2. 当迭代器的下标到达当前插槽链表的末尾时，迭代器下标需要跳转到靠后插槽的第一个非空数据节点。

     * 哈希表 迭代器实现
     class Itr implements Iterator<EntryNode<K,1)"> {
        
         * 迭代器 当前节点
         * */
         currentNode;

        
         * 迭代器 下一个节点
         *  nextNode;

        
         * 迭代器 当前内部数组的下标
         *  currentIndex;

        
         * 默认构造方法
         * private Itr(){
            :::如果当前哈希表为空，直接返回
            if(HashMap..isEmpty()){
                ;
            }
            :::在构造方法中，将迭代器下标移动到第一个有效的节点上

            :::遍历内部数组，找到第一个不为空的数组插槽slot
            int i=0; i<HashMap.:::设置当前index
                this.currentIndex = i;

                EntryNode<K,V> firstEntryNode = HashMap..elements[i];
                :::找到了第一个不为空的插槽slot
                if(firstEntryNode != :::nextNode = 当前插槽第一个节点
                    this.nextNode = firstEntryNode;

                    :::构造方法立即结束
                    ;
                }
            }
        }

        @Override
         hasNext() {
            this.nextNode != );
        }

        @Override
        public EntryNode<K,1)"> next() {
            this.currentNode = .nextNode;
            :::暂存需要返回的节点
            EntryNode<K,V> needReturn = .nextNode;

            :::nextNode指向自己的next
            this.nextNode = .nextNode.next;
            :::判断当前nextNode是否为null
            this.nextNode == :::说明当前所在的桶链表已经遍历完毕

                :::寻找下一个非空的插槽
                int i=this.currentIndex+1; i<HashMap.:::设置当前index
                     i;

                    EntryNode<K,1)">.elements[i];
                    :::找到了后续不为空的插槽slot
                    ){
                        :::nextNode = 当前插槽第一个节点
                         firstEntryNode;
                        :::跳出循环
                        break;
                    }
                }
            }
             needReturn;
        }

        @Override
         remove() {
            this.currentNode == throw new IteratorStateErrorException("迭代器状态异常: 可能在一次迭代中进行了多次remove操作");
            }

            :::获得需要被移除的节点的key
            K currentKey = .currentNode.key;
            :::将其从哈希表中移除
            HashMap..remove(currentKey);

            :::currentNode设置为null，防止反复调用remove方法
            ;
        }
    }

5.哈希表性能

5.1 空间效率：

　　哈希表的空间效率很大程度上取决于负载因子。通常，为了保证哈希表查询的高效性，负载因子都设置的比较小(小于1)，因而可能会出现许多空的插槽，浪费空间。

　　总体而言，哈希表的空间效率低于向量和链表。

5.2 时间效率：

　　一般的，哈希表增删改查接口的时间复杂度都是O(1)。但是出现较多的hash冲突时，冲突范围内的key的增删改查效率较低，时间效率会有一定的波动。

　　总体而言，哈希表的时间效率高于向量和链表。

　　哈希表的时间效率很高，可天下没有免费的午餐，据统计，哈希表的空间利用率通常情况下还不到50%。

　　哈希表是一个使用空间来换取时间的数据结构，对查询性能有较高要求的场合，可以考虑使用哈希表。

6.哈希表总结

6.1 当前版本缺陷

　　至此，我们已经实现了一个基础的哈希表，但还存在许多明显缺陷：　　　

　　1.当hash冲突比较频繁时，查询效率急剧降低。

　　jdk在1.8版本的哈希表实现(java.util.HashMap)中，对这一场景进行了优化。当内部桶链表的节点个数超过一定数量(默认为8)时，会将插槽中的桶链表转换成一个红黑树(查询效率为O(logN))。

　　2.不支持多线程

　　在多线程的环境，并发的访问一个哈希表会导致诸如：扩容时内部节点死循环、丢失插入数据等异常情况。

6.2 查询特定元素的方法

　　我们目前查询特定元素有几种不同的方法：

　　1.顺序查找

　　在无序向量或者链表中，查找一个特定元素是通过从头到尾遍历容器内元素的方式实现的，执行速度正比于数据量的大小，顺序查找的时间复杂度为O(n)，效率较低。

　　2.二分查找

　　在有序向量以及后面要介绍的二叉搜索树中，由于容器内部的元素是有序的，因此可以通过二分查找比较的方式查询特定的元素，二分查找的时间复杂度为O(logN)，效率较高。　

　　3.哈希查找

　　在哈希表中，通过直接计算出数据hash值对应的插槽(slot)(时间复杂度O(1))，查找出对应的数据，哈希查找的时间复杂度为O(1)，效率极高。

特定元素的查找方式和排序算法的关系

　　1.顺序查找对应冒泡排序、选择排序等，效率较低，时间复杂度(O(n2))。

　　2.二分查找对应快速排序、归并排序等，效率较高，时间复杂度(O(nLogn))。

　　3.哈希查找对应基排序，效率极高，时间复杂度(O(n))。

　　在大牛刘未鹏的博客中有更为详细的说明，http://mindhacks.cn/2008/06/13/why-is-quicksort-so-quick。

6.3 完整代码

（编辑：ASP站长网）