一步一步写算法（之哈希二叉树）

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    用过平衡二叉树的朋友都清楚，平衡二叉树的最大优点就是排序。不管是在数据插入的时候还是在数据删除的时候，我们都要考虑到数据的排序情况。但是和数据的添加、删除一样重要的，还有数据的查询。很不幸，平衡二叉树经常由于节点的添加和删除，数据的查询效率会变得非常低下。朋友们可以看看下面这样的一个极端场景，所有分支节点都只有一边存在数据：

    上面的这幅图很能说明问题，虽然查询7、6很方便，但是查询5、2、1的时候效率就非常低了，右边的二叉树也是这种情况。那么有没有办法使得数据之间的查找效率不至于相差太大呢？截止目前为止，主要有下面三种方法：

    （1）哈希二叉树

    （2）avl树

    （3）红黑树

     今天我们主要讲解的内容就是哈希树。其他两个内容会在后面的博客里面介绍。

    那么什么是哈希树呢？其实也非常简单，就是我们在二叉树节点中添加一个next指针，同时建立一个hash表，这样我们在查询数据的时候就可以直接利用hash查询代替平衡二叉树的查询了。一般来说，哈希树的节点应该是这样定义的：

    其实，相比较普通的平衡二叉树而言，也就是多了一个next指针而已，那么这个next指针什么时候需要处理呢？主要就是在添加节点和删除节点的时候处理。

    添加的代码如此，删除工作也比较类似。

说明：

    （1）哈希二叉树的思想比较重要，同学们最好弄清楚为什么要建立hash二叉树？