Java HashMap
HashMap
https://blog.csdn.net/fujiakai/article/details/51585767
摘要
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长；
HashMap 实现了Serializable接口，因此它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆；
多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap；
默认加载因子为0.75；
构造方法中提到了两个很重要的参数：初始容量和加载因子；
扩容是是新建了一个HashMap的底层数组
，而后调用transfer方法，
将旧HashMap的全部元素添加到新的HashMap中
（要重新计算元素在新的数组中的索引位置）。 很明显，扩容是一个
相当耗时
的操作，因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此，我们在用HashMap的时，最好能
提前预估下HashMap中元素的个数，这样有助于提高HashMap的性能
。
1、默认16个元素大小；
2、底层主要数据结构是数组，为了解决哈希冲突，所以会有下一层的链表结构；
数组+链表
3、哈希冲突并不是说key的hashCode重复，而是在那块连续的内存单元中，不同的key经过hash算法散列之后指向了同一个地址，
如果出现哈希冲突，则
将最新出现的置于链表头部，即数组哈希地址位置
；
4、负载因子越大，数组剩余空间越少，哈希碰撞会多，链表会长，链表中的元素查询效率则慢，hashMap消耗空间(数组结构的空间)则小；
负载因子越小，数字剩余空间则多，哈希碰撞则小，链表短，寻址快，空间消耗则大；
5、为hashMap分配一块连续的内存用于存储元素，存储位置(下标)根据hash算法尽可能均匀散列，不过还是会出现哈希碰撞，从而产生链表结构；
HashMap底层结构，代码演示
定义一个类型作为key使用，重写hashCode方法
package
collectionandmap;
public
class
KeyBean {
public
KeyBean() {
}
public
KeyBean(Integer
key
, String
name
){
this
.
key
=
key
;
this
.
name
=
name
;
}
private
Integer
key
;
private
String
name
;
public
Integer getKey() {
return
key
;
}
public
void
setKey(Integer
key
) {
this
.
key
=
key
;
}
public
String getName() {
return
name
;
}
public
void
setName(String
name
) {
this
.
name
=
name
;
}
@Override
public
int
hashCode() {//重写hashCode方法
return
this
.
key
.hashCode();
}
@Override
public
boolean
equals(Object
obj
) {
if
(!(
obj
instanceof
KeyBean)){
return
false
;
}
return
((KeyBean)
obj
).getKey().equals(
this
.
key
);
}
}
测试如下
public
static
void
main(String[]
args
) {
Map
KeyBean
k1
=
new
KeyBean(1,
"foo"
);
String
s1
=
"foo"
;
map
.put(
k1
,
s1
);
KeyBean
k2
=
new
KeyBean(1,
"Boo"
);
String
s2
=
"Boo"
;
map
.put(
k2
,
s2
);
System.out.println(k1.hashCode());//1
System.out.println(k2.hashCode());//1
KeyBean
k3
=
new
KeyBean(3,
"Zoo"
);
String
s3
=
"Zoo"
;
map
.put(
k3
,
s3
);
System.out.println(k3.hashCode());//3
System.out.println(map.size());//2
System.out.println(map.get(k1));//Boo
System.out.println(map.get(k2));//Boo
System.out.println(map.get(k3));//Zoo
}
详细介绍见：
https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6059914.html
通过以上代码能够得知，当发生哈希冲突并且size大于阈值的时候，需要进行数组扩容，扩容时，需要新建一个长度为之前数组2倍的新的数组，然后将当前的Entry数组中的元素全部传输过去，扩容后的新数组长度为之前的2倍，所以扩容相对来说是个耗资源的操作。
当负载因子较大时，去给table数组扩容的可能性(
哈希地址未被占用
)就会少，所以相对占用内存较少（空间上较少），但是每条entry链上的元素会相对较多，查询的时间也会增长（时间上较多）。反之就是，负载因子较少的时候，给table数组扩容的可能性就高，那么内存空间占用就多，但是entry链上的元素就会相对较少，查出的时间也会减少。所以才有了负载因子是时间和空间上的一种折中的说法。所以设置负载因子的时候要考虑自己追求的是时间还是空间上的少。
所以负载因子越大则散列表的装填程度越高，也就是能容纳更多的元素，元素多了，链表大了，所以此时索引效率就会降低。
反之，负载因子越小则链表中的数据量就越稀疏，此时会对空间造成烂费，但是此时索引效率高
。
对于哈希冲突
事实上，这个优化在JDK 1.8中已经去掉了，因为JDK 1.8中，映射到同一个哈希桶（数组位置）的Entry对象，使用了红黑树来存储，从而大大加速了其查找效率；
HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结构，
但是在
jdk1.8里
加入了红黑树的实现，当链表的长度大于8时，转换为红黑树的结构；
1.8在hash算法上的位操作(与运算)运算次数上比之前少两次，由原来的3次变为1次；