大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
数据结构
HashMap的数据结构数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。
- 数组：数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
- 链表：链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
哈希表那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：
从上图我们可以发现哈希表是由【 数组+链表】组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢？一般情况是通过【 hash(key)%len】获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap也可以理解为其存储数据的容器就是一个【 线性数组】。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next。从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到 HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。/** The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */transient Entry[] table;
存数据的逻辑
//存储时:int hash = key.hashCode(); // 每个key的hash是一个固定的int值int index = hash % Entry[].length; // 去模运算，运算后的值肯定在0-length之间Entry[index] = value; // 以去模后的值为索引，把value存进去
疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过 Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B。如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现 index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。
public V put(K key, V value) {if (key == null) return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中int hash = hash(key.hashCode());int i = indexFor(hash, table.length);//遍历链表for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {Object k;//如果key在链表中已存在，则替换为新value（不要误解为是用新的值把旧的值覆盖了！）if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {V oldValue = e.value;e.value = value;e.recordAccess(this);return oldValue;}}modCount++;addEntry(hash, key, value, i);return null;}void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {Entry<K, V> e = table[bucketIndex];table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next//如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);}
当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。
取数据的逻辑
public V get(Object key) {if (key == null) return getForNullKey();int hash = hash(key.hashCode());//先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {Object k;if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value;}return null;}
其他逻辑
确定数组index：hashcode % table.length取模HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：/** Returns index for hash code h. */static int indexFor(int h, int length) {return h & (length - 1);}按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。注意：不过的 hashCode进行运算后的值可能相等， 这意味着数组下标相同；但是，不要错误的理解为数组下标相同表示hashCode相同。
初始大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {.....// Find a power of 2 >= initialCapacityint capacity = 1;while (capacity < initialCapacity)capacity <<= 1;this.loadFactor = loadFactor;threshold = (int)(capacity * loadFactor);table = new Entry[capacity];init();}注意初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！！
解决hash冲突的方法
开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
再哈希法
链地址法
建立一个公共溢出区
Java中
HashMap
的解决办法是采用的链地址法。
再散列过程
当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。
当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表映射到新表中。
/**
* Rehashes the contents of this map into a new array with a
* larger capacity. This method is called automatically when the
* number of keys in this map reaches its threshold.
*
* If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
* resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
* This has the effect of preventing future calls.
*
* @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
* must be greater than current capacity unless current
* capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
* is irrelevant).
*/
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);
table = newTable;
threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K, V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K, V> next = e.next;
//重新计算index
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
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