【面试八股文】每日一题：hashmap源码面试21连问？

1、hash概念  

任意长度的输入->固定长度的输出

2、hash冲突   

抽屉原理  无法避免

3、稍微好一些的hash算法，应该考虑的点

要尽可能的分散,因为在table中slot大部分都处于空闲状态时，要尽可能降低hash冲突

4、数据结构

jdk8为例 数组+链表+红黑树  

每个数据单元都是一个node结构

node结构中有key、value、hash、next

next字段就是发生hash冲突的时候，当前桶位中的node与冲突的node连成一个链表要用的字段

5、创建hashmap的时候，没有指定散列表数组长度，初始长度为？

16

jdk7

public HashMap() {

        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

}

jdk8

6、说说负载因子

默认为0.75，负载因子作用是计算扩容阈值用的，比如说使用无参构造方法创建的hashmap对象，默认情况下，扩容阈值就是16*0.75 =12

7、链表转化为红黑树需要达到什么条件

有两个指标，一个是链表长度达到8，还有一个是当前散列表数组长度已经达到64，否则的话就算slot内部链表长度已经达到8，它也不会转树，它仅仅会发生一次resize,散列表扩容

8、node对象内部有一个hash字段，hash字段的值是key对象的hashcode()返回值吗？

不是的，是h=key.hashcode() 而成加工得到的

hash=h^(h>>>16)

9、为啥要hash=h^(h>>>16)？

第一点，散列表的长度必须是2的次方数，比如16，32，64....

寻址算法是hash&(table.length-1)

(n-1) 与hash 会更加散列

如果用n与hash  会只有两种结果

10、为什么采用高低位异或？

采用高低位异或，主要是优化hash算法

因为hashmap散列表大多数情况下，它不会特别大

也就是说table.length-1得到的二进制数，实际有效位很有限

一般都在低16位内，这样的话，hash值高16位就等于完全浪费了，没起到作用

11、put写数据流程？

一共四种情况把

第一种  slot==null

把当前put方法传进来的key和value包装成一个node对象，放入slot就可以

第二种  slot!=null  并且它引用的node还没有链化

需要先对比node对象的key和当前put对象的key是否完全相等，如果完全相等，这个操作就是替换操作。否则的话就是hash冲突了，然后在slot->node后面追加一个node就可以了，采用尾插法。

第三种  slot内的node已经链化

迭代查找node,需要先对比node对象的key和当前put对象的key是否完全相等，如果完全相等，这个操作就是替换操作。否则的话就是hash冲突了，然后在slot->node后面追加一个node就可以了，采用尾插法。还需要检查一下链表长度，有没有达到树化阈值。达到的话调用一个树化方法

第四种  冲突很严重的情况下，链已经转化为红黑树了

12、说一下，红黑树写入操作的第一部分把，就是说找到它父节点的流程把

先从treenode说起，它继承了node结构，在node基础上增加了几个字段，指向父节点parent,指向左子节点、指向右子节点的right.红黑树的插入操作，首先是找到一个合适的插入点，就是找到插入节点的父节点，红黑树满足二叉树排序树的所有特性，这个找父节点的操作和二叉排序树完全一致，每次向下查找一层就可以排除一半的数据，左子树或者右子树为null，说明整个树中，它没有发现node-key与当前put-key一致的treenode,此时探测节点就是插入父节点所在了，然后当前插入节点插入到父节点的左子树或者右子树，然后根据这个插入节点的hash值和父节点hash值大小决定左右的，插入会打破平衡，还需要一个红黑树的平衡算法。第二种情况是向下探测过程中 发现node-key与当前put-key一致的treenode,这届repalce

13红黑树的原则？

构成树的节点有一个颜色属性，要么黑，要么红

第二个 根节点必须是黑色的

第三条  从叶节点到根节点的路径上，它每条路径黑色节点它一定一致，俗称黑高

第四条  不能有两个红色节点相连，也可以推导出两个子节点一定是黑色节点

叶子节点一定是黑色的 （叶子节点=NIL节点）

还有一点，一定是红插，就是新的节点一定是红色的，红插的话有优势，碰到父节点是黑色的话，树不会失衡，如果是黑插，就一定会失衡（树违法红黑树规则）

14、左旋和右旋

15、jdk8 hashmap 为什么要引入红黑树？

主要解决hash冲突导致链化严重的问题

jdk7的时候，当这个slot链化非常严重的时候，影响get查询效率，本身散列表最理想的查询效率为

o(1),链化严重会导致查询退化为o(n),所以才引入红黑树，一颗特殊的二叉排序树，

16、为什么链化后性能就变低了?

因为链表毕竟不是数组，它从内存角度来看，它没有连续着，查询的时候，如果在某位，必须一个一个next 过去，非常耗费性能

17、什么情况下触发扩容呢？

写数据之后，可能会触发扩容，hashmap结构内，有个记录当前数据量的字段。数据量字段达到扩容阈值的话，它就会触发扩容

18、扩容后会扩容多大，这块算法咋样？

扩容规则是这样的，因为table数组长度必须是2的次方数，扩容其实是，每次都是按照上一次tablesize位移运算得到的，做一次左移运算16<<1=32

19、为什么采用位移运算、咋不直接乘以2？

主要因为性能吧，因为cpu毕竟它不支持乘法运算，所有的乘法运算最终都是在指令层面为了加法实现的，效率很低，如果用位运算的话对cpu来说就非常的简单高效，效率很高。

20、那创建新的扩容后的table数组，老数据怎么迁移？

迁移其实就是，挨个桶位推进迁移，一个桶位一个桶位的处理，主要还是看当前处理桶位的数据状态吧

大概分了四种状态：

一共四种情况把

第一种  slot==null

不用处理

第二种  slot!=null  并且它引用的node还没有链化

当迁移的时候发现slot中存储的这个node节点，它的next是null的时候，，说明这个slot还没有发生hash冲突，直接迁移就好了，根据新表的tablesize计算出它在新表的位置，然后存放过去就ok

第三种  slot内的node已经链化

迁移发现它这个next字段，这个node->next字段它不是null，说明这个slot发生过hash冲突，

这个时候需要把当前slot中保存的这个链表，拆成两个链表，分别是高位链和低位链，

所有的node->hash字段转化为二进制后，低位都是相同的，低位指的就是老表的tablesize-1 转化出来的二进制的有效位，如15就是1111，目前这个链表的低位一定是相同的，但是高位不一定，如下key.hashcode&newtable.length-1

元素放到index或index+oldtab.length

第四种  冲突很严重的情况下，链已经转化为红黑树了

21、红黑树的扩容吧？

红黑树节点对象，这个treenode结构，依然保留了next字段，红黑树结构内部维护链表，查询的时候不用，但是新增或者删除的时候需要维护，这个链表就是说，方便split拆分这个红黑树时去用的，处理和普通的node链表一样，也就是根据高低位拆分成高位链和低位链，高位链要存放到新表，不同的是拆分出来的链表要看一下长度，若小于等于6，直接将treenode转化为普通的node链表，然后放到扩容后的新表就可以了，如果拆分出来的链表>6，还是需要把链表升级成红黑树的（其实就是重建红黑树）