本文参考资源：
痴人说Hash - 哈希树 (HashTree)_Java_PinusLee阳光灿烂的生活-CSDN博客
查找——图文翔解HashTree（哈希树）Java菜鸟的自留地-mooyang-CSDN博客
该数据结构的设计者编写的文档：哈希树HashTree - 百度文库
概述
二叉排序树，平衡二叉树，红黑树等二叉排序树在数据量大的时候树高很深，我们不断向下找寻值时会比较很多次。二叉排序树自身是有顺序结构的，每个结点除最小结点和最大结点外都有前驱和后继，不论是排序还是搜索它的综合性能比较好，但是单独在搜索这一方面二叉排序树的性能就没有这次要讲的Hash树快了。
理论基础
Hash树的理论基础为质数分辨定理：
n个不同的质数可以“分辨”的连续整数的个数和他们的乘积相等。“分辨”就是指这些连续的整数不可能有完全相同的余数序列。
基于这个理论，假设我们取前十个素数，能分辨的整数有2*3*5*7*9*...*29 = 6 469 693 230个数，也就是说如果有21亿个数字的话，我们查找的哪怕是最底层的也仅仅需要计算10次就能找到对应的数字，而这已经超出int类型的范围。
而这个要分辩的整数，可以是数据库中的主键，可以是唯一标识某一对象的哈希码（不用哈希函数，保证不同对象的哈希码不冲突）。
哈希树的实现
哈希树的结构：每一层节点的最大子节点数都不一样，对应这一层代表的质数值：
java代码：
private class Node{ //定义了一个内部类，每一个结点会有一个next数组
public Node[] next = null; //用来装子节点的下标表示余数
public Integer data = 0; //数值
public boolean isDel = false; //是否被删除的标记，作删除用
public Node(Integer data,Integer level){ //构造函数
next = new Node[level];
this.data = data;
}
public Node(Integer data){ //构造函数
this.data = data;
}
}
插入
求余看对应位置的结点，如果为空则在空处插入一个新节点，如果被逻辑删除了替换值再逻辑恢复，如果有值就继续往下找，继续求余判断。
查找
查找和插入的逻辑一样，按除余的方法一直找到某个位置
删除
HashTree的删除节点并不要求真正删除节点，只需要逻辑性地删除节点，先按查找的方法获取对应节点，把节点的isDel标记为true，这样如果新加入节点需要放在这个位置也能直接替换它。
原创文章，作者：彭晨涛，如若转载，请注明出处：https://www.codetool.top/article/%e9%ab%98%e6%95%88%e6%9f%a5%e6%89%be%e7%9a%84%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%bb%93%e6%9e%84-hashtree%ef%bc%88%e5%93%88%e5%b8%8c%e6%a0%91%ef%bc%89/
