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 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来缓解哈希冲突**，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表示来缓解哈希冲突**，常见的方法有「链式地址」和「开放寻址」。
 
 ## 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数量（即数组大小）**，代表哈希冲突的严重程度。
+哈希函数的最后一步往往是对桶数量 $n$ 取余，以将哈希值映射到桶的索引范围，从而将 key 放入对应的桶中。当哈希表容量越大（即 $n$ 越大）时，多个 key 被分配到同一个桶中的概率就越低，冲突就越少。
 
-**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。
+因此，**在哈希表内的冲突整体比较严重时，编程语言一般通过扩容哈希表来缓解**。与数组扩容类似，哈希表扩容需要将所有键值对从原哈希表移动至新哈希表，**开销很大**。
 
-与数组扩容类似，**哈希表扩容操作的开销很大**，因为需要将所有键值对从原哈希表依次移动至新哈希表。
+编程语言一般使用「负载因子 Load Factor」来评估哈希冲突的严重程度，**其定义为哈希表中元素数量除以桶数量**，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，系统会将 HashMap 容量扩充至原先的 $2$ 倍。
 
 ## 链式地址