go 数据结构map
要理解 map ， 先要理解哈希表
哈希是一类算法(映射算法，有很多种)，类似一元一次方程那种，比如取余。
而哈希表的结构一种实现方式是一种存储链表的数组。
首先他提供哈希函数创建数组(比如哈希算法是对7取余，则创建一个长度为7的存储链表的数组)。
当有数据需要存储的时候，先通过哈希函数确定应该存储到哪个数组下面。
但是数组的长度是有限的，而可能存储进来的数据是无限的， 那肯定就会出现不同的数据哈希结果相同的情况(哈希碰撞)。
为了解决这个问题，每个哈希表里数组的成员对应的都是一个链表，当出现重复的数据时， 就往链表中添加节点。
在查询的时候，先对需要查询的key进行取模，找到数组中对应的链表， 然后再遍历链表。
由上面的规则可以看出， 初始数组分配越大，则查询的时候越快，但是容易造成内存浪费，
相反， 如果数组分配的越小，则数据多的时候链表越长，查询越慢，但是被浪费的内存少。
所以在设计哈希表的时候，会考虑数组的扩容，流程大致如下：
1、先生成一个较小的存储链表的数组
2、等数据到达一定量的时候更换哈希算法，然后生成一个新的大点的存储链表的数组
3、将旧链表数组中的数据迁移到新的链表数组中(具体的迁移时间看情况，有些是在查询到某个key的时候才迁移这个key)
哈希表结构图大致如下 ：
而我们的 map 可以理解为一种哈希表，使用拉链的方式消除哈希碰撞。
基于上面的认知， go 的map有两种重要的数据结构，hmap和bmap。
其中 hmap 充当了哈希表中数组的角色， bmap充当了链表的角色。
hmap中包含一个指向bmap数组的指针， key 经过哈希函数之后得到一个数， 这个数低位用于选择 bmap(当作bmap数组指针的下表)， 高位用于放在bmap的[8]uint8数组中，用于快速试错。 然后一个bmap可以指向下一个bmap(拉链)。
hmap如上图。
go 的 map 中用于存储的结构是 bucket(即bmap)数组。而bucket结构如下：
他的核心部分是中间部分，我们使用的 map 中的 key和value都是存储在这里。
高位哈希值数组中记录的是当前 bucket 中 key相关的“索引”(有了这个就不用再遍历链表？)
另外一个字段就是指针。
go的map中也有应该哈希函数，哈希函数会把求得的值按照用途一分为二，高位和低位。
红色为低位，用于查找当前key属于 hmap 中的哪个bucket(链表)，蓝色为高位， 用于定位bucket中的key。
【需要特别注意的一点是】，我们map中的key、value值都是存在同一个数组中的，数组的顺序是这样的：
并不是key0/value0/key1/value1的形式， 这样主要是为了消除内存对齐带来的空间浪费。
所以go里面的 map 整体结构应该如下 ：
go里面的map同样存在扩容的需求， 他的实现方式如下：
当哈希表增长到一定程度的时候，go会将hmap中的bucket数组的数量扩充一倍，产生一个新的bucket数组，并将旧数组的数据迁移至新数组。
其中扩充的判断条件就是哈希表中的加载因子。
【需要注意的是】：在扩容迁移时，并不是立刻把旧的数组中的元素转移到新的bucket中，而是只有当访问到某个具体的bucket时，才会把bucket中的数据迁移到新的bucket中。
【注意】：这里并不会直接删除旧的bucket，而是把原来的引用去掉，利用GC清除内存。
删除map中的数据时，找到了map中的数据之后，针对key和value分别做如下操作：
1、如果``key``是一个指针类型的，则直接将其置为空，等待GC清除；
2、如果是值类型的，则清除相关内存。
3、同理，对``value``做相同的操作。
4、最后把key对应的高位值对应的数组index置为空。
