HashMap简介
HashMap基于哈希表的Map接口实现。是以key-value存储形式存在。线程不安全。key和value都可以为null，无序
JDK1.8之前由数组+链表组成，数组是HashMap主体，链表则主要是为了解决哈希冲突（两个对象调用的hashCode方法计算的哈希码值一致导致计算的数组索引值相同）而存在的（“拉链法”解决冲突），JDK1.8之后，当链表长度大于阈值（或者红黑树的边界值，默认为8）并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。
补充：为了提高效率，将链表转换为红黑树前会判断，即使阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树，而是选择进行数组扩容。
HashMap集合底层的数据结构
JDK1.8之前，数组+链表
JDK1.8之后，数组+链表+红黑树
//在jdk1.8之前创建该对象，会创建一个长度为16的Entry[] table用来存储键值对数据。jdk1.8之后不是在构造方法创建了，而是在第一次调用put方法时才进行创建，创建Node[] table
Map<String,String> map=new HashMap<>();
map.put("1","1");
问题？
1、哈希表底层采用何种算法计算hash值？还有哪些算法可以计算出hash值
底层采用的key的hashCode方法的值结合数组长度进行无符号右移（>>>)、按位异或(^)计算hash值，按位与(&)计算出索引
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//其中n为数组长度
(n - 1) & hash
还可以采用：平方取中法，取余数、伪随机数法
2、当两个对象的hashCode相等时会怎么样？
会产生哈希碰撞，若key值内容相同则替换旧的value，不然就连接到链表后面，链表长度超过阈值8转为红黑树
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说明：
1、size表示HashMap中K-V的实时数量，不是数组的长度
2、threshold（临界值）=capacity（容量）*loadFactor（加载因子）。这个值是当前已占用数组长度的最大值。size超过这个临界值就重新resize（扩容），扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍
HashMap继承关系
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HashMap集合类的成员
成员变量
1、序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
2、集合的初始化容量（必须是2的n次幂）
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
问题？为什么大小必须是2的n次幂
存储高效，尽量减少碰撞，在（n-1)&hash求索引的时候更均匀
问题？如果传入的容量默认不是2的幂
//对传入容量进行右移位运算后进行或运算
//一共进行5次或运算，可以将当前数字中二进制最高位1的右边全部变成1，最后+1后返回
static final int tableSizeFor(int cap) {
//这里-1的目的是使得找到的目标值大于或等于原值
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
3、默认的负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
4、集合最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
5、链表转红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
为什么是8？TreeNode占用空间是普通Node的两倍，空间和时间的权衡，同时如果为8，log（8）=3小于链表的平均8/2=4
6、红黑树转链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
7、链表转红黑树时数组的大小的阈值，即数组大小大于这个数字时，链表长度大于8才会转为红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
8、table用来初始化数组（大小是2的n次幂）
transient Node<K,V>[] table;
9、用来存放缓存（遍历的时候使用）
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
10、HashMap中存放元素的个数（重点）
transient int size;
11、记录HashMap的修改次数
transient int modCount;
12、临界值（如果存放元素大小大于该值，则进行扩容）
int threshold;
13、哈希表的加载因子（重点）
final float loadFactor
说明：
loadFactor加载因子，可以表示HashMap的舒米程度，影响hash操作到同一个数组位置的概率，默认0.75，不建议修改
构造方法
1、构造一个空的HashMap，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
2、构造一个具有指定的出是容来那个和默认负载因子（0.75）的HashMap
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
3、构造一个具有指定初始容量和负载因子的HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//根据初始值返回一个比输入的初始化值大一点点的2的n次数字，赋给阈值，在put方法中会对此值进行重新运算
// 阈值 = 数组长度 * 加载因子（0.75）
//这里直接将计算出来的数组大小赋值给了阈值（threshold），在put方法中，会重新按公式进行计算
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
4、包含另一个Map的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
//+1的目的是获取更大的容量，减少数组的扩容次数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
成员方法
增加方法（put）
1）先判断数组是否未初始化，如果没有初始化，则进行一次初始化操作（扩容），同时将数组大小赋给n
2）找到具体的桶，并判断此位置是否有元素，如果没有元素，则创建一个Node直接插入
3）如果出现冲突
1）如果为红黑树节点，调用红黑树方法插入数据
2）如果为普通节点，插入链表末尾，并且长度达到临界值时，将链表转为红黑树
4）如果桶中存在重复的键，将该键替换新值value
5）size大于阈值threshold，进行扩容
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//初始化一个tab以及一个Node
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//此处才进行tab的初始化。tab为空或者数组大小为0，对数组进行初始化操作，并将数组大小赋给n
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通过hash与数组大小-1的与运算计算出所在桶位置的元素p，如果p为null，创建一个
//新节点直接插入，如果出现冲突，进入分支判断
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果插入的元素的hash值与p相等以及p的key与要插入的key相同，将p（原位置节点）赋给e；
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//p为红黑树节点，则调用putTreeVal插入数据，如果为覆盖，则e为旧节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//找到链表的尾结点，此时e==null，p为链表的最后一个节点
if ((e = p.next) == null) {
//在末尾处创建一个节点赋给p.next，此时e仍为null
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果找到当前节点时已经循环了7次，即该链表在插入元素大小为8,将链表转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//链表转红黑树，传入tab数组以及该键的hash值（可计算出数组的具体索引）
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果找到了具有相同key的元素，也停止寻找
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//若此时e不为null，说明找到了一个具有相同key的值
if (e != null) { // existing mapping for key
//保存一下旧节点的value值
V oldValue = e.value;
//是否要改变之前存在值（默认为false）或者之前存在的值为null，将value进行一个覆盖
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//回调相关方法，HashMap该方法默认实现为空，LinkedHashMap在此会进行一些处理
afterNodeAccess(e);
//返回旧值，不会进行下面的修改次数以及元素个数增加操作
return oldValue;
}
}
//记录下map的修改次数
++modCount;
//如果元素个数大于了阈值，进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
链表转红黑树（treeifyBin）
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//如果tab数组为空或者tab数组大小小于链表转红黑树的最小要求值，则进行扩容操作
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
//拿到当前要转换的桶的起始节点
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//初始化头结点和尾结点
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//循环将链表结点转化为红黑树结点
do {
//利用链表结点来创建一个树结点
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
//如果tl为null，表示红黑树还没有结点，将p赋给头结点
if (tl == null)
hd = p;
//将p节点与尾结点相连
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
//更新尾节点
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
//将各个树结点转化为红黑树
hd.treeify(tab);
}
}
扩容方法（resize）
数组初始化以及数组元素个数大于阈值时进行扩容操作，一部分索引会增加原数组长度大小的长度（用到了高位1），一部分仍保持原索引（高位为0）
final Node<K,V>[] resize() {
//将旧数组进行保存
Node<K,V>[] oldTab = table;
//保存旧数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//保存旧数组的阈值
int oldThr = threshold;
//定义新的长度和阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//数组已经达到最大容量，直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//新数组长度为旧数组长度*2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//阈值同样*2
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else {
// zero initial threshold signifies using defaults，默认的初始化操作
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//将新的阈值赋给成员变量
threshold = newThr;
//创建一个新的数组，大小为newCap
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//将旧数组元素放入到新数组中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果当前索引只有一个节点
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
删除方法（remove）
public boolean remove(Object key, Object value) {
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//初始节点为要找的节点，赋值给node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//向下找节点
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//删除操作
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
查找方法（get）
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
遍历HashMap集合的几种方式
1、分别遍历Key和Values
for(String key:map.keySet()){
System.out.println(key);
}
for(Object value:map.values()){
System.out.println(value);
}
2、迭代器（增强for循环）
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
while(iterator.hasNext()){
Map.Entry<String, Integer> next = iterator.next();
System.out.println(next.getKey()+":"+next.getValue());
}
3、通过get方式（不建议使用）
Set<String> keySet=map.keySet();
for(String str:keySet){
System.out.println(str+"==="+map.get(str))
}
4、jdk8以后采用Map接口的默认方法forEach
map.forEach((k,v)->{
System.out.println(k+":"+v);
});
5
for(Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}
HashMap的初始化设计
为了尽可能的避免hashmap的扩容操作，提高性能，如果明确知道存储的数据量大小I时，初始化值如下
Map<String,String> map=new HashMap<>(initialCapacity);
initialCapacity=(需要存储的元素个数/负载因子)+1
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