一、哈希表

哈希表（hash table）
也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表。

1、什么是哈希表

数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。指定下标的查找时间复杂度为O(1)；给定值查找需要遍历数组，时间复杂度为O(n)；对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)

线性链表：对于链表的新增，删除等操作，时间复杂度为O(1)，而查找操作，复杂度为O(n)

二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。

哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，

哈希冲突当对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。

哈希冲突的解决方案有多种**:开放定址法**（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法

HashMap实现原理

hashMap1.8
在这里插入图片描述

HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。（其实所谓Map其实就是保存了两个对象之间的映射关系的一种集合）

//HashMap的主干数组，可以看到就是一个Entry数组，
//初始值为空数组{}，主干数组的长度一定是2的次幂。
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

Entry是HashMap中的一个静态内部类。代码如下

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;//存储指向下一个Entry的引用，单链表结构
        int hash;//对key的hashcode值进行hash运算后得到的值，存储在Entry，避免重复计算

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }

HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。

重要的部分字段

/**实际存储的key-value键值对的个数*/
transient int size;

/**阈值，当table == {}时，该值为初始容量（初始容量默认为16）；
当table被填充了，也就是为table分配内存空间后，
threshold一般为 capacity*loadFactory。
HashMap在进行扩容时需要参考threshold，后面会详细谈到*/
int threshold;

/**负载因子，代表了table的填充度有多少，默认是0.75
加载因子存在的原因，还是因为减缓哈希冲突，
如果初始桶为16，等到满16个元素才扩容，某些桶里可能就有不止一个元素了。
所以加载因子默认为0.75，也就是说大小为16的HashMap，到了第13个元素，就会扩容成32。
*/
final float loadFactor;

/**HashMap被改变的次数，由于HashMap非线程安全，
在对HashMap进行迭代时，
如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），
需要抛出异常ConcurrentModificationException*/
transient int modCount;

put操作的实现

public V put(K key, V value) {
     //如果table数组为空数组{}，进行数组填充（为table分配实际内存空间），入参为threshold，
     //此时threshold为initialCapacity 默认是1<<4(24=16)
     if (table == EMPTY_TABLE) {
         inflateTable(threshold);
     }
    //如果key为null，存储位置为table[0]或table[0]的冲突链上
     if (key == null)
         return putForNullKey(value);
     int hash = hash(key);//对key的hashcode进一步计算，确保散列均匀
     int i = indexFor(hash, table.length);//获取在table中的实际位置
     for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
     //如果该对应数据已存在，执行覆盖操作。用新value替换旧value，并返回旧value
         Object k;
         if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
             V oldValue = e.value;
             e.value = value;
             e.recordAccess(this);
             return oldValue;
         }
     }
     modCount++;//保证并发访问时，若HashMap内部结构发生变化，快速响应失败
     addEntry(hash, key, value, i);//新增一个entry
     return null;
    }

part1：特殊key值处理，key为null；
part2：计算table中目标bucket的下标；
part3：指定目标bucket，遍历Entry结点链表，若找到key相同的Entry结点，则做替换；
part4：若未找到目标Entry结点，则新增一个Entry结点。
hash函数

/**这是一个神奇的函数，用了很多的异或，移位等运算
对key的hashcode进一步进行计算以及二进制位的调整等来保证最终获取的存储位置尽量分布均匀*/
final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

hash函数计算出的值，通过indexFor进一步处理来获取实际的存储位置

/**
     * 返回数组下标
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

h&（length-1）保证获取的index一定在数组范围内，举个例子，默认容量16，length-1=15，h=18,转换成二进制计算为index=2。位运算对计算机来说，性能更高一些（HashMap中有大量位运算）
当发生哈希冲突并且size大于阈值的时候，需要进行数组扩容，扩容时，需要新建一个长度为之前数组2倍的新的数组，然后将当前的Entry数组中的元素全部传输过去，扩容后的新数组长度为之前的2倍，所以扩容相对来说是个耗资源的操作。

为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

resize方法

void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }

这样做有2个好处

&运算速度快，至少比%取模运算块
能保证索引值肯定在 capacity 中，不会超出数组长度
(n - 1) & hash，当n为2次幂时，会满足一个公式：(n - 1) & hash = hash % n

为什么HashMap桶（链表）的长度超过8才会转换成红黑树

首先说一说转换为红黑树的必要性:红黑树的插入、删除和遍历的最坏时间复杂度都是log(n)，
因此，意外的情况或者恶意使用下导致hashCode()方法的返回值很差时，性能的下降将会是"优雅"的，只要Key具有可比性。

但由于TreeNodes的大小是常规Nodes的两倍，所以只有桶中包含足够多的元素以供使用时，我们才会使用树。
在这里插入图片描述
简单解释一下，理想情况下，在随机哈希代码下，桶中的节点频率遵循泊松分布，文中给出了桶长度k的频率表。
由频率表可以看出，桶的长度超过8的概率非常非常小。所以作者应该是根据概率统计而选择了8作为阀值。
加载因子为什么是 0.75？

那加载因子为什么是 0.75 而不是 0.5 或者 1.0 呢？

首先如果加载因子比较大，那么扩容发生的频率就比较低，但是他浪费的空间比较小，不过发生**hash冲突的几率就比较大，**比如加载因子是1的时候，如果hashmap长度为128，那么可能hashmap的实际存储元素数量在64至128之间的时间段比较多，而这个时间段发生hash冲突就比较大，造成数组中其中一条链表较长，就会影响性能。

而当加载因子值比较小的时候，扩容的频率就会变高，因此会占用更多的空间，但是元素的存储就比较稀疏，发生哈希冲突的可能性就比较小，因此操作性能会比较高，比如设置成0.5，同样128长度的hashmap，当数量达到65的时候就会触发hashmap的扩容，扩容后长度为256，256里面只存储了65个似乎有点浪费了。

所以综合了以上情况就取了一个 0.5 到 1.0 的平均数 0.75 作为加载因子。

HashMap 是如何导致死循环的？

死循环都是说jdk7的hashmap的死循环，，实际上就是遍历所以元素，找到在新的table下的位置，并把新table对应位置的元素设置成当前元素的next，就是所谓的头插法！
注意jdk8只是解决了死循环的问题，多线程下数据丢失的问题还是没有解决，所以多线程还是用ConcurrentHashMap

为什么用HashMap？

HashMap 是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对 key-value 映射
HashMap 采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改
HashMap 是非 synchronized，所以 HashMap 很快
HashMap 可以接受 null 键和值，而 Hashtable 则不能（原因就是 equlas() 方法需要对象，因为 HashMap 是后出的 API 经过处理才可以）