雜湊表

雜湊表也稱散列表（Hash），Hash表是基於健值對（key - value）直接進行訪問的資料結構。但是他的底層是基於陣列的，通過特定的雜湊函式把key對映到陣列的某個下標來加快查詢速度，對於雜湊表來說，查詢元素的複雜度是O(1)

我們來看一下HashMap裡面的Hash函式是怎麼實現的

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

//計算位置i
i = (n -
 
 1) & hash

通過hash找位置i的運算，查詢位置i的規則是i = (n - 1) & hash。其中n就是陣列的長度，由於n是2的冪次，那麼n - 1的高位應該全部為0。如果hash值只用自身的hashcode的話，那麼i只會和hash的低位做 & 操作。這樣一來，index的值就只有低位參與運算，高位毫無存在感，從而會帶來雜湊衝突的風險。所以在計算key的雜湊值的時候，用其自身hashCode值與其低16位做異或操作。這也就讓高位參與到index的計算中來了，即降低了雜湊衝突的風險又不會帶來太大的效能問題。

衝突

使用hash函式計算，難免會出現地址衝突，即對於不同的key會計算出相同的陣列位置，這時怎麼解決呢

開放地址法

開發地址法中，若資料項不能直接存放在由雜湊函式所計算出來的陣列下標時，就要尋找其他的位置。其他位置的尋找有三種方法：線性探測、二次探測以及再雜湊法。

鏈地址法

在雜湊表每個單元中設定連結串列（即鏈地址法），某個資料項的關鍵字值還是像通常一樣對映到雜湊表的單元，而資料項本身插入到這個單元的連結串列中。其他同樣對映到這個位置的資料項只需要加到連結串列中，不需要在原始的陣列中尋找空位。HashMap中就是使用鏈地址法解決Hash衝突的

 if ((e = p.next) == null) {
                        // 如果p的next為空,將新的value值新增至連結串列後面
 

                        p.next = newNode(hash, key, value, null);

HashMap（1.8）

建構函式，還是一些簡單的初始化過程，不再贅述

public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    /**
     * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
     * (16) and the default load factor (0.75).
     */
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

    /**
     * Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
     * specified <tt>Map</tt>.  The <tt>HashMap</tt> is created with
     * default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
     * hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
     *
     * @param   m the map whose mappings are to be placed in this map
     * @throws  NullPointerException if the specified map is null
     */
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            if (table == null) { // pre-size
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            else if (s > threshold)
                resize();
            for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
                K key = e.getKey();
                V value = e.getValue();
                putVal(hash(key), key, value, false, evict);
            }
        }
    }

我們主要來看一下put方法

在網上找到一張圖，非常清楚，借用一下，這裡是圖片出處的文章

首先，我們知道在1.8之後，HashMap時引入了紅黑樹的，因為如果HashMap 中有大量的元素Hash衝突，也就意味著一個位置i上存在著一條很長的連結串列，假如單鏈表有 n 個元素，遍歷的時間複雜度就是 O(n)，完全失去了HashMap的優勢。那麼引入紅黑樹之後，我們知道查詢的時間複雜度為O(logn)，可以解決上述問題

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 步驟①:tab為空則呼叫resize()初始化建立
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 步驟②:計算index,並對null做處理  
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            // 無雜湊衝突的情況下,將value直接封裝為Node並賦值
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 步驟③:節點key存在,直接覆蓋value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
             // 步驟④:判斷該鏈為紅黑樹    
            else if (p instanceof TreeNode)
                // 若p是紅黑樹型別，則呼叫putTreeVal方式賦值
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 步驟⑤:該鏈為連結串列    
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                         // 如果p的next為空,將新的value值新增至連結串列後面
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                             // 如果連結串列長度大於8,連結串列轉化為紅黑樹,執行插入
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                //根據規則選擇是否覆蓋value
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
         // 步驟⑥:超過最大容量,就擴容
        if (++size > threshold)
            // size大於載入因子,擴容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

resize( )

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            // table已存在
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                // oldCap大於MAXIMUM_CAPACITY,threshold設定為int的最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //newCap設定為oldCap的2倍並小於MAXIMUM_CAPACITY，且大於預設值, 新的threshold增加為原來的2倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            // threshold>0, 將threshold設定為newCap,所以要用tableSizeFor方法保證threshold是2的冪次方
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            // 預設初始化，cap為16，threshold為12。
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            // newThr為0，newThr = newCap * 0.75
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            // 新生成一個table陣列
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            // oldTab 複製到 newTab
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                       // 連結串列只有一個節點，直接賦值
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        // e為紅黑樹的情況
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

擴容是一個特別耗效能的操作，所以當程式設計師在使用HashMap的時候，估算map的大小，初始化的時候給一個大致的數值，避免map進行頻繁的擴容。