一、什么是HashMap？
HashMap 数据结构为 数组+链表（JDk1.7），JDK1.8中增加了红黑树，其中：链表的节点存储的是一个 Entry 对象，每个Entry 对象存储四个属性（hash，key，value，next）

一、HashMap的底层
底层：采用数组+链表(JDK1.7)，采用数组+链表+红黑树(JDK1.8)。线程不安全。

容器：HashMap默认容器长度为16，扩容因子为0.75，以2的n次方扩容，最高可扩容30次。如第一次是长度达到16*0.75=12的时候开始扩容，16*2^1=32。

三、HashMap底层JDK1.7到JDK1.8的变化
1、JDK1.8相较与JDK1.7在数组+链表的基础上添加了红黑树，加红黑树的目的时提高HashMap插入和查询的整体效率；

2、JDK1.7中链表插入采用的是头插法，JDK1.8中插入使用的是尾插法，因为JDK1.8中插入key和value时需要判断链表元素个数，所以需要遍历链表统计链表元素个数，所以正好直接使用尾插法；

3、JDK1.7哈希算法比较复杂，存在各种右移与异或运算，JDK1.8进行了简化，因为复杂的哈希算法目的就是提高散列性，来提供HashMap的整体效率，而1.8新增了红黑树，所以可以适当的简化哈希算法，节省CPU资源。

二、为什么要使用HashMap？
对于要求查询次数特别多，查询效率比较高同时插入和删除的次数比较少的情况下，通常会选择ArrayList，因为它的底层是通过数组实现的。对于插入和删除次数比较多同时在查询次数不多的情况下，通常会选择LinkedList，因为它的底层是通过链表实现的。

 

但现在同时要求插入，删除，查询效率都很高的情况下我们该如何选择容器呢？
那么就有一种新的容器叫HashMap，他里面既有数组结构，也有链表结构，所以可以弥补相互的缺点。而且HashMap主要用法是get()和put() 。

三、HashMap扩容为什么总是2的次幂？
HashMap的扩容公式：initailCapacity * loadFactor = HashMap

其中initailCapacity是初始容量：默认值为16（懒加载机制，只有当第一次put的时候才创建）

其中loadFactor是负载因子：默认值为0.75

 

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。

值得提醒的是初始容量和负载因子也可以自己设定的。 使用的是位运算进行扩容，因为用乘法会影响CPU的性能，计算机不支持乘法运算，最终都会转化为加法运算。

HashMap扩容主要是给数组扩容的，因为数组长度不可变，而链表是可变长度的。从HashMap的源码中可以看到HashMap在扩容时选择了位运算，向集合中添加元素时，会使用(n - 1) & hash的计算方法来得出该元素在集合中的位置。只有当对应位置的数据都为1时，运算结果也为1，当HashMap的容量是2的n次幂时，(n-1)的2进制也就是1111111***111这样形式的，这样与添加元素的hash值进行位运算时，能够充分的散列，使得添加的元素均匀分布在HashMap的每个位置上，减少hash碰撞，下面举例进行说明。

当HashMap的容量是16时，它的二进制是10000，(n-1)的二进制是01111，与hash值得计算结果如下：

 

终上所述，HashMap计算添加元素的位置时，使用的位运算，这是特别高效的运算；另外，HashMap的初始容量是2的n次幂，扩容也是2倍的形式进行扩容，是因为容量是2的n次幂，可以使得添加的元素均匀分布在HashMap中的数组上，减少hash碰撞，避免形成链表的结构，使得查询效率降低！

有个问题：为啥不使用取模呢？因为取模运算速度比较低。

三、HashMap的扩容机制原理
1、JDK1.7版本扩容
①：先生成新数组；

②：遍历老数组中的每个位置上的链表上的每个元素；

③：获取每个元素的key，并基于新数组长度，计算出每个元素在新数组中的下标；

④：将元素添加到新数组中去；

⑤：所有元素转移完之后，将新数组赋值给HashMap对象的table属性。

2、JDK1.8版本扩容
①：先生成新数组；

②：遍历老数组中的每个位置上的链表或红黑树；

③：如果是链表，则直接将链表中的每个元素重新计算下标，并添加到新数组中去；

④：如果是红黑树，则先遍历红黑树，先计算出红黑树中每个元素对应在新数组中的下标位置；

a：统计每个下标位置的元素个数；

b：如果该位置下的元素个数超过了8，则生成一个新的红黑树，并将根节点添加到新数组的对应位置；

c：如果该位置下的元素个数没有超过8，那么则生成一个链表，并将链表的头节点添加到新数组的对应位置；

⑤：所有元素转移完了之后，将新数组赋值给HashMap对象的table属性。

 

四、JDk1.7HashMap扩容死循环问题
HashMap是一个线程不安全的容器，在最坏的情况下，所有元素都定位到同一个位置，形成一个长长的链表，这样get一个值时，最坏情况需要遍历所有节点，性能变成了O(n)。
JDK1.7中HashMap采用头插法拉链表，所谓头插法，即在每次都在链表头部（即桶中）插入最后添加的数据。
死循环问题只会出现在多线程的情况下。
假设在原来的链表中，A节点指向了B节点。
在线程1进行扩容时，由于使用了头插法，链表中B节点指向了A节点。
在线程2进行扩容时，由于使用了头插法，链表中A节点又指向了B节点。
在线程n进行扩容时，…
这就容易出现问题了。。在并发扩容结束后，可能导致A节点指向了B节点，B节点指向了A节点，链表中便有了环！！！

导致的结果：CPU占用率100%

五、JDK1.8的新结构----红黑树
为了解决JDK1.7中的死循环问题， 在jDK1.8中新增加了红黑树，即在数组长度大于64，同时链表长度大于8的情况下，链表将转化为红黑树。同时使用尾插法。当数据的长度退化成6时，红黑树转化为链表。

1.为什么非要使用红黑树呢？
这个选择是综合各种考虑之下的，既要put效率很高，同时也要get效率很高，红黑树就是其中一种。

2.什么是红黑树？
首先讲一下二叉查找树：

1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。

2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。

3.左、右子树也分别为二叉排序树。

如果要查找10。先看根节点9，由于10 > 9，因此查看右孩子13；由于10 < 13，因此查看左孩子11；由于10 < 11，因此查看左孩子10，发现10正是要查找的节点；这种方式查找最大的次数等于二叉查找树的高度。 复杂度为O(log n)，但是二叉查找树也有他的缺点，如果二叉树有如下的三个节点：

 

 

当插入7，6，5，4这四个节点时：

 

随着树的深度增加，那么查找的效率就变得非常差了，变成了O(n)，就不具有二叉查找树的优点了。

那么红黑树就诞生了，红黑树是一种自平衡的二叉查找树。

3.红黑树的特性
1.节点是红色或黑色；

2.根节点是黑色；

3.每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）；

4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)；

5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点；

6.每次新插入的节点都必须是红色。

如图就是一颗红黑树

 

 

红黑树从根节点到叶子节点的最长路径不会超过最短路径的两倍。但是红黑树有时候在插入和删除过程中会破坏自己的规则，比如插入节点26，如下图

 

由于父节点27是红色节点，因此这种情况打破了红黑树的规则4（每个红色节点的两个子节点都是黑色），必须进行调整，使之重新符合红黑树的规则。

常用的调整方法有三种：

左旋转
右旋转
变色
4.红黑树的应用
1.TreeSet
2.TreeMap
3.HashMap（JDK8）

 

 

 

经典面试题

计划用HashMap存1k条数据，构造时传1000会触发扩容吗？

HashMap 初始容量指定为 1000，会被 tableSizeFor() 调整为 1024；
但是它只是表示 table 数组为 1024；
负载因子是0.75，扩容阈值会在 resize() 中调整为 768（1024 * 0.75）
会触发扩容
如果需要存储1k的数据，应该传入1000 / 0.75(1333)

tableSizeFor() 方法调整到 2048，不会触发扩容。

 


计划用HashMap存1w条数据，构造时传10000会触发扩容吗
当我们构造HashMap时，参数传入进来 1w
经过 tableSizeFor() 方法处理之后，就会变成 2 的 14 次幂 16384
负载因子是 0.75f，可存储的数据容量是 12288（16384 * 0.75f）
完全够用，不会触发扩容