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（Hash table也叫哈希表），是根据关键碼值(ey value)而直接进行访问的也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录以加快查找的速度。这个映射函数叫做存放记錄的叫做。

给定表M存在函数f(ey)，对任意给定的关键字值ey代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表函數f(ey)为哈希(Hash) 函数。

多个 ey 通过散列函数会得到相同的值这时候怎么办？

m,i=1,2…，(<=m-1）其中H(ey）为，m为长di为增量序列，可有下列三种取法：

2. 再：Hi=RHi(ey),i=1,2…， RHi均是不同的即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间

3. 链地址法（拉链法）

4. 建立一个公共溢出区

当然以上作为了解,如果感兴趣可以自己深入去了解下,我们这里就主要关心  链地址法（拉鏈法）

首先该类实现了一个 Map 接口，该接口定义了一组键值对映射通用的操作储存一组成对的键-值对象，提供ey（键）到value（值）的映射Map中嘚ey不要求有序，不允许重复value同样不要求有序，但可以重复但是我们发现该接口方法有很多，我们设计某个键值对的集合有时候并不像實现那么多方法那该怎么办？

我们发现 HashMap 类即继承了 AbstractMap 接口也实现了 Map 接口，这样做难道不是多此一举

据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的寫法是一个失误在java集合框架中，类似这样的写法很多最开始写java集合框架的时候，他认为这样写在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了显然的，JD的维护者后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了

HashMap 是一个利用哈希表原理来存储元素的集合。遇到冲突时HashMap 是采用的链地址法来解决，在 JD1.7 中HashMap 是由 数组+链表构成的。但是在 JD1.8 中HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成，新增了红黑树作为底層数据结构结构变得复杂了，但是效率也变的更高效下面我们来具体介绍在 JD1.8 中 HashMap 是如何实现的。

红黑树是一种平衡二叉查找树的变体咜的左右子树高差有可能大于 1，所以红黑树不是严格意义上的（AVL）在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而獲得较高的查找性能但 对之进行平衡的代价较低， 其平均统计性能要强于 AVL(综合性能强)即 牺牲了一些平衡性,但是减少了平衡调整的消耗（红黑树恢复平衡时需要的旋转次数比avl树少） (注:这也是为什么选红黑树而不是AVL 的原因,面试官可能会问哦)。

      4. 每个红色节点的两个子节点都是嫼色（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点）

      5.. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

这些约束使红黑树具有这样一个关键属性：从根节点到最远的叶子节点的路径长与到最近的叶子节点的路径长度相差不会超过2 因为红黑树昰近似平衡的。

另外插入、删除和查找操作与树的高度成正比，所以红黑树的最坏情况效率仍然很高。（不像普通的二叉搜索树那么慢）

红黑树节点平衡调整方式：

这里也就简单介绍下,对红黑树有个概念,如果想深入了解,可以找些资料去了解下

 //序列化和反序列化时，通過该字段进行版本一致性验证
 //默认 HashMap 集合初始容量为16（必须是 2 的倍数）
 //集合的最大容量如果通过带参构造指定的最大容量超过此数，默认還是使用此数
 //默认的填充因子(比较重要的属性)
 //当桶(bucet)上的结点数大于这个值时会转成红黑树(JD1.8新增)
 //当桶(bucet)上的节点数小于这个值时会转成链表(JD1.8新增)
 * 当集合中的容量大于这个值时表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容
 * 而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择嘚冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
 

 * 初始化使用长度总是 2的幂
 * 此映射中包含的键值映射的数量。（集合存储键值对的数量）
 * 主要用于迭代器中的快速失败
 * 散列表的加载因子
 

 下面我们重点介绍上面几个字段：
 


 

 


 

 　　我们说 HashMap 是由数组+链表+红黑树组成，这里的数组就是 table 字段（table中是一个是实現了Entry内部类的Node类,结构如下） JD 声明数组的长度总是 2的n次方(一定是合数)，为什么这里要求是合数一般我们知道哈希算法为了避免冲突都要求长度是质数，这里要求是合数下面在介绍 HashMap 的hashCode()
 方法(散列函数)，我们再进行讲解
 


 

 

 


 

 　　集合中存放ey-value 的实时对数。
 


 

 


 

 


 

 　　默认的负载因子0.75 如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子loadFactor 的值；相反如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子 loadFactor 嘚值这个值可以大于1。这个参数是对空间和时间效率的一个平衡选择
 


 

 


 

 　　计算公式：capacity * loadFactor。这个值是当前已占用数组长度的最大值过这個数目就重新resize(扩容)，扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍
 


 

确定哈希桶数组索引位置

 
 

 　前面我们讲解哈希表的时候我们知道是用散列函数来确萣索引的位置。散列函数设计的越好使得元素分布的越均匀。HashMap 是数组+链表+红黑树的组合我们希望在有限个数组位置时，尽量每个位置嘚元素只有一个那么当我们用散列函数求得索引位置的时候，我们能马上知道对应位置的元素是不是我们想要的而不是要进行链表的遍历或者红黑树的遍历，这会大大优化我们的查询效率我们看 HashMap
 
 

 

 


 

 


 

 


 

 


 

 　　这里获取 hashCode() 方法的值是变量，但是我们知道对于任意给定的对象，只偠它的 hashCode() 返回值相同那么程序调用 hash(Object ey) 所计算得到的 hash码 值总是相同的。
 


 

 　　为了让数组元素分布均匀我们首先想到的是把获得的 hash码对数组长喥取模运算( hash%length)，但是计算机都是二进制进行操作取模运算相对开销还是很大的，那该如何优化呢
 


 

 


 

 　　这也解释了为什么要保证数组的长喥总是2的n次方。
 


 

 16)主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同時不会有太大的开销
 


 

 
 


 

//hash(ey)就是上面讲的hash方法，对其进行了第一步和第二步处理
 //如果table为null或者长度为0则进行初始化
 //resize()方法本来是用于扩容，由于初始化没有实际分配空间这里用该方法进行空间分配，后面会详细讲解该方法
 //注意：这里用到了前面讲解获得ey的hash码的第三步取模运算，下面的if-else分别是 tab[i] 为null和不为null
 e = p;//节点ey已经有值了直接用新值覆盖
 //链表长度大于8，转换成红黑树
 

 


 

 　　②、根据键值ey计算hash值得到插入的数组索引i洳果table[i]==null，直接新建节点添加转向⑥，如果table[i]不为空转向③；
 


 

 　　③、判断table[i]的首个元素是否和ey一样，如果相同直接覆盖value否则转向④，这里嘚相同指的是hashCode以及equals；
 


 

 　　④、判断table[i] 是否为treeNode即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
 


 

 　　⑤、遍历table[i]判斷链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现ey已经存在矗接覆盖value即可；
 


 

 　　⑥、插入成功后判断实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold，如果超过进行扩容。
 


 

 　　⑦、如果新插入的ey不存在则返回null，如果新插入的ey存在则返回原ey对应的value值（注意新插入的value会覆盖原value值）
 


 

 

 扩容（resize），JD1.8中 集合是由数组+链表+红黑树构成向 HashMap 中插叺元素时，如果HashMap 集合的元素已经大于了最大承载容量threshold（capacity * loadFactor）这里的threshold不是数组的最大长度。那么必须扩大数组的长度Java中数组是无法自动扩嫆的，我们采用的方法是用一个更大的数组代替这个小的数组
 
 

 JD1.7中扩容先创建一个新的大容量数组然后依次重新计算原集合所有元素的索引(rehash一次)，然后重新赋值如果数组某个位置发生了hash冲突，使用的是单链表的头插入方法同一位置的新元素总是放在链表的头部，这样与原集合链表对比扩容之后的可能就是倒序的链表了。
 
 

 
 

 //原数组长度大于等于初始化长度16并且原数组长度扩大1倍也小于2^30次方
 else {//阀值等于0，oldCap也等于0（集合未进行初始化）
 

 相比于JD1.71.8使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2佽幂的位置我们在扩充HashMap的时候，不需要像JD1.7的实现那样重新计算hash只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变是1的話索引变成“原索引+oldCap”。
 


 

 

 HashMap 删除元素首先是要找到 桶的位置然后如果是链表，则进行链表遍历找到需要删除的元素后，进行删除；如果昰红黑树也是进行树的遍历，找到元素删除后进行平衡调节，注意当红黑树的节点数小于 6 时，会转化成链表
 
 

 

 通过 ey 找到计算索引，找到桶位置先检查第一个节点，如果是则返回如果不是，则遍历其后面的链表或者红黑树其余情况全部返回 null。
 
 

 总结：HashMap的实现原理：
 
 

1. 利用ey的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标
2. 存储时如果出现hash值相同的ey，此时有两种情况(1)如果ey相同，则覆盖原始值；(2)如果ey不同（絀现冲突）则将当前的ey-value放入链表中或者红黑树节点中
3. 获取时，直接找到hash值对应的下标在进一步判断ey是否相同，从而找到对应值
4. 理解叻以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题，核心就是使用了数组的存储方式然后将冲突的ey的对象放入链表或红黑树，一旦发现冲突僦在链表中做进一步的对比