摘要：舉個(gè)例子，比如我們要在哈希表中執(zhí)行插入操作查找操作同理，先通過哈希函數(shù)計(jì)算出實(shí)際存儲(chǔ)地址，然后從數(shù)組中對(duì)應(yīng)地址取出即可。這也是數(shù)組長度設(shè)計(jì)為必須為的次冪的原因。

前言

hashMap在平時(shí)工作和面試中，常常使用到和問到，本文將從一下幾個(gè)方面進(jìn)行記錄：
　

什么是哈希表

HashMap實(shí)現(xiàn)原理

為何HashMap的數(shù)組長度一定是2的次冪？

1. 什么是哈希表

在討論哈希表之前，我們先大概了解下其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在新增，查找等基礎(chǔ)操作執(zhí)行性能

　　數(shù)組：采用一段連續(xù)的存儲(chǔ)單元來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)于指定下標(biāo)的查找，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)；通過給定值進(jìn)行查找，需要遍歷數(shù)組，逐一比對(duì)給定關(guān)鍵字和數(shù)組元素，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，當(dāng)然，對(duì)于有序數(shù)組，則可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可將查找復(fù)雜度提高為O(logn)；對(duì)于一般的插入刪除操作，涉及到數(shù)組元素的移動(dòng)，其平均復(fù)雜度也為O(n)

　　線性鏈表：對(duì)于鏈表的新增，刪除等操作（在找到指定操作位置后），僅需處理結(jié)點(diǎn)間的引用即可，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，而查找操作需要遍歷鏈表逐一進(jìn)行比對(duì)，復(fù)雜度為O(n)

　　二叉樹：對(duì)一棵相對(duì)平衡的有序二叉樹，對(duì)其進(jìn)行插入，查找，刪除等操作，平均復(fù)雜度均為O(logn)。

　　哈希表：相比上述幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在哈希表中進(jìn)行添加，刪除，查找等操作，性能十分之高，不考慮哈希沖突的情況下，僅需一次定位即可完成，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，接下來我們就來看看哈希表是如何實(shí)現(xiàn)達(dá)到驚艷的常數(shù)階O(1)的。

而我們知道，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)只有兩種方式：順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 和 鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)（像棧，隊(duì)列，樹，圖等是從邏輯結(jié)構(gòu)去抽象的，映射到內(nèi)存中，也這兩種物理組織形式），而在上面我們提到過，在數(shù)組中根據(jù)下標(biāo)查找某個(gè)元素，一次定位就可以達(dá)到，哈希表利用了這種特性，哈希表的主干就是數(shù)組。

比如我們要新增或查找某個(gè)元素，我們通過把當(dāng)前元素的關(guān)鍵字 通過某個(gè)函數(shù)映射到數(shù)組中的某個(gè)位置，通過數(shù)組下標(biāo)一次定位就可完成操作

存儲(chǔ)位置 = f(關(guān)鍵字)

其中，這個(gè)函數(shù)f一般稱為哈希函數(shù)，這個(gè)函數(shù)的設(shè)計(jì)好壞會(huì)直接影響到哈希表的優(yōu)劣。舉個(gè)例子，比如我們要在哈希表中執(zhí)行插入操作：

查找操作同理，先通過哈希函數(shù)計(jì)算出實(shí)際存儲(chǔ)地址，然后從數(shù)組中對(duì)應(yīng)地址取出即可。

哈希沖突

　　然而萬事無完美，如果兩個(gè)不同的元素，通過哈希函數(shù)得出的實(shí)際存儲(chǔ)地址相同怎么辦？也就是說，當(dāng)我們對(duì)某個(gè)元素進(jìn)行哈希運(yùn)算，得到一個(gè)存儲(chǔ)地址，然后要進(jìn)行插入的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被其他元素占用了，其實(shí)這就是所謂的哈希沖突，也叫哈希碰撞。前面我們提到過，哈希函數(shù)的設(shè)計(jì)至關(guān)重要，好的哈希函數(shù)會(huì)盡可能地保證 計(jì)算簡單和散列地址分布均勻,但是，我們需要清楚的是，數(shù)組是一塊連續(xù)的固定長度的內(nèi)存空間，再好的哈希函數(shù)也不能保證得到的存儲(chǔ)地址絕對(duì)不發(fā)生沖突。那么哈希沖突如何解決呢？哈希沖突的解決方案有多種:開放定址法（發(fā)生沖突，繼續(xù)尋找下一塊未被占用的存儲(chǔ)地址），再散列函數(shù)法，鏈地址法，而HashMap即是采用了鏈地址法，也就是數(shù)組+鏈表的方式

HashMap實(shí)現(xiàn)原理

HashMap的主干類是一個(gè)Enty數(shù)組(jdk 1.7),每個(gè)Enty都包含有一個(gè)鍵值對(duì)（key-value）
我們可以看一下源碼：

static class Entry implements Map.Entry {
        final K key;
        V value;
        Entry next;//存儲(chǔ)指向下一個(gè)Entry的引用，單鏈表結(jié)構(gòu)
        int hash;//對(duì)key的hashcode值進(jìn)行hash運(yùn)算后得到的值，存儲(chǔ)在Entry，避免重復(fù)計(jì)算

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }

所以，HashMap的整體結(jié)構(gòu)如下

簡單來說，HashMap由數(shù)組+鏈表組成的，數(shù)組是HashMap的主體，鏈表則是主要為了解決哈希沖突而存在的，如果定位到的數(shù)組位置不含鏈表（當(dāng)前entry的next指向null）,那么對(duì)于查找，添加等操作很快，僅需一次尋址即可；如果定位到的數(shù)組包含鏈表，對(duì)于添加操作，其時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，首先遍歷鏈表，存在即覆蓋，否則新增；對(duì)于查找操作來講，仍需遍歷鏈表，然后通過key對(duì)象的equals方法逐一比對(duì)查找。所以，性能考慮，HashMap中的鏈表出現(xiàn)越少，性能才會(huì)越好。
其他幾個(gè)重要字段

//實(shí)際存儲(chǔ)的key-value鍵值對(duì)的個(gè)數(shù)
transient int size;
//閾值，當(dāng)table == {}時(shí)，該值為初始容量（初始容量默認(rèn)為16）；當(dāng)table被填充了，也就是為table分配內(nèi)存空間后，threshold一般為 capacity*loadFactory。HashMap在進(jìn)行擴(kuò)容時(shí)需要參考threshold，后面會(huì)詳細(xì)談到
int threshold;
//負(fù)載因子，代表了table的填充度有多少，默認(rèn)是0.75
final float loadFactor;
//用于快速失敗，由于HashMap非線程安全，在對(duì)HashMap進(jìn)行迭代時(shí)，如果期間其他線程的參與導(dǎo)致HashMap的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化了（比如put，remove等操作），需要拋出異常ConcurrentModificationException
transient int modCount;

HashMap有4個(gè)構(gòu)造器，其他構(gòu)造器如果用戶沒有傳入initialCapacity 和loadFactor這兩個(gè)參數(shù)，會(huì)使用默認(rèn)值

initialCapacity默認(rèn)為16，loadFactory默認(rèn)為0.75

我們看下其中一個(gè)

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
　　　　　//此處對(duì)傳入的初始容量進(jìn)行校驗(yàn)，最大不能超過MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30(230)
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);

    this.loadFactor = loadFactor;
    threshold = initialCapacity;
　　　　　
    init();//init方法在HashMap中沒有實(shí)際實(shí)現(xiàn)，不過在其子類如 linkedHashMap中就會(huì)有對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)
}

從上面這段代碼我們可以看出，在常規(guī)構(gòu)造器中，沒有為數(shù)組table分配內(nèi)存空間（有一個(gè)入?yún)橹付∕ap的構(gòu)造器例外），而是在執(zhí)行put操作的時(shí)候才真正構(gòu)建table數(shù)組

　　OK,接下來我們來看看put操作的實(shí)現(xiàn)吧

public V put(K key, V value) {
    //如果table數(shù)組為空數(shù)組{}，進(jìn)行數(shù)組填充（為table分配實(shí)際內(nèi)存空間），入?yún)閠hreshold，此時(shí)threshold為initialCapacity 默認(rèn)是1<<4(24=16)
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
   //如果key為null，存儲(chǔ)位置為table[0]或table[0]的沖突鏈上
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);//對(duì)key的hashcode進(jìn)一步計(jì)算，確保散列均勻
    int i = indexFor(hash, table.length);//獲取在table中的實(shí)際位置
    for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
    //如果該對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)已存在，執(zhí)行覆蓋操作。用新value替換舊value，并返回舊value
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;//保證并發(fā)訪問時(shí)，若HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，快速響應(yīng)失敗
    addEntry(hash, key, value, i);//新增一個(gè)entry
    return null;
}

先來看看inflateTable這個(gè)方法

 
 private void inflateTable(int toSize) {
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);//capacity一定是2的次冪
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//此處為threshold賦值，取capacity*loadFactor和MAXIMUM_CAPACITY+1的最小值，capaticy一定不會(huì)超過MAXIMUM_CAPACITY，除非loadFactor大于1
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity);
}

inflateTable這個(gè)方法用于為主干數(shù)組table在內(nèi)存中分配存儲(chǔ)空間，通過roundUpToPowerOf2(toSize)可以確保capacity為大于或等于toSize的最接近toSize的二次冪，比如toSize=13,則capacity=16;to_size=16,capacity=16;to_size=17,capacity=32.

private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
    // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
    return number >= MAXIMUM_CAPACITY
            ? MAXIMUM_CAPACITY
            : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}

roundUpToPowerOf2中的這段處理使得數(shù)組長度一定為2的次冪，Integer.highestOneBit是用來獲取最左邊的bit（其他bit位為0）所代表的數(shù)值.

hash函數(shù)

    //這是一個(gè)神奇的函數(shù)，用了很多的異或，移位等運(yùn)算，對(duì)key的hashcode進(jìn)一步進(jìn)行計(jì)算以及二進(jìn)制位的調(diào)整等來保證最終獲取的存儲(chǔ)位置盡量分布均勻
final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }
    
    

以上hash函數(shù)計(jì)算出的值，通過indexFor進(jìn)一步處理來獲取實(shí)際的存儲(chǔ)位置

/**

 * 返回?cái)?shù)組下標(biāo)
 */
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

h&（length-1）保證獲取的index一定在數(shù)組范圍內(nèi)，舉個(gè)例子，默認(rèn)容量16，length-1=15，h=18,轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制計(jì)算為

 1  0  0  1  0
&   0  1  1  1  1
__________________
    0  0  0  1  0    = 2

　最終計(jì)算出的index=2。有些版本的對(duì)于此處的計(jì)算會(huì)使用 取模運(yùn)算，也能保證index一定在數(shù)組范圍內(nèi)，不過位運(yùn)算對(duì)計(jì)算機(jī)來說，性能更高一些（HashMap中有大量位運(yùn)算）

所以最終存儲(chǔ)位置的確定流程是這樣的：

再來看看addEntry的實(shí)現(xiàn)：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        resize(2 * table.length);//當(dāng)size超過臨界閾值threshold，并且即將發(fā)生哈希沖突時(shí)進(jìn)行擴(kuò)容
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }

    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

通過以上代碼能夠得知，當(dāng)發(fā)生哈希沖突并且size大于閾值的時(shí)候，需要進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容，擴(kuò)容時(shí)，需要新建一個(gè)長度為之前數(shù)組2倍的新的數(shù)組，然后將當(dāng)前的Entry數(shù)組中的元素全部傳輸過去，擴(kuò)容后的新數(shù)組長度為之前的2倍，所以擴(kuò)容相對(duì)來說是個(gè)耗資源的操作。

為何HashMap的數(shù)組長度一定是2的次冪？

我們來繼續(xù)看上面提到的resize方法

void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }

如果數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組長度發(fā)生變化，而存儲(chǔ)位置 index = h&(length-1),index也可能會(huì)發(fā)生變化，需要重新計(jì)算index，我們先來看看transfer這個(gè)方法

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
　　　　　//for循環(huán)中的代碼，逐個(gè)遍歷鏈表，重新計(jì)算索引位置，將老數(shù)組數(shù)據(jù)復(fù)制到新數(shù)組中去（數(shù)組不存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)，所以僅僅是拷貝引用而已）
        for (Entry e : table) {
            while(null != e) {
                Entry next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
　　　　　　　　　 //將當(dāng)前entry的next鏈指向新的索引位置,newTable[i]有可能為空，有可能也是個(gè)entry鏈，如果是entry鏈，直接在鏈表頭部插入。
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

這個(gè)方法將老數(shù)組中的數(shù)據(jù)逐個(gè)鏈表地遍歷，扔到新的擴(kuò)容后的數(shù)組中，我們的數(shù)組索引位置的計(jì)算是通過 對(duì)key值的hashcode進(jìn)行hash擾亂運(yùn)算后，再通過和 length-1進(jìn)行位運(yùn)算得到最終數(shù)組索引位置。

　　hashMap的數(shù)組長度一定保持2的次冪，比如16的二進(jìn)制表示為 10000，那么length-1就是15，二進(jìn)制為01111，同理擴(kuò)容后的數(shù)組長度為32，二進(jìn)制表示為100000，length-1為31，二進(jìn)制表示為011111。從下圖可以我們也能看到這樣會(huì)保證低位全為1，而擴(kuò)容后只有一位差異，也就是多出了最左位的1，這樣在通過 h&(length-1)的時(shí)候，只要h對(duì)應(yīng)的最左邊的那一個(gè)差異位為0，就能保證得到的新的數(shù)組索引和老數(shù)組索引一致(大大減少了之前已經(jīng)散列良好的老數(shù)組的數(shù)據(jù)位置重新調(diào)換)

還有，數(shù)組長度保持2的次冪，length-1的低位都為1，會(huì)使得獲得的數(shù)組索引index更加均勻，比如：

　我們看到，上面的&運(yùn)算，高位是不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響的（hash函數(shù)采用各種位運(yùn)算可能也是為了使得低位更加散列），我們只關(guān)注低位bit，如果低位全部為1，那么對(duì)于h低位部分來說，任何一位的變化都會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，也就是說，要得到index=21這個(gè)存儲(chǔ)位置，h的低位只有這一種組合。這也是數(shù)組長度設(shè)計(jì)為必須為2的次冪的原因。

如果不是2的次冪，也就是低位不是全為1此時(shí)，要使得index=21，h的低位部分不再具有唯一性了，哈希沖突的幾率會(huì)變的更大，同時(shí)，index對(duì)應(yīng)的這個(gè)bit位無論如何不會(huì)等于1了，而對(duì)應(yīng)的那些數(shù)組位置也就被白白浪費(fèi)了。

get方法

  public V get(Object key) {
    　　　　 //如果key為null,則直接去table[0]處去檢索即可。
            if (key == null)
                return getForNullKey();
            Entry entry = getEntry(key);
            return null == entry ? null : entry.getValue();
     }
     
     

get方法通過key值返回對(duì)應(yīng)value，如果key為null，直接去table[0]處檢索。我們再看一下getEntry這個(gè)方法

et方法通過key值返回對(duì)應(yīng)value，如果key為null，直接去table[0]處檢索。我們再看一下getEntry這個(gè)方法

　可以看出，get方法的實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡單，key(hashcode)-->hash-->indexFor-->最終索引位置，找到對(duì)應(yīng)位置table[i]，再查看是否有鏈表，遍歷鏈表，通過key的equals方法比對(duì)查找對(duì)應(yīng)的記錄。要注意的是，有人覺得上面在定位到數(shù)組位置之后然后遍歷鏈表的時(shí)候，e.hash == hash這個(gè)判斷沒必要，僅通過equals判斷就可以。其實(shí)不然，試想一下，如果傳入的key對(duì)象重寫了equals方法卻沒有重寫hashCode，而恰巧此對(duì)象定位到這個(gè)數(shù)組位置，如果僅僅用equals判斷可能是相等的，但其hashCode和當(dāng)前對(duì)象不一致，這種情況，根據(jù)Object的hashCode的約定，不能返回當(dāng)前對(duì)象，而應(yīng)該返回null，后面的例子會(huì)做出進(jìn)一步解釋。

特別說明，本文參考自 ：https://www.cnblogs.com/cheng...