哈希函数结果访问链表头部，再遍历链表查找对应结点，删除之即可。
 
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 线性探测存在以下缺陷：
 
-- **不能直接删除元素**。删除元素会导致桶内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认为元素不存在（即上述第 `2.` 种情况）。因此需要借助一个标志位来标记删除元素。
-- **容易产生聚集**。桶内被占用的连续位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促进这一位置的“聚堆生长”，最终导致增删查改操作效率的劣化。
+- **不能直接删除元素**。删除元素会导致数组内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认为元素不存在（即上述第 `2.` 种情况）。因此需要借助一个标志位来标记删除元素。
+- **容易产生聚集**。数组内被占用的连续位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促进这一位置的“聚堆生长”，最终导致增删查改操作效率的劣化。
 
 ### 多次哈希
 
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     Java 采用「链式地址」。在 JDK 1.8 之后，HashMap 内数组长度大于 64 时，长度大于 8 的链表会被转化为「红黑树」，以提升查找性能。
 
     Python 采用「开放寻址」。字典 dict 使用伪随机数进行探测。 
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+    Golang 采用「链式地址」。Go 规定每个桶最多存储 8 个键值对，超出容量则连接一个溢出桶；当溢出桶过多时，会执行一次特殊的等量扩容操作，以保证性能。