HashMap 简介
HashMap是一个基于哈希表实现的无序的key-value容器，它键和值允许设置为 null，同时它是线程不安全的。
HashMap 底层实现
在jdk 1.7中HashMap是以数组+链表的实现的
在jdk1.8开始引入红黑树，HashMap底层变成了数组+链表+红黑树实现
红黑树简介
红黑树是一种特殊的平衡二叉树，它有如下的特征：
节点是红色或黑色
根节点是黑色的
所有叶子都是黑色。（叶子是NULL节点）
每个红色节点的两个子节点都是黑色的（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）
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。
所以红黑树的时间复杂度为: O(lgn)。
jdk1.8：数组+链表+红黑树
HashMap的底层首先是一个数组，元素存放的数组索引值就是由该元素的哈希值（key-value中key的哈希值）确定的，这就可能产生一种特殊情况——不同的key哈希值相同。
在这样的情况下，于是引入链表，如果key的哈希值相同，在数组的该索引中存放一个链表，这个链表就包含了所有key的哈希值相同的value值，这就解决了哈希冲突的问题。
但是如果发生大量哈希值相同的特殊情况，导致链表很长，就会严重影响HashMap的性能，因为链表的查询效率需要遍历所有节点。于是在jdk1.8引入了红黑树，当链表的长度大于8，且HashMap的容量大于64的时候，就会将链表转化为红黑树。
// jdk1.8 // HashMap#putVal // binCount 是该链表的长度计数器，当链表长度大于等于8时，执行树化方法 // TREEIFY_THRESHOLD = 8 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash); // HashMap#treeifyBin final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; // MIN_TREEIFY_CAPACITY=64 // 若 HashMap 的大小小于64，仅扩容，不树化 if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; else { p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((ee = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); } } |
加载因子为什么是0.75
所谓的加载因子，也叫扩容因子或者负载因子，它是用来进行扩容判断的。
假设加载因子是0.5，HashMap初始化容量是16，当HashMap中有16 * 0.5=8个元素时，HashMap就会进行扩容操作。
而HashMap中加载因子为0.75，是考虑到了性能和容量的平衡。
由加载因子的定义，可以知道它的取值范围是(0, 1]。
如果加载因子过小，那么扩容门槛低，扩容频繁，这虽然能使元素存储得更稀疏，有效避免了哈希冲突发生，同时操作性能较高，但是会占用更多的空间。
如果加载因子过大，那么扩容门槛高，扩容不频繁，虽然占用的空间降低了，但是这会导致元素存储密集，发生哈希冲突的概率大大提高，从而导致存储元素的数据结构更加复杂（用于解决哈希冲突），最终导致操作性能降低。
还有一个因素是为了提升扩容效率。因为HashMap的容量（size属性，构造函数中的initialCapacity变量）有一个要求：它一定是2的幂。所以加载因子选择了0.75就可以保证它与容量的乘积为整数。
// 构造函数 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // …… this.loadFactor = loadFactor;// 加载因子 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } /** * Returns a power of two size for the given target capacity.返回2的幂 * MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 */ static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; } |
HashMap 的容量为什么是2的 n 次幂
HashMap的默认初始容量是16，而每次扩容是扩容为原来的2倍。这里的16和2倍就保证了HashMap的容量是2的n次幂，那么这样设计的原因是什么呢？
原因一：与运算高效
与运算&，基于二进制数值，同时为1结果为1，否则就是0。如1&1=1,1&0=0,0&0=0。使用与运算的原因就是对于计算机来说，与运算十分高效。
原因二：有利于元素充分散列，减少 Hash 碰撞
在给HashMap添加元素的putVal函数中，有这样一段代码：
// n为容量，hash为该元素的hash值 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); |
它会在添加元素时，通过i = (n - 1) & hash计算该元素在HashMap中的位置。
当 HashMap 的容量为 2 的 n 次幂时，他的二进制值是100000……（n个0），所以n-1的值就是011111……（n个1），这样的话(n - 1) & hash的值才能够充分散列。
举个例子，假设容量为16，现在有哈希值为1111，1110，1011，1001四种将被添加，它们与n-1(15的二进制=01111)的哈希值分别为1111、1110、1110、1011，都不相同。
而假设容量不为2的n次幂，假设为10，那么它与上述四个哈希值进行与运算的结果分别是：0101、0100、0001、0001。
可以看到后两个值发生了碰撞，从中可以看出，非2的n次幂会加大哈希碰撞的概率。所以 HashMap 的容量设置为2的n次幂有利于元素的充分散列。
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