hashmap的原理
hashmap的原理，面试难点
一、Java中的hashCode和equals
1、关于hashCode
- hashCode的存在主要是用于查找的快捷性，如Hashtable，HashMap等，hashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的
- 如果两个对象相同，就是适用于equals(java.lang.Object) 方法，那么这两个对象的hashCode一定要相同
- 如果对象的equals方法被重写，那么对象的hashCode也尽量重写，并且产生hashCode使用的对象，一定要和equals方法中使用的一致，否则就会违反上面提到的第2点
- 两个对象的hashCode相同，并不一定表示两个对象就相同，也就是不一定适用于equals(java.lang.Object) 方法，只能够说明这两个对象在散列存储结构中，如Hashtable，他们“存放在同一个篮子里“
再归纳一下就是hashCode是用于查找使用的，而equals是用于比较两个对象的是否相等的。
以下对hashCode的解读摘自其他博客：
1.hashcode是用来查找的，如果你学过数据结构就应该知道，在查找和排序这一章有
例如内存中有这样的位置
0 1 2 3 4 5 6 7
而我有个类，这个类有个字段叫ID,我要把这个类存放在以上8个位置之一，如果不用hashcode而任意存放，那么当查找时就需要到这八个位置里挨个去找，或者用二分法一类的算法。
但如果用hashcode那就会使效率提高很多。
我们这个类中有个字段叫ID,那么我们就定义我们的hashcode为ID％8，然后把我们的类存放在取得得余数那个位置。比如我们的ID为9，9除8的余数为1，那么我们就把该类存在1这个位置，如果ID是13，求得的余数是5，那么我们就把该类放在5这个位置。这样，以后在查找该类时就可以通过ID除 8求余数直接找到存放的位置了。
2.但是如果两个类有相同的hashcode怎么办那（我们假设上面的类的ID不是唯一的），例如9除以8和17除以8的余数都是1，那么这是不是合法的，回答是：可以这样。那么如何判断呢？在这个时候就需要定义 equals了。
也就是说，我们先通过 hashcode来判断两个类是否存放某个桶里，但这个桶里可能有很多类，那么我们就需要再通过 equals 来在这个桶里找到我们要的类。
那么。重写了equals()，为什么还要重写hashCode()呢？
想想，你要在一个桶里找东西，你必须先要找到这个桶啊，你不通过重写hashcode()来找到桶，光重写equals()有什么用啊
2、关于equals
1.equals和==
==用于比较引用和比较基本数据类型时具有不同的功能：
比较基本数据类型，如果两个值相同，则结果为true
而在比较引用时，如果引用指向内存中的同一对象，结果为true;
equals()作为方法，实现对象的比较。由于==运算符不允许我们进行覆盖，也就是说它限制了我们的表达。因此我们复写equals()方法，达到比较对象内容是否相同的目的。而这些通过==运算符是做不到的。
2.object类的equals()方法的比较规则为：如果两个对象的类型一致，并且内容一致，则返回true,这些类有：
java.io.file,java.util.Date,java.lang.string,包装类（Integer,Double等）
String s1=new String("abc");
String s2=new String("abc");
System.out.println(s1==s2);
System.out.println(s1.equals(s2));
运行结果为false true
二、HashMap的实现原理
1. HashMap概述
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。
从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。
其中Java源码如下：
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry[] table;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
……
}
可以看出，Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。
2、HashMap实现存储和读取
1）存储
1 public V put(K key, V value) {
2 // HashMap允许存放null键和null值。
3 // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
4 if (key == null)
5 return putForNullKey(value);
6 // 根据key的keyCode重新计算hash值。
7 int hash = hash(key.hashCode());
8 // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
9 int i = indexFor(hash, table.length);
10 // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
11 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
12 Object k;
13 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
14 // 如果发现已有该键值，则存储新的值，并返回原始值
15 V oldValue = e.value;
16 e.value = value;
17 e.recordAccess(this);
18 return oldValue;
19 }
20 }
21 // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
22 modCount++;
23 // 将key、value添加到i索引处。
24 addEntry(hash, key, value, i);
25 return null;
26 }
根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。
1 static int hash(int h) {
2 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
3 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
4 }
我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。
根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。
1 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 2 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //如果要加入的位置有值，将该位置原先的值设置为新entry的next,也就是新entry链表的下一个节点 3 table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); 4 if (size++ >= threshold) //如果大于临界值就扩容 5 resize(2 * table.length); //以2的倍数扩容 6
参数bucketIndex就是indexFor函数计算出来的索引值，第2行代码是取得数组中索引为bucketIndex的Entry对象，第3行就是用hash、key、value构建一个新的Entry对象放到索引为bucketIndex的位置，并且将该位置原先的对象设置为新对象的next构成链表。
第4行和第5行就是判断put后size是否达到了临界值threshold，如果达到了临界值就要进行扩容，HashMap扩容是扩为原来的两倍。resize()方法如下：
1 void resize(int newCapacity) {
2 Entry[] oldTable = table;
3 int oldCapacity = oldTable.length;
4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
5 threshold = Integer.MAX_VALUE;
6 return;
7 }
8
9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
10 transfer(newTable);//用来将原先table的元素全部移到newTable里面
11 table = newTable; //再将newTable赋值给table
12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新计算临界值
13 }
扩容是需要进行数组复制的，上面代码中第10行为复制数组，复制数组是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。
通过这种方式就可以高效的解决HashMap的冲突问题。
2）读取
1 public V get(Object key) {
2 if (key == null)
3 return getForNullKey();
4 int hash = hash(key.hashCode());
5 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
6 e != null;
7 e = e.next) {
8 Object k;
9 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
10 return e.value;
11 }
12 return null;
13 }
从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
3）归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。
3、HashMap的resize
当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了，而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。
那么hashmap什么时候进行扩容呢？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16*0.75=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annegu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：HashMap的实现原理：
- 利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标
- 存储时，如果出现hash值相同的key，此时有两种情况。(1)如果key相同，则覆盖原始值；(2)如果key不同（出现冲突），则将当前的key-value放入链表中
- 获取时，直接找到hash值对应的下标，在进一步判断key是否相同，从而找到对应值。
- 理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题，核心就是使用了数组的存储方式，然后将冲突的key的对象放入链表中，一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。
