HashMap的数据结构

　　数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。

　　在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表的数组”的数据结构，每个元素存放链表头结点的数组，即数组和链表的结合体。

数组

　　数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

链表

　　链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

哈希表

　　　那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

　　**注：**HashMap 是基于 HashTable 的一种数据结构，在普通哈希表的基础上，它支持多线程操作以及空的 key 和 value。

哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：

从上图我们可以发现哈希表HashMap底层就是一个数组结构（Entry

transient Entry<K,V>[] table;   

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
        final K key;  
        V value;  
        Entry<K,V> next;
        int hash;  

        /** 
         * Creates new entry. 
         */  
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {  
            value = v;  
            next = n;  
            key = k;  
            hash = h;  
        }  

        public final K getKey() {  
            return key;  
        }  

        public final V getValue() {  
            return value;  
        }  
        .............  
}  

HashMap的性能参数：

HashMap 包含如下几个构造器：

• HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
• HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 - initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
• HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
• HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。
• initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。
• 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)。

　　负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。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。

　　HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：

    threshold = (int)(capacity * loadFactor); 

　　结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize，以降低实际的负载因子（也就是说虽然数组长度是capacity，但其扩容的临界值确是threshold）。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：

if (size++ >= threshold)   
    resize(2 * table.length); 

哈希表的存储过程

哈希表的存储过程如下:

　　根据 key 计算出它的哈希值 h。

　　假设箱子的个数为 n，那么这个键值对应该放在第 (h % n) 个箱子中。
　　如果该箱子中已经有了键值对，就使用开放寻址法或者拉链法解决冲突。

　　在使用拉链法解决哈希冲突时，每个箱子其实是一个链表，属于同一个箱子的所有键值对都会排列在链表中。

　　哈希表还有一个重要的属性: 负载因子(load factor)，它用来衡量哈希表的 空/满 程度，一定程度上也可以体现查询的效率，计算公式为:

• 负载因子 = 总键值对数 / 箱子个数

　　负载因子越大，意味着哈希表越满，越容易导致冲突，性能也就越低。因此，一般来说，当负载因子大于某个常数(可能是 1，或者 0.75 等)时，哈希表将自动扩容。

　　哈希表在自动扩容时，一般会创建两倍于原来个数的箱子，因此即使 key 的哈希值不变，对箱子个数取余的结果也会发生改变，因此所有键值对的存放位置都有可能发生改变，这个过程也称为重哈希(rehash)。

　　哈希表的扩容并不总是能够有效解决负载因子过大的问题。假设所有 key 的哈希值都一样，那么即使扩容以后他们的位置也不会变化。虽然负载因子会降低，但实际存储在每个箱子中的链表长度并不发生改变，因此也就不能提高哈希表的查询性能。

　　基于以上总结，细心的读者可能会发现哈希表的两个问题:

　　如果哈希表中本来箱子就比较多，扩容时需要重新哈希并移动数据，性能影响较大。
　　
　　如果哈希函数设计不合理，哈希表在极端情况下会变成线性表，性能极低。
　　我们分别通过 Java 和 Redis 的源码来理解以上问题，并看看他们的解决方案。

HashMap的存取实现

　　既然是线性数组，随机存取的原因是：这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：

// 存储时:
int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;

// 取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];

1）put

　　疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？
　　
　　这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

解决hash冲突的办法

• 开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）

• 再哈希法

• 链地址法

  　建立一个公共溢出区

public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //遍历链表
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //如果key在链表中已存在，则替换为新value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }



void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next
    //如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列
    if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
}

　　当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。

get
 public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        //先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表
        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;
}

3）null key的存取

　　　null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

   private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }

    private V getForNullKey() {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }

　
4）确定数组index：hashcode % table.length取模
　　
　　HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：

   /**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

　　按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。
　　这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。