آرین سلیمان‌زاده
  • خانه
  • وبلاگ
  • پادکست‌ها
  • ویدیوها
  • کتابخانه
  • تماس با من
العربيةArabic
DeutschGerman
EnglishEnglish
فارسیPersian
한국어Korean
中文Chinese
پنل•تماس سریع

Languages

Choose your interface locale

ar

العربية

Arabic

de

Deutsch

German

en

English

English

fa

فارسی

Persian

ko

한국어

Korean

zh

中文

Chinese

درخواست همکاری یا مشاوره

پیام خود را درباره همکاری، مشاوره، توسعه محصول یا پروژه نرم‌افزاری ارسال کنید.

LinkedInپاسخ سریع
کتابخانه الگوریتم ←/ساختمان داده/جدول هش
یادداشت کامل الگوریتم

جدول هش

Hash Table

Hash Table با استفاده از تابع Hash، یک key را به محل ذخیره‌سازی یا bucket تبدیل می‌کند و هدفش lookup، insertion و deletion بسیار سریع در حالت متوسط است.

نوعساختمان دادهدستهساختمان دادهسطحپایهپیچیدگی معمولavg O(1), worst O(n)
جواب کوتاه و حرفه‌ای

اول این مفهوم را در ذهن نگه دار

Hash Table با استفاده از تابع Hash، یک key را به محل ذخیره‌سازی یا bucket تبدیل می‌کند و هدفش lookup، insertion و deletion بسیار سریع در حالت متوسط است.

01
توضیح ساده

چطور کار می‌کند؟ ساده و مرحله‌ای

01

تابع Hash کلید را به یک مقدار قابل استفاده برای پیدا کردن bucket تبدیل می‌کند.

02

دو key مختلف ممکن است به یک bucket برسند؛ پس باید collision را مثلاً با chaining یا open addressing مدیریت کنیم.

02
روند اجرا

الگوریتم را به شکل تصمیم‌های پشت سر هم بخوان

01

کلید را hash کن.

02

Hash را به bucket نگاشت کن.

03

collision را حل کن و در نهایت خود key را مقایسه کن.

یک مثال کوچک برای فهم بهتر

مثلاً userId hash می‌شود تا bucket پیدا شود و سپس entry واقعی کاربر در همان bucket بررسی می‌شود.

پیاده‌سازی خوانا با JavaScriptJavaScript
class HashTable {
  constructor(size = 16) {
    this.buckets = Array.from({ length: size }, () => []);
  }
  hash(key) {
    let h = 0;
    for (const ch of String(key)) h = (h * 31 + ch.charCodeAt(0)) >>> 0;
    return h % this.buckets.length;
  }
}
این کد را چطور بخوانی؟

syntax را حفظ نکن. stateای را که در هر خط تغییر می‌کند دنبال کن و آن را به invariant توضیح‌داده‌شده در بالا وصل کن.

پیچیدگی

avg O(1), worst O(n)

این Complexity را حفظی نگو. اول مشخص کن مربوط به کدام عملیات یا بعد ورودی است؛ بعد هزینه را از روی loopها، عمق recursion، عملیات ساختمان داده و فرض‌های preprocessing نتیجه بگیر.

03
چه زمانی استفاده کنیم؟

موارد مناسب

  • وقتی عملیات غالب برنامه با نقاط قوت این ساختار هماهنگ است از آن استفاده کن.
  • علاوه بر Big-O، هزینه حافظه را هم مقایسه کن.
04
اشتباهات رایج

کجا معمولاً اشتباه می‌کنیم؟

  • O(1) متوسط را با O(1) تضمین‌شده اشتباه نکن.
  • collision و مقایسه واقعی keyها را نادیده نگیر.
در مصاحبه چطور توضیح بدهیم؟

مدل یک پاسخ حرفه‌ای

در جواب حرفه‌ای علاوه بر O(1) متوسط، collision، load factor و resize شدن جدول را توضیح بده؛ این‌ها Hash Table را از یک تعریف سطحی key-value جدا می‌کنند.

مسئله→ایده اصلی→Invariant / State→Big-O→Trade-off
چند سؤال مصاحبه‌ای سریع

جدول هش چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟

Hash Table با استفاده از تابع Hash، یک key را به محل ذخیره‌سازی یا bucket تبدیل می‌کند و هدفش lookup، insertion و deletion بسیار سریع در حالت متوسط است.

درباره Complexity چه چیزی باید بگویم؟

پیچیدگی معمول اینجا avg O(1), worst O(n) است، اما جواب کامل باید این هزینه را به representation، constraint ورودی و عملیات غالب وصل کند.

رایج‌ترین اشتباه چیست؟

O(1) متوسط را با O(1) تضمین‌شده اشتباه نکن.

موضوعات مرتبط برای ادامه مطالعهMapSetBloom FilterLRU Cache
منبع و مطالعه بیشتر

این درس برای مطالعه آرام و آمادگی مصاحبه به‌صورت مستقل نوشته شده و فهرست موضوعات آن از trekhleb/javascript-algorithms الهام گرفته است. مخزن اصلی implementationها، testها و README تخصصی هر موضوع را دارد.

باز کردن مخزن اصلی ↗
آرین سلیمان‌زاده

پورتفولیوی شخصی با تمرکز بر Agentic CRM، سامانه‌های هوشمند کسب‌وکار، مهندسی مدرن وب، طراحی سیستم‌های رابط کاربری و توسعه محصولات نرم‌افزاری کاربردی.

لینک‌های سریع

  • درباره من
  • وبلاگ
  • کتابخانه
  • تماس

ارتباط

  • soleimanzadeh.a.work@gmail.com
  • soleimanzadeh.uni@gmail.com

در دسترس: روزهای کاری

معمولاً پاسخ در ۲۴ ساعت

خبرنامه

به‌روزرسانی‌های مربوط به نوشته‌ها، پروژه‌ها و انتشارهای جدید را دریافت کنید.

© 2026 ariansoleimanzadeh.dev — تمامی حقوق محفوظ است.

لینکدین