彻底理解HashMap

今天看了许多hashmap的博客，在之前的基础上有了更深入的了解，有了一些自己的思考，在这里做一下总结。

为什么要引入hashmap-->存储机制-->解决hash冲突-->扩容

实际上就是老套路，问题引入->解决问题->产生新问题->解决新问题，于此同时在解决新问题的同时不忘初心（在这里可以说一下我对程序的一点感悟，程序/编程 实际上就是save time 和 kill time，解决问题的初心就是save time），方得始终。

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为什么要引入hasmap？

如何有效的存储key-value键值对?

　　实际上key-value是一种常用的数据结构，本质上就是定义一个类，它只有俩个属性，一个key表示键，另一个value表示值，这样这个类就代表了一个键值对key-value。但是实际上为了符合设计原则，也就是为了面向接口编程，就是我们常用的Map接口，具体就是Map.Entry(Map的一个内部接口)，也就是说，我们的具体集合类实现了Map.Entry接口

　　自定义集合类->设计原则（面向接口编程）->抽象出Map.Entry接口，使自定义集合类实现接口

如何存储集合？

　　在java中一切皆是对象，我们前面将的集合实际上就是类对象，存储一个对象的集合不外乎俩种方式：数组和链表

　　在这里简单交代一下数组和链表的优缺点：

　　　　数组： 1.数组一旦定义，则大小固定。2.数组插入和删除的效率低，时间复杂度为O(n)。3.下标访问，速度快，时间复杂度为O(1)。

　　　　链表： 1.遍历效率低，也就是查询效率低,最坏为O(n) 2.资源允许的话，规模可以不断增大或者减小 2.删除和添加效率高，时间复杂度为O(1) 

　　　　数组存储在内存的栈，链表存储在堆。

　　因为在实际中，虽然键值对的增删改查都会使用到，但是查询更多一些，所以我们选择数组

如何有效的根据key值去查找value？

建立key -> index的映射关系，实际上我们要查找key时，根据映射关系来查找数组的下标，然后得到对应的key-value对象，时间复杂度可以控制再O(1);key映射成index的方法称为hash算法。

hash冲突的解决和新问题的引入(链表长度过长)

实际上解决hash冲突采用的就是拉链法，也就是链地址法，本质就是在产生冲突的位置改为单链表存储。

我们可以思考一下，我们最初选择数组存储集合的目的是为了查询效率高，现在为了解决hash冲突而在冲突位置采用了单链表存储，也就是说当单链表过长时查询效率就会很低(时间复杂度o(n))，违背了我们的初衷。

当然，java的设计者也解决了这一问题，在java8中当链表的长度超过8之后，将会自动将链表转换成红黑树，可以实现o(logn)的时间复杂度，以此来提高查询的性能（实际上除了添加，其它性能都提升了）。

 数组的扩容

在数组容量不足时，为了继续维持利用数组索引查找的优良性能，我们必须对数组进行扩容操作，在HashMap的实现中，提供了一个加载因子，默认是0.75，当元素到达现有hash表的%75的时候，就会进行扩容，每次扩容都会将新数组的大小设为原数组大小的俩倍，扩容时会对链表中的元素进行重排序(重新进行运算)来找到新的位置，从而降低发生碰撞的概率。