HashMap_hashmap note

HashMap的主干是数组，在常规构造器中，没有为数组table分配内存空间（有一个入参为指定Map的构造器例外），而是在执行put操作的时候才真正构建table数组。

HashMap是一种散列表，散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题，通常是两种方法：链表法和开放地址法。链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位；开放地址法是通过一个探测算法，当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位。java.util.HashMap采用的链表法的方式，链表是单向链表。

public V put(K key, V value) {  
        if (key == null)  
            return putForNullKey(value);  
        int hash = hash(key.hashCode());  
        int i = indexFor(hash, table.length);  
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
            Object k;  
            //判断当前确定的索引位置是否存在相同hashcode和相同key的元素，如果存在相同的hashcode和相同的key的元素，那么新值覆盖原来的旧值，并返回旧值。  
            //如果存在相同的hashcode，那么他们确定的索引位置就相同，这时判断他们的key是否相同，如果不相同，这时就是产生了hash冲突。  
            //Hash冲突后，那么HashMap的单个bucket里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链。  
            //系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止,如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中）,那系统必须循环到最后才能找到该元素。  
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
                V oldValue = e.value;  
                e.value = value;  
                return oldValue;  
            }  
        }  
        modCount++;  
        addEntry(hash, key, value, i);  
        return null;  
    }  

这个我们要重点说下，我们一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模（即除法散列法），Hashtable中也是这样实现的，这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀，但取模会用到除法运算，效率很低，HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模，同样实现了均匀的散列，但效率要高很多，这也是HashMap对Hashtable的一个改进。

public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    int hash = hash(key.hashCode());
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
        e != null;
        e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
            return e.value;
    }
    return null;
}

为什么哈希表的容量一定要是2的整数次幂。首先，length为2的整数次幂的话，h&(length-1)就相当于对length取模，这样便保证了散列的均匀，同时也提升了效率；其次，length为2的整数次幂的话，为偶数，这样length-1为奇数，奇数的最后一位是1，这样便保证了h&(length-1)的最后一位可能为0，也可能为1（这取决于h的值），即与后的结果可能为偶数，也可能为奇数，这样便可以保证散列的均匀性，而如果length为奇数的话，很明显length-1为偶数，它的最后一位是0，这样h&(length-1)的最后一位肯定为0，即只能为偶数，这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间，因此，length取2的整数次幂，是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小，这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

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。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  (负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。) 时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。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，扩容是需要进行数组复制的，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。