JAVA两个哈希set取交集

1、哈希表简介：
通常用于海量数据处理：1 查重 ;2 求 TOP k (时间复杂度，空间复杂度O（1）)
优点：增、删、查找O(1)
缺点：占内存空间较大
应用：HashMap,HashTable,LinkedHashSet…等容器，底层都用了哈希表。因为哈希表的增删查的特性，使这些容器的效率增加。
2、哈希值：
说到哈希值那就要提到哈希函数。因为哈希值并不是固定不变的，而使根据应用的不同的哈希函数而改变，比如HashMap,HashTable底层哈希值的计算用的就不是一个方法。
HashTable是key.hashCode取余；而HashMap都是先对hashCode进行再哈希，然后再与(桶数 - 1)进行取余运算。
一些常见的哈希函数：平方取中、随机数、折叠、数字分析、直接定址、平方取中、随机数、折叠、除留余数；
这里简单的介绍两个常用的哈希函数：
除留余数法 （data%bucket_number=bucket_index）
直接定址法（ H(key)=a*key+b （a，b为常数））
3、哈希冲突：
虽然哈希值有很多计算的方法，但是当存储的数字足够多的时候，难免会产生不同的对象拥有相同哈希值的情况。我们把这种情况就叫做哈希冲突。那么解决哈希冲突的方法有很多，这里主要介绍两种：
1、线性探测法（向后找，看有没有空的地方，若有则插入）
插入（线性探测法） 参数：laod factor装载因子（已占用桶的个数/桶的总数）
2、链地址法、拉链法（组织在链表的数据结构上）
4、实现简易的哈希表：
1、插入操作：
首先判断是否需要扩容，及是否大于装载因子；
然后用除留余数发计算出哈希值后判断党建准备插入位置的状态，使used,using,unused，如果此位置正在使用，且当前的元素和待插入元素一样，就返回，避免插入相同值。如过不一样但哈希值一样，那就将当前的idx加一再进行除留取余。
代码实现：

class LinerHashMap<T extends Comparable<T>>{
    // 散列表数组
    private Entry<T>[] hashTable;
    // 被占用的桶的个数
    private int usedBucketNum;
    // 哈希表的装载因子
    private double loadFactor;
    // 定义素数表
    private static int[] primTable;
    // 记录当前使用的素数的下标
    private int primIndex;
    // 类的静态初始化块
    static{
        primTable = new int[]{3, 7, 23, 47, 97, 127};
    }

    /**
     * 构造函数，初始化
     */
    public LinerHashMap(){
        this.primIndex = 0;
        this.hashTable = new Entry[primTable[this.primIndex]];
        this.usedBucketNum = 0;
        this.loadFactor = 0.75;
    }
    public void put(T key){
     //计算哈希表是否需要扩容
    double ret = this.usedBucketNum*1.0 / this.hashTable.length;//装载因子=已使用桶数/桶长
    if(ret > this.loadFactor){
        resize(); // 哈希表的扩容
    }

    // 先计算key应该放的桶的下标
    int index = key.hashCode() % this.hashTable.length;//除留取余法
    int idx = index;
    do{
        // 表示是从未使用过的桶
        if(this.hashTable[idx] == null){
            this.hashTable[idx] = new Entry<>(key, State.USING);
            this.usedBucketNum++;
            return;
        }

        // 表示使用过的桶
        if(this.hashTable[idx].getState() == State.USED){
            this.hashTable[idx].setData(key);
            this.hashTable[idx].setState(State.USING);
            this.usedBucketNum++;
            return;
        } else {
            // 正在使用中的桶，不插入重复元素
            if(this.hashTable[index].getData().compareTo(key) == 0){//不能重复插入元素
                return;
            }
            idx = (idx+1)%this.hashTable.length;
        }
    } while(idx != index);

}

2、删除操作：
当当前元素的哈希值和compareTo方法比较后皆符合使，设当前位元素为空，状态设为used。当遇到空桶时候说明此哈希链中没有此元素，直接返回。
代码实现;

public void remove(T key){
    // 先计算key应该放的桶的下标
    int index = key.hashCode() % this.hashTable.length;

    // 从当前位置开始找元素
    int idx = index;
    do{
        // 如果遍历桶的过程中，发现了从未使用过的桶，直接返回
        if(this.hashTable[idx] == null){
            return;
        }
        if(this.hashTable[idx].getState() == State.USING
                && this.hashTable[idx].getData().compareTo(key) == 0){
            this.hashTable[idx].setData(null);
            this.hashTable[idx].setState(State.USED);
            this.usedBucketNum--;
            return;
        }
        idx = (idx+1)%this.hashTable.length;
    } while(idx != index);
}