HashMap的时间复杂度分析

HashMap容器O(1)的查找时间复杂度只是其理想的状态，而这种理想状态需要由java设计者去保证。

在由设计者保证了链表长度尽可能短的前提下，由于利用了数组结构，使得key的查找在O(1)时间内完成。

可以将 HashMap分成两部分来看待，hash和map。map只是实现了键值对的存储。而其整个O(1)的查找复杂度很大程度上是由hash来保证的。

HashMap对hash的使用体现出一些设计哲学，如：通过key.hashCode()将普通的object对象转换为int值，从而可以将其视为数组下标，利用数组O(1)的查找性能。

OK，下面我们来看看HashMap中新增元素的时间复杂度。

put操作的流程：

第一步：key.hashcode()，时间复杂度O(1)。

第二步：找到桶以后，判断桶里是否有元素，如果没有，直接new一个entey节点插入到数组中。时间复杂度O(1)。

第三步：如果桶里有元素，并且元素个数小于6，则调用equals方法，比较是否存在相同名字的key，不存在则new一个entry插入都链表尾部。时间复杂度O(1)+O(n)=O(n)。

第四步：如果桶里有元素，并且元素个数大于6，则调用equals方法，比较是否存在相同名字的key，不存在则new一个entry插入都链表尾部。时间复杂度O(1)+O(logn)=O(logn)。红黑树查询的时间复杂度是logn。

通过上面的分析，我们可以得出结论，HashMap新增元素的时间复杂度是不固定的，可能的值有O(1)、O(logn)、O(n)。

二，hash碰撞问题

HashMap在put元素时，首先会计算key的hashcode，这时候不会去调用equals方法。为什么呢？因为equals方法的时间复杂度是O(n)。但是HashMap存在hash碰撞问题，最坏的情况下，所有的key都被分配到了同一个桶，这时map的put和get时间复杂度都是O(n)。

所以HashMap的设计者必须要考虑的一个问题就是减少hash碰撞。

HashMap解决哈希冲突采用的是哪种方式呢？

答：HashMap解决哈希冲突采用的是链地址法。说白了就是把冲突的key连接起来，放到桶里。当桶中的元素个数不超过6个时，以单链表的形式串起来，当桶中的元素个数超过6个时，以红黑树的形式串起来。

过上面的分析，我们可以得出结论，HashMap的hash操作的时间复杂度是O(1)，HashMap的equals操作的时间复杂度是O(n)。