一文搞懂所有HashMap面试题

刚刚经历过秋招，看了大量的面经，HashMap是面试的高频问题，这里将HashMap常见面试题总结了一下，并根据被问到的频率大致做了一个标注。问题后面的星数量越多表示，在面试中出现的频率越高，搞懂下面所有的问题，就再也不用担心面试官问你HashMap了。

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Map集合

HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同？HashMap的底层实现　＊＊＊

• JDK1.7的底层数据结构(数组+链表)

在这里插入图片描述

• JDK1.8的底层数据结构(数组+链表)

在这里插入图片描述

• JDK1.7的Hash函数

  static final int hash(int h){
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>12);
      return h^(h >>> 7) ^ (h >>> 4);
  }
  

• JDK1.8的Hash函数

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

  JDK1.8的函数经过了一次异或一次位运算一共两次扰动，而JDK1.7经过了四次位运算五次异或一共九次扰动。这里简单解释下JDK1.8的hash函数，面试经常问这个，两次扰动分别是key.hashCode()与key.hashCode()右移16位进行异或。这样做的目的是，高16位不变，低16位与高16位进行异或操作，进而减少碰撞的发生，高低Bit都参与到Hash的计算。如何不进行扰动处理，因为hash值有32位，直接对数组的长度求余，起作用只是hash值的几个低位。

HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同点：

	JDK1.7	JDK1.8	JDK1.8的优势
底层结构	数组+链表	数组+链表/红黑树(链表大于8)	避免单条链表过长而影响查询效率，提高查询效率
hash值计算方式	9次扰动 = 4次位运算 + 5次异或运算	2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算	可以均匀地把之前的冲突的节点分散到新的桶（具体细节见下面扩容部分）
插入数据方式	头插法（先讲原位置的数据移到后1位，再插入数据到该位置）	尾插法（直接插入到链表尾部/红黑树）	解决多线程造成死循环地问题
扩容后存储位置的计算方式	重新进行hash计算	原位置或原位置+旧容量	省去了重新计算hash值的时间

HashMap 的长度为什么是2的幂次方　＊＊＊

因为HashMap是通过key的hash值来确定存储的位置，但Hash值的范围是-2147483648到2147483647，不可能建立一个这么大的数组来覆盖所有hash值。所以在计算完hash值后会对数组的长度进行取余操作，如果数组的长度是2的幂次方，(length - 1)&hash等同于hash%length，可以用(length - 1)&hash这种位运算来代替%取余的操作进而提高性能。

HashMap的put方法的具体流程？　＊＊

HashMap的主要流程可以看下面这个流程图，逻辑非常清晰。

在这里插入图片描述

HashMap的扩容操作是怎么实现的？　＊＊＊

• 初始值为16，负载因子为0.75，阈值为负载因子*容量

• resize()方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize()方法进行扩容。

• 每次扩容，容量都是之前的两倍

• 扩容时有个判断e.hash & oldCap是否为零，也就是相当于hash值对数组长度的取余操作，若等于0，则位置不变，若等于1，位置变为原位置加旧容量。

  源码如下：

  final Node[] resize() {
      Node[] oldTab = table;
      int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
      int oldThr = threshold;
      int newCap, newThr = 0;
      if (oldCap > 0) {
          if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果旧容量已经超过最大值，阈值为整数最大值
              threshold = Integer.MAX_VALUE;
              return oldTab;
          }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                   oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
              newThr = oldThr << 1;  //没有超过最大值就变为原来的2倍
      }
      else if (oldThr > 0) 
          newCap = oldThr;
  
      else {               
          newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
          newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
      }
  
      if (newThr == 0) {
          float ft = (float)newCap * loadFactor;
          newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                    (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
      }
      threshold = newThr;
      @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
          Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
      table = newTab;
      if (oldTab != null) {
          for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
              Node e;
              if ((e = oldTab[j]) != null) {
                  oldTab[j] = null;
                  if (e.next == null)
                      newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                  else if (e instanceof TreeNode)
                      ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                  else { 
                      Node loHead = null, loTail = null;//loHead,loTail 代表扩容后在原位置
                      Node hiHead = null, hiTail = null;//hiHead,hiTail 代表扩容后在原位置+旧容量
                      Node next;
                      do {             
                          next = e.next;
                          if ((e.hash & oldCap) == 0) { //判断是否为零，为零赋值到loHead，不为零赋值到hiHead
                              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;   //loHead放在原位置
                      }
                      if (hiTail != null) {
                          hiTail.next = null;
                          newTab[j + oldCap] = hiHead;  //hiHead放在原位置+旧容量
                      }
                  }
              }
          }
      }
      return newTab;
  }
  
  

HashMap默认加载因子为什么选择0.75？

这个主要是考虑空间利用率和查询成本的一个折中。如果加载因子过高，空间利用率提高，但是会使得哈希冲突的概率增加；如果加载因子过低，会频繁扩容，哈希冲突概率降低，但是会使得空间利用率变低。具体为什么是0.75，不是0.74或0.76，这是一个基于数学分析（泊松分布）和行业规定一起得到的一个结论。

为什么要将链表中转红黑树的阈值设为8？为什么不一开始直接使用红黑树？

可能有很多人会问，既然红黑树性能这么好，为什么不一开始直接使用红黑树，而是先用链表，链表长度大于8时，才转换为红红黑树。

• 因为红黑树的节点所占的空间是普通链表节点的两倍，但查找的时间复杂度低，所以只有当节点特别多时，红黑树的优点才能体现出来。至于为什么是8，是通过数据分析统计出来的一个结果，链表长度到达8的概率是很低的，综合链表和红黑树的性能优缺点考虑将大于8的链表转化为红黑树。
• 链表转化为红黑树除了链表长度大于8，还要HashMap中的数组长度大于64。也就是如果HashMap长度小于64，链表长度大于8是不会转化为红黑树的，而是直接扩容。

HashMap是怎么解决哈希冲突的？　＊＊＊

哈希冲突：hashMap在存储元素时会先计算key的hash值来确定存储位置，因为key的hash值计算最后有个对数组长度取余的操作，所以即使不同的key也可能计算出相同的hash值，这样就引起了hash冲突。hashMap的底层结构中的链表/红黑树就是用来解决这个问题的。

HashMap中的哈希冲突解决方式可以主要从三方面考虑（以JDK1.8为背景）

• 拉链法

  HasMap中的数据结构为数组+链表/红黑树，当不同的key计算出的hash值相同时，就用链表的形式将Node结点（冲突的key及key对应的value）挂在数组后面。

• hash函数

  key的hash值经过两次扰动，key的hashCode值与key的hashCode值的右移16位进行异或，然后对数组的长度取余（实际为了提高性能用的是位运算，但目的和取余一样），这样做可以让hashCode取值出的高位也参与运算，进一步降低hash冲突的概率，使得数据分布更平均。

• 红黑树

  在拉链法中，如果hash冲突特别严重，则会导致数组上挂的链表长度过长，性能变差，因此在链表长度大于8时，将链表转化为红黑树，可以提高遍历链表的速度。

HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标？　＊＊＊

hashCode()处理后的哈希值范围太大，不可能在内存建立这么大的数组。

能否使用任何类作为 Map 的 key？　＊＊＊

可以，但要注意以下两点：

• 如果类重写了 equals()方法，也应该重写hashCode()方法。
• 最好定义key类是不可变的，这样key对应的hashCode()值可以被缓存起来，性能更好，这也是为什么String特别适合作为HashMap的key。

为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为Key？　＊＊＊

• 这些包装类都是final修饰，是不可变性的， 保证了key的不可更改性，不会出现放入和获取时哈希值不同的情况。
• 它们内部已经重写过hashcode(),equal()等方法。

如果使用Object作为HashMap的Key，应该怎么办呢？　＊＊

• 重写hashCode()方法，因为需要计算hash值确定存储位置
• 重写equals()方法，因为需要保证key的唯一性。

HashMap 多线程导致死循环问题　＊＊＊

由于JDK1.7的hashMap遇到hash冲突采用的是头插法，在多线程情况下会存在死循环问题，但JDK1.8已经改成了尾插法，不存在这个问题了。但需要注意的是JDK1.8中的HashMap仍然是不安全的，在多线程情况下使用仍然会出现线程安全问题。基本上面试时说到这里既可以了，具体流程用口述是很难说清的，感兴趣的可以看这篇文章。HASHMAP的死循环

ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗？　＊＊

• JDK1.7

  在JDK1.7中，ConcurrentHashMap采用Segment数组 + HashEntry数组的方式进行实现。Segment实现了ReentrantLock，所以Segment有锁的性质，HashEntry用于存储键值对。一个ConcurrentHashMap包含着一个Segment数组，一个Segment包含着一个HashEntry数组，HashEntry是一个链表结构，如果要获取HashEntry中的元素，要先获得Segment的锁。

在这里插入图片描述

• JDK1.8

  在JDK1.8中，不在是Segment+HashEntry的结构了，而是和HashMap类似的结构，Node数组+链表/红黑树，采用CAS+synchronized来保证线程安全。当链表长度大于8，链表转化为红黑树。在JDK1.8中synchronized只锁链表或红黑树的头节点，是一种相比于segment更为细粒度的锁，锁的竞争变小，所以效率更高。

在这里插入图片描述

总结一下：

• JDK1.7底层是ReentrantLock+Segment+HashEntry，JDK1.8底层是synchronized+CAS+链表/红黑树
• JDK1.7采用的是分段锁，同时锁住几个HashEntry，JDK1.8锁的是Node节点，只要没有发生哈希冲突，就不会产生锁的竞争。所以JDK1.8相比于JDK1.7提供了一种粒度更小的锁，减少了锁的竞争，提高了ConcurrentHashMap的并发能力。

HashTable的底层实现知道吗？　＊＊

HashTable的底层数据结构是数组+链表，链表主要是为了解决哈希冲突，并且整个数组都是synchronized修饰的，所以HashTable是线程安全的，但锁的粒度太大，锁的竞争非常激烈，效率很低。

在这里插入图片描述

HashMap、ConcurrentHashMap及Hashtable 的区别　＊＊＊

	HashMap(JDK1.8)	ConcurrentHashMap(JDK1.8)	Hashtable
底层实现	数组+链表/红黑树	数组+链表/红黑树	数组+链表
线程安全	不安全	安全(Synchronized修饰Node节点)	安全(Synchronized修饰整个表)
效率	高	较高	低
扩容	初始16，每次扩容成2n	初始16，每次扩容成2n	初始11，每次扩容成2n+1
是否支持Null key和Null Value	可以有一个Null key，Null Value多个	不支持	不支持

Map的常用方法　＊＊

这些常用方法是需要背下来的，虽然面试用不上，但是笔试或者面试写算法题时会经常用到。

方法
void clear()	清除集合内的元素
boolean containsKey(Object key)	查询Map中是否包含指定key,如果包含则返回true
Set entrySet()	返回Map中所包含的键值对所组成的Set集合，每个集合元素都是Map.Entry的对象
Object get(Object key)	返回key指定的value,若Map中不包含key返回null
boolean isEmpty()	查询Map是否为空，若为空返回true
Set keySet()	返回Map中所有key所组成的集合
Object put(Object key,Object value)	添加一个键值对，如果已有一个相同的key,则新的键值对会覆盖旧的键值对,返回值为覆盖前的value值，否则为null
void putAll(Map m)	将制定Map中的键值对复制到Map中
Object remove(Object key)	删除指定key所对应的键值对，返回所关联的value,如果key不存在返回null
int size()	返回Map里面的键值对的个数
Collection values()	返回Map里所有values所组成的Collection
boolean containsValue ( Object value)	判断映像中是否存在值 value