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## 一、基础
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散列表：数据的存储位置与关键字之间存在对应关系
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通过计算key的hash值来计算值的存储位置，hashmap是数组和链表组成的，数据结构中又叫“链表散列”。
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### hash冲突
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因为不同的key计算得到的hash值可能会相同，此时就产生了hash冲突，单向链表就是用于解决hash冲突。当得到相同hash值的元素时，将其存入next结点。
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解决hash冲突可以通过开地址法或拉链法解决，单向链表是拉链法的实现之一。
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开地址法：有冲突时就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将数据元素放入。（具体看B站：站长数据结构）
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**由于单链表达到一定长度后查找效率低（单链表需要从头开始遍历），因此在JDK1.8中当单链表长度超过8，并且数组长度大于64后会变成红黑树**
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### hash函数
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在Java中所有对象都有hashcode，因此计算可以通过key的hashcode进行下标计算
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下标 = hash%16，其中16是因为数组默认大小是16，这样可以确保算出来的值足够随机。
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### hashmap的扩容原理
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初始容量大小和加载因子，初始容量大小是创建时给数组分配的容量大小，默认值为16，加载因子默认0.75f，用数组容量大小乘以加载因子得到一个值，一旦数组中存储的元素个数超过该值就会调用rehash方法将数组容量增加到原来的两倍
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在做扩容的时候会生成一个新的数组，原来的所有数据需要重新计算哈希码值重新分配到新的数组，所以扩容的操作非常消耗性能
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HashMap默认采用数组+单链表方式存储元素，当元素出现哈希冲突时，会存储到该位置的单链表中。但是单链表不会一直增加元素，当元素个数超过8个时，会尝试将单链表转化为红黑树存储。但是在转化前，会再判断一次当前数组的长度，只有数组长度大于64才处理。否则，进行扩容操作。
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`final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
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boolean evict) {
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Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
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if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
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n = (tab = resize()).length;
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if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
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tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
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else {
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Node<K,V> e; K k;
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if (p.hash == hash &&
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((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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e = p;
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else if (p instanceof TreeNode)
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e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
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else {
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for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
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if ((e = p.next) == null) {
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p.next = newNode(hash, key, value, null);
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if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
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//转红黑树
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treeifyBin(tab, hash);
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break; }
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if (e.hash == hash &&
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((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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break;
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p = e;
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}
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}
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if (e != null) { // existing mapping for key
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V oldValue = e.value;
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if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
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e.value = value;
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afterNodeAccess(e);
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return oldValue;
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}
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}
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++modCount;
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if (++size > threshold)
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//扩容
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resize();
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afterNodeInsertion(evict);
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return null;}`
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## 二、特点
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### 1.为什么HashMap要树化
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之前在极客时间的专栏里看到过一个解释。本质上这是个安全问题。因为在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能。而在现实世界，构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端CPU大量占用，这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。
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### 2.为什么要将链表中转红黑树的阈值设为8
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我们可以这么来看，当链表长度大于或等于阈值（默认为 8）的时候，如果同时还满足容量大于或等于 MIN_TREEIFY_CAPACITY（默认为 64）的要求，就会把链表转换为红黑树。同样，后续如果由于删除或者其他原因调整了大小，当红黑树的节点小于或等于 6 个以后，又会恢复为链表形态。
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每次遍历一个链表，平均查找的时间复杂度是 O(n)，n 是链表的长度。红黑树有和链表不一样的查找性能，由于红黑树有自平衡的特点，可以防止不平衡情况的发生，所以可以始终将查找的时间复杂度控制在 O(log(n))。最初链表还不是很长，所以可能 O(n) 和 O(log(n)) 的区别不大，但是如果链表越来越长，那么这种区别便会有所体现。所以为了提升查找性能，需要把链表转化为红黑树的形式。
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通常如果 hash 算法正常的话，那么链表的长度也不会很长，那么红黑树也不会带来明显的查询时间上的优势，反而会增加空间负担。所以通常情况下，并没有必要转为红黑树，所以就选择了概率非常小，小于千万分之一概率，也就是长度为 8 的概率，把长度 8 作为转化的默认阈值。
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### 3.加载因子为什么0.75
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对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是 O(1+a)。因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。0.75是HashMap在时间和空间两者间折中选择，通过测试后符合泊松分布。
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