map扩容

在文中讲解装载因子时，我们提到装载因子是决定哈希表是否进行扩容的关键指标。在go的map扩容中，除了装载因子会决定是否需要扩容，溢出桶的数量也是扩容的另一关键指标。

1 哈希表

哈希表属于编程中比较常见的数据结构之一，基本上所有的语言都会实现数组和哈希表这两种结构，Hash table 的历史是比较悠远的，我们在编程时也是离不开的，这种数据结构的作用其实很简单，就是我们可以根据一个 key 可以查找到对应的 value，也就是说这种数据结构存储的是键值对的“列表”。

1.1 原理

首先哈希表中第一个点就是哈希函数，也就是我们需要一个函数，根据我们的 key 计算出一个值，然后根据这个值可以直接找到对应的 value。因为我们的哈希表的一个作用就是 O(1) 复杂度找到 key 对应的 value。

回顾前景

在上一节中，咱们留了一个代码：

func main() {
    buffer := []byte("test")
    stringData := reflect.StringHeader{
        Data: uintptr(unsafe.Pointer(&buffer[0])),
        Len:  len(buffer),
    }
    str := *(*string)(unsafe.Pointer(&stringData))
    mmp := make(map[string]int, 32)
    mmp[str] = 3
    mmp["abcd"] = 4

    fmt.Println(mmp[str])
    buffer[0] = 'a'
    buffer[1] = 'b'
    buffer[2] = 'c'
    buffer[3] = 'd'
    fmt.Println(mmp[str])
    fmt.Println(mmp["test"])
    fmt.Println(mmp["abcd"])
    for k, v := range mmp {
        fmt.Println(k, v)
    }
}

上个月，Google把"相似图片搜索"正式放上了首页。

你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。

一个对话框会出现。

你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。

上传后，Google返回如下结果：

类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。