什么是HashMap
它是将一个任意长度的二进制值通过一个映射关系转换为一个固定长度的二进制值。
1、任意长度的二进制值
2、映射关系(哈希算法)
3、固定的二进制值(哈希值)
数组和链表组合成的链表散列结构，通过hash算法，尽量将数组中的数据分布均匀，如果hashcode相同再比较equals方法，如果equals方法返回false，那么就将数据以链表的形式存储在数组的对应位置，并将之前在该位置的数据往链表的后面移动，并记录一个next属性，来指示后移的那个数据。注意数组中保存的是entry,其中保存的是键值.
hash表
- 特点： 存储效率高，取数据的时间复杂度是1 O(1)
- hash 通过一个key一个输入，通过一个hash函数，来找到数组中与这个key唯一映射的value
- table aaa = 【 】;
- int index = hash(key);
- int value = aaa[index];
- O(n);
hash函数
key，找下标，有哪些方法可以找打下标
-
1、取模法
- 定义了一个 aaa[]数组，长度是16.
- int index = key%m
- m的取值规则是： m要取比数组长度小的最大质数
- 此时 m = 13
- int 1 = 1%13 ;key = 1, value = 23
- key = 17 ,value = 44
- int index = 17%15;
2、平方取中法
hash表处理冲突
- 1、线性探测法： 探测的步长是1；
- 2、链表形式 新的元素会在链表的头部。next 指针指向老元素的头部。
hashmap的put方法
- HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，然后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
hashmap的get方法
hashmap的扩容机制
- 当HashMap中的元素个数超过数组大小(数组总大小length,不是数组中个数size)( defaultLoader = 0.75)时，就会进行数组扩容，defaultLoader的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过160.75=12（这个值就是代码中的threshold值，也叫做临界值）的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
以下来自转载：
HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap，都知道哪里要用HashMap，知道Hashtable和HashMap之间的区别，那么为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧！
“你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？”
几乎每个人都会回答“是的”，然后回答HashMap的一些特性，譬如HashMap可以接受null键值和值，而Hashtable则不能；HashMap是非synchronized;HashMap很快；以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap，而且对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下，从此刻开始问出一些刁钻的问题，关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题：
“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”
你也许会回答“我没有详查标准的Java API，你可以看看Java源代码或者Open JDK。”“我可以用Google找到答案。”
但一些面试者可能可以给出答案，“HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确，也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。但是这仅仅是故事的开始，当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候，错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法：
“当两个对象的hashcode相同会发生什么？”
从这里开始，真正的困惑开始了，一些面试者会回答因为hashcode相同，所以两个对象是相等的，HashMap将会抛出异常，或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法，并告诉他们两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃，而另外一些还能继续挺进，他们回答“因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。”这个答案非常的合理，虽然有很多种处理碰撞的方法，这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结，面试官会继续问：
“如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？”
面试者会回答：当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket，他给出答案:将会遍历链表直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在链表中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。
其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！
许多情况下，面试者会在这个环节中出错，因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现，而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。
如果你认为到这里已经完结了，那么听到下面这个问题的时候，你会大吃一惊。
“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”
除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。
如果你能够回答这道问题，下面的问题来了：
“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？”
你可能回答不上来，这时面试官会提醒你当多线程的情况下，可能产生条件竞争(race condition)。
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：）
热心的读者贡献了更多的关于HashMap的问题：
-
为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？
String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能。
-
我们可以使用自定义的对象作为键吗？
这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。
-
我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？
这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道Hashtable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。看看这篇博客查看Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。
我个人很喜欢这个问题，因为这个问题的深度和广度，也不直接的涉及到不同的概念。让我们再来看看这些问题设计哪些知识点：
- hashing的概念
- HashMap中解决碰撞的方法
- equals()和hashCode()的应用，以及它们在HashMap中的重要性
- 不可变对象的好处
- HashMap多线程的条件竞争
- 重新调整HashMap的大小
HashMap的工作原理
HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么？ 它们会储存在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals()方法用来找到键值对。
所有代码如下：interface DNMap
public interface DNMap <K,V> {
public V put(K k ,V v);
public V get(K k);
public int size();
public interface Entry<K ,V>{
public K getKey();
public V getValue();
}
}
/**
* Created by Kenvin on 2017/11/8.
*/
public class DNHashMap <K,V> implements DNMap<K,V>{
private static int defaultLength = 16;
private static double defaultLoader = 0.75;//警示标识
private Entry<K,V>[] table = null;
private int size = 0;
public DNHashMap(int length ,double loader) {
defaultLength = length;
defaultLoader = loader;
}
public DNHashMap(){
this(defaultLength,defaultLoader);
table = new Entry[defaultLength];
}
private int getIndex(K k){
int m = defaultLength;
int index = k.hashCode() %(m-1);
return index >= 0 ? index : -index;
}
@Override
public V put(K k, V v) {
//判断size是否达到扩容的标准
if (size>=defaultLength*defaultLoader){
//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，将原表的映射到新表中。
upDateSize();
}
int index = getIndex(k);
Entry<K,V> entry = table[index] ;
if (entry == null){
table[index] = newEntry(k,v,null);
size++;
}else {
//如何index 位置元素不为空，说明有数据，指针指向老数据
table[index] = newEntry(k,v,entry);
}
return table[index].getValue();
}
private void upDateSize(){
Entry<K,V>[] newTable = new Entry[2*defaultLength];//扩容之后表的数据或者链表的数据需要重新放置
againHash(newTable);
}
private void againHash(Entry<K,V>[] newTable){
List<Entry<K,V>> list = new ArrayList<>();
//如何拿之前的老数据
for (int i = 0; i <table.length ; i++) {
if (table[i] == null){
continue;
}
findEntryByNext(table[i],list);
}
//不为空可能是一个链表。此时用一个集合来处理
if (list.size() > 0 ){
//进行新数组的再散列
size = 0;
defaultLength= 2*defaultLength;
table = newTable;
for (Entry<K,V> entry:list
) {
if (entry.next !=null){
entry.next =null;
}
put(entry.getKey(),entry.getValue());
}
}
}
// 递归操作
private void findEntryByNext(Entry<K,V> entry,List<Entry<K,V>> list){
if (entry!= null && entry.next!=null){
list.add(entry);
findEntryByNext(entry.next,list);
}else {
list.add(entry);
}
}
private Entry<K,V> newEntry(K k,V v,Entry<K,V> next){
return new Entry<>(k,v,next);
}
@Override
public V get(K k) {
int index = getIndex(k);
if (table[index] == null){
return null;
}
return findValueByEqualKey(k,table[index]);
}
public V findValueByEqualKey(K k,Entry<K,V> entry){
if (k == entry.getKey() || k.equals(entry.getKey())){
return entry.getValue();
}else {
if (entry.next != null){
return findValueByEqualKey(k,entry.next);
}
}
return entry.getValue();
}
@Override
public int size() {
return size;
}
class Entry<K,V> implements DNMap.Entry<K,V> {
K k;
V v;
Entry<K,V> next ;
public Entry(K k, V v, Entry<K, V> next) {
this.k = k;
this.v = v;
this.next = next;
}
@Override
public K getKey() {
return k;
}
@Override
public V getValue() {
return v;
}
}
}
