符号表的主要目的是用来存储键值对，也就是将一个键和一个值关联起来，它的主要操作为插入和查找。
这篇只是为下一篇文章作为抛砖引玉，为不熟悉符号表的朋友做了一个大体的介绍，在文章的结尾列出了符号表的基本操作，有一定了解的朋友可以跳的下一篇文章（二叉查找树）。
首先我们必须讨论几个基本问题，这在之后的思想中将会一直用到：
1、重复的键
符号表不允许出现重复的键，当向表中插入的键值对的键已经出现在标中，当前加入的键值对会覆盖原有的键值对，也就是进行了更新。
2、空键或空值
键不能为空，这在java机制中会产生异常。我们还规定，值也不能为空。（get（）方法能通过查找键返回其关联的值，当键不存在时get（）方法会返回null）
这个规定有两个作用：
第一、我们能判断一个键值对是否存在符号表中。
第二、我们可以将null作为put（）的第二个参数来实现删除操作，
3、删除操作
删除操作的实现有两种思路：即时删除和延时删除，延时删除就是上面提到的，先将其值置位为空，然后在某个时刻删除所有值为空的键。即时删除也就是立即从表中删除指定的键。（本文中将使用即时删除）
4、键的等价性
键可以是任意类型（我们将其设置为泛型），可以是integer，double和string等等，java已经为他们实现了equals（）方法来判断相等，如果是自定义的键，则需要重写equals（）方法。
下面我们进入正题：
一、无序链表中的顺序查找
顾名思义，无序链表就是通常意义上的链表，只是链表的节点被定义为了键值对的形式，无序链表每次插入操作会在头部插入一个新节点，而查找操作是从链表的头部开始一个个地遍历符号表并使用equals（）方法来进行匹配。这种方法的效率是非常低的（它的查找操作是线性级别的），查找第一个键需要1次比较，第二个键需要2次比较...因此平均比较次数为（1+2+...+n）/n =(n+1)/2~n/2。它无法适用于大型符号表。
1 public class SequentialSearchST<Key, Value> {// 基于无序链表
2 private int n;// number of key-value pairs
3 private Node first;
4
5 private class Node {// 链表节点的定义
6 Key key;
7 Value val;
8 Node next;
9
10 public Node(Key key, Value val, Node next) {
11 this.key = key;
12 this.val = val;
13 this.next = next;
14 }
15 }
16
17 public Value get(Key key) {// 查找给定的键，返回关联的值
18 for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
19 if (key.equals(x.key)) {
20 return x.val;
21 }
22 }
23 return null;
24 }
25
26 public void put(Key key, Value val) {// 查找给定的键，找到就更新其值，没找到将其插入最前
27 // **********************
28 if (key == null) {
29 throw new IllegalArgumentException("first argument to put() is null");
30 }
31 if (val == null) {
32 delete(key);
33 return;
34 }
35 // *********************防御性代码，这保证了任何键的值都不为空
36 for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
37 if (key.equals(x.key)) {
38 x.val = val;
39 return;
40 }
41 }
42 first = new Node(key, val, first);// 插入最前
43 n++;
44 }
45 }
二、有序数组中的二分查找
如果能用上二分查找的思想，我们就能把查找的效率提升到对数级别（当然前提是数组有序）
这时插入和查找算法都发生了改变，为了让数组前提有序，插入时我们会用rank（）方法来确定键的位置，再将此位置后的键后移一位，最后插入键。rank（）返回的是键在符号表中排名。在这里如果键存在rank（）将返回键在有序数组中的下标。
在这里我们用两个数组分别存储键值对的键和值，同一键值对在数组中的下标是一样的。
1 public class BinarySearchST<Key extends Comparable<Key>, Value> {// 有序查找表（基于有序数组）
2 private Key[] keys;
3 private Value[] vals;
4 private int n = 0;// 用于记录符号表中键值对的个数
5
6 public BinarySearchST(int capacity) {// 动态调整大小
7 keys = (Key[]) new Comparable[capacity];
8 vals = (Value[]) new Object[capacity];
9 }
10
11 public boolean contains(Key key) {
12 if (key == null) {
13 throw new IllegalArgumentException("argument to contains is null");
14 }
15 return get(key) != null;
16 }
17
18 public int size() {
19 return n;
20 }
21
22 public int size(Key lo, Key hi) {
23 if (lo == null) {
24 throw new IllegalArgumentException("first argument to size() is null");
25 }
26 if (hi == null) {
27 throw new IllegalArgumentException("second argument to size() is null");
28 }
29 if (lo.compareTo(hi) > 0) {
30 return 0;
31 }
32 if (contains(hi)) {
33 return rank(hi) - rank(lo) + 1;
34 } else {
35 return rank(hi) - rank(lo);
36 }
37 }
38
39 public Key min() {
40 if (isEmpty()) {
41 throw new NoSuchElementException("called min with empty symbol table");
42 }
43 return keys[0];
44 }
45
46 public Key max() {
47 if (isEmpty()) {
48 throw new NoSuchElementException("called max with empty symbol table");
49 }
50 return keys[n - 1];
51 }
52
53 public Value get(Key key) {
54 if (key == null) {
55 throw new IllegalArgumentException("argument to get is null");
56 }
57 if (isEmpty()) {
58 return null;
59 }
60 int i = rank(key);
61 if (i < n && keys[i].compareTo(key) == 0) {
62 return vals[i];
63 }
64 return null;
65 }
66
67 private int rank(Key key) {// 基于有序数组的二分查找（迭代）
68 if (key == null) {
69 throw new IllegalArgumentException("argument to rank is null");
70 }
71 int lo = 0, hi = n - 1;
72 while (lo <= hi) {
73 int mid = lo + (hi - lo) / 2;
74 int cmp = key.compareTo(keys[mid]);
75 if (cmp > 0) {
76 lo = mid + 1;
77 } else if (cmp < 0) {
78 hi = mid - 1;
79 } else {
80 return mid;
81 }
82 }
83 return lo;// 找不到的情况
84 }
85
86 public Iterable<Key> keys() {
87 return keys(min(), max());
88 }
89
90 private Iterable<Key> keys(Key lo, Key hi) {
91 if (lo == null) {
92 throw new IllegalArgumentException("first argument to keys() is null");
93 }
94 if (hi == null) {
95 throw new IllegalArgumentException("second argument to keys() is null");
96 }
97 Queue<Key> queue = new Queue<Key>();
98 if (lo.compareTo(hi) > 0) {
99 return queue;
100 }
101 for (int i = rank(lo); i < rank(hi); i++) {
102 queue.enqueue(keys[i]);
103 }
104 if (contains(hi)) {
105 queue.enqueue(keys[rank(hi)]);
106 //queue.enqueue(hi);
107 }
108 return queue;
109 }
110
111 private boolean isEmpty() {
112 // TODO Auto-generated method stub
113 return n == 0;
114 }
115
116 public void put(Key key, Value val) {
117 if (key == null) {
118 throw new IllegalArgumentException("first argument to put is null");
119 }
120 if (val == null) {
121 delete(key);
122 return;
123 }
124 int i = rank(key);
125 if (i < n && key.compareTo(keys[i]) == 0) {//已有元素进行更新
126 vals[i] = val;
127 return;
128 }
129 for (int j = n; j > i; j--) {//键值对后移
130 keys[j] = keys[j-1];
131 vals[j] = vals[j-1];
132 }
133 keys[i] = key;
134 vals[i] = val;
135 n++;
136 }
137
138 public void delete(Key key) {
139 if (key == null) {// 避免空指针错误
140 throw new IllegalArgumentException("argument to delete is null");
141 }
142 if (isEmpty()) {
143 return;
144 }
145 int i = rank(key);
146 if (i == n || key.compareTo(keys[i]) != 0) {
147 return;
148 }
149 for (int j = i; j < n - 1; j++) {//元素前移
150 keys[j] = keys[j + 1];
151 vals[j] = vals[j + 1];
152 }
153 n--;
154 keys[n] = null;
155 vals[n] = null;
156 }
157 }
我们默认使用的二分查找是迭代进行，下面给出递归的形式：
1 public int rank(Key key,int lo,int hi) {
2 if(hi<lo) {
3 return lo;
4 }
5 int mid=lo+(hi-lo)/2;
6 int cmp=key.compareTo(keys[mid]);
7 if(cmp<0) {
8 return rank(key,lo,mid-1);
9 }else if(cmp>0) {
10 return rank(key,mid+1,hi);
11 }else {
12 return mid;
13 }
14 }
如果理解了迭代的形式，就能很容易改写出递归了。
用对象的数组代替两个平行数组（求指点）：
定义一个以键和值为属性的对象，用对象数组来代替两个平行数组，由于本人学术不精，未能完成，主要问题是不知如何创建不同类型属性的泛型数组（key继承了comparable而value继承了object）。在此提出问题，希望高人指点！
1 public class BSST<Key extends Comparable<Key>, Value> {
2 class Item{//内部类
3 Key key;
4 Value val;
5 }
6 private Item[] item;
7 private int n = 0;
8 public BSST(int capacity) {// 动态调整大小
9 item = (Item[]) new Object[capacity];//出现类型转换错误
10 //item = (Item[]) new Comparable[capacity];//出现类型转换错误
11
12 }
13 }
四、符号表的基本操作
符号表的基本操作远远不止本文提到的rank（）、put（）、get（）、delete()。下面将他们列出来，了解个大概，在下一篇文章中将会一一实现他们。
boolean contains(Key key):判断key是否存在于符号表中
int size(Key lo,Key hi)：返回lo到hi之间的键值对数量
Key min()：返回最小键
Key max()：返回最大键
Key floor(Key key)：返回小于等于key的最大键
Key ceiling(Key key)：返回大于等于key的最小键
Key select(int k)：返回排名为k的键
Iterable<Key> keys(Key lo,Key hi)：返回一个队列，包含lo-hi之间的所有键（已排序）
rank(select(k))==k ture
select(rank(key))==key ture