问题1：HashMap的数据结构是什么样的？
同学1：嗯...数组+链表
同学2：数组+链表...
同学3：数组+链表...
同学4：数组+链表+红黑树...
同学n：.....
为什么答案会有两种？难道大家学习的HashMap有两个版本？我突然想起马克思哲学里面的一句话，真理是相对的，不是绝对的，变化才是唯一的真理。
不错，对于Java这种语言排行榜经常排于榜首的高级语言，变化也是它的生存之道。Java在推出新版本的同时，不断的完善重要class的数据结构，提升它的性能，稳固它的安全性。HashMap就是其中之一。
HashMap在Java1.7里使用的是数组+链表的数据结构，在Java1.8里使用的是数组+链表+红黑树。
问题2：HashMap为什么在1.8的版本，对它的数据结构进行了修改？
同学1：嗯，有bug（标准的程序员思维）
同学2：有漏洞...(有黑客思维的同学)
同学3：没事，无聊，寂寞，想搞事情...(有创业者思维的同学)
同学4：提升性能...(有架构师思维的同学)
......
Java在维护它全球顶级语言，近趋于霸主地位的时候，当然要从细节入手，从源码入手，完善它的性能，修复它的漏洞。Java如此，其他语言也是如此。推荐一个交流学习交流圈子：142019080
问题3：HashMap在1.7和1.8，性能上究竟有了多大的提升，我们上代码，看看速度如何？
测试结果如下：
我们可以清楚的看见HashMap在1.8的版本，数据量非常大（10万条）的时候，查询的总时间明显比较低，也就是说HashMap在1.8的版本查找速度很快，插入或者是删除相对较慢。那么为什么会这样？
思考题：为什么HashMap在1.8的版本，查找速度有了大幅提升？
接下来，我将逐一带大家进行全面剖析HashMap的数据结构。
一. 数据结构不同
1. HashMap在1.7的版本数据结构如下：
数组+链表（单向链表）
1.1 从数据结构我们来分析HashMap的put过程
插入元素的数据结构如下代码：
第一步：计算key对应数组的index（索引），是通过hashcode & （length-1），就是hashcode值和（数组长度-1）的与运算。
第二步：将插入的元素放入数组index的位置，将next指针指向之前的元素。
图解过程：
1.2 HashMap在1.7的版本的get过程
第一步：计算key对应数组的index（索引）,找到数组的头结点
第二步：从头结点逐个向下遍历，直到key的hash值与节点的hash值碰撞相等，然后取出value值。
思考一下：get过程的时间复杂度应该是O(n)，试着想一下，如果我们在插入的过程中对节点进行一些变换，例如将单向链表变成二叉树，或者是平衡二叉树，是不是下次在查找的过程，就能减少遍历的时间复杂度呢？
下面，我们引入HashMap在Java1.8里的数据结构
2. HashMap在1.8的版本数据结构如下：
从源码中分析：
我们来翻译这句话：
HashMap处理“碰撞”增加了红黑树这种数据结构，当碰撞结点较少时，采用链表存储，当较大时（>8个），采用红黑树（特点是查询时间是O（logn））存储（有一个阀值控制，大于阀值(8个)，将链表存储转换成红黑树存储。
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可能此时，对于数据结构，你会有知识断层，那么没关系，我来为你一一介绍这些数据结构。
1. 数组，带有索引的容器，固定长度(ArrayList中数据结构，自动扩容)
2. 双向链表，如下图（LinkedList）
3. 单向链表
4. 红黑树
特点：
1）每个节点非红即黑
2）根节点是黑的;
3）每个叶节点（叶节点即树尾端NULL指针或NULL节点）都是黑的;
4）如图所示，如果一个节点是红的，那么它的两儿子都是黑的;
5）对于任意节点而言，其到叶子点树NULL指针的每条路径都包含相同数目的黑节点;
6）每条路径都包含相同的黑节点;
2.1 此时，我们分析一下HashMap在1.8版本里面的put过程
插入元素包含如下
1）单向链表，代码如上面对应的1.7版本
2）红黑树
分析put过程
第一步：计算key对应数组的index（索引），是通过hashcode & （length-1），就是hashcode值和（数组长度-1）的与运算。
第二步：当前索引所对应的单向链表长度<=8时，将插入的元素放入数组index的位置，将next指针指向之前的元素。反之，则把当前索引所有的元素转化为红黑树。
2.2 HashMap在1.8的版本的get过程
第一步：计算key对应数组的index（索引）,找到数组的头结点
第二步：如果头节点是单向链表结构，则从头结点逐个向下遍历，知道key的hash值与节点的hash值碰撞相等，然后取出value值。如果是红黑树，则用红黑树的遍历，碰撞hash值，然后取出value值。
二. HashMap的扩容
当HashMap中的元素个数超过数组大小loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，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。
比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。
总结：
一. HashMap在Java1.7的版本是数组+单向链表存储，在1.8的版本是数组+单向链表+红黑树（如果当前索引对应的单向链表长度小于等于8，则用单向链表，如果大于8，则转化为红黑树）
二. HashMap在1.8的版本中，大数据量的查找，性能有了提升，是因为在put的过程中，增加了红黑树的转化，牺牲了put的时间和空间复杂度
三. HashMap的扩容过程，是个非常消耗性能的，扩容后的HashMap，需要重新计算之前数组各个索引对应的头结点（根节点）在新数组中对应的索引。
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