1，基本特性

　　散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。

　　①以键值对的形式进行存储；

　　②不允许存在相同的key值，保证唯一映射，再次存入相同key数据，相当于更新数据；

　　③无序存储、无序输出【原理导致，详见3、底层实现部分】；

　　④可以存储为null的键和值；

注意--hashMap与hashTable的区别

2，Java使用实例

样例1：

package com.cnblogs.mufasa.demo1;
import java.util.HashMap;
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<Integer,Integer> hm=new HashMap<>(50);
        hm.put(1,1);
        hm.put(1,2);//相当于把数据更新
        hm.put(null,3);
        hm.put(2,null);
        hm.forEach((k,v)->{
            System.out.println("key:"+k+",value:"+v);
        });
    }
}

View Code

样例1输出：

key:null,value:3
key:1,value:2
key:2,value:null

3，底层实现逻辑

　　3.1基本实现流程

　　①HashMap本质上是在内存中开辟一个固定大小的数组空间，②然后根据key计算的hashcode来定位将value存储在数组空间中的哪里【浪费空间很多，完美的情况是每个key对应的数组空间地址都不相同并且都刚好把空间填满！】，③但是在通过key计算hash值的时候总会出现所得结果相同的情况【除非开辟的原始空间特别大、hash算法特别好】，这个就是hash冲突。

　　通过上面三个基本步骤可以知道HashMap中两个关键的技术点：①hash算法；②hash冲突；

注意：①hashcode值相同但是有可能不是同一个对象，有可能是hash冲突；②同一个对象的hashcode值一定相同；

现在命名为Node，以前命名为Entry

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
    V value;
    Entry<K,V> next;
    int hash;

    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
        value = v;
        next = n;
        key = k;
        hash = h;
    }

    public final K getKey() {
        return key;
    }

    public final V getValue() {
        return value;
    }

    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }

    public final boolean equals(Object o) {
        if (!(o instanceof Map.Entry))
            return false;
        Map.Entry e = (Map.Entry)o;
        Object k1 = getKey();
        Object k2 = e.getKey();
        if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
            Object v1 = getValue();
            Object v2 = e.getValue();
            if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                return true;
        }
        return false;
    }

    public final int hashCode() {
        return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
    }

    public final String toString() {
        return getKey() + "=" + getValue();
    }
}

View Code

4，注意事项

4.1 hashCode实现

hashcode实现：

package com.cnblogs.mufasa.demo2;

public class hmcode extends Object{
    @Override
    public int hashCode() {
        return super.hashCode();
    }//public native int hashCode();???

    public static int hashcode2(String str){
        int code=0,len=str.length();
        char[] strs=str.toCharArray();
        for(int i=0;i<len;i++){
            code = 31 * code + (Integer.valueOf(strs[i]) & 0xff);
        }
        return code;
    }

}

class Client{
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println((new hmcode()).hashCode());
        System.out.println(hmcode.hashcode2("123"));
        System.out.println("123".hashCode());
    }
}

输出【原生的hashCode调用的是C++的方法，已经被编译成了DLL文件了】：

1854778591
48690
48690

　　其中hashcode越分散，在hashmap应用中性能越好！

　　hashcode优化路线：①普通的映射函数-h(x)；②二次映射-a*h(x)+a^2*h(x)；/③多函数组合法-a*h1(x)+b*h2(x)；【再次验证正确可以这样解决稀疏问题】

4.2 hash冲突解决

　　当两个key值不同的数据返回的hash值相同的时候，可以采用拉链法来将新数据连接到之前数据的最后【链表型数据】，并且当这个hashMap的容量超过限定的容量DEFAULT_LOAD_FACTOR时，就需要对容量进行扩充（一般情况下是进行2倍扩充），并且还要将原始数据转移到新的hashMap中【这个过程相当于查询、存储数据，有些耗时】，原始的数据变成了垃圾空间。

　　应该注意到链表的插入是以头插法方式进行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 后面，而是插入在链表头部。下面的先put K2,V2后put K3,V3。

　　查找需要分成两步进行：

计算键值对所在的桶；
在链表上顺序查找，时间复杂度显然和链表的长度成正比。

5，手动实现HashMap

　　hashMap扩容：

　　①HashMap是先遍历旧table，再遍历旧table中每个元素的单向链表，取得Entry以后，重新计算hash值，然后存放到新table的对应位置。

　　②LinkedHashMap是遍历的双向链表，取得每一个Entry，然后重新计算hash值，然后存放到新table的对应位置。

　　从遍历的效率来说，遍历双向链表的效率要高于遍历table，因为遍历双向链表是N次（N为元素个数）；而遍历table是N+table的空余个数（N为元素个数）。

hMap函数代码：

package com.cnblogs.mufasa.demo0;

import java.util.HashMap;
class hMap<K,V> {
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//hm最大开辟空间
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//最大容量，超过这个容量就需要进行内存的扩充
    private int initialCapacity=13;
    private float loadFactor= 0.75f;
    private int num=0;
    transient Node<K,V>[] table;//不可序列化

    /*
    第一步：构建数据存储结构，特定长度数组、每个里面是一个Node链表型数据<K,V>
    三个构造函数【方法重载】
     */
    public hMap(){
        table=new Node[initialCapacity];
    }
    public hMap(int initialCapacity){
        if(initialCapacity>MAXIMUM_CAPACITY){
            this.initialCapacity=MAXIMUM_CAPACITY;
        }else {
            this.initialCapacity=initialCapacity;
        }
        table=new Node[initialCapacity];
    }
    public hMap(int initialCapacity,float loadFactor){
        this(initialCapacity);
        if(loadFactor<=0||loadFactor>DEFAULT_LOAD_FACTOR){
            this.loadFactor=DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        }else {
            this.loadFactor=loadFactor;
        }
        table=new Node[initialCapacity];
    }

    /*
    第二步：通过key计算hashcode
     */
    private int hashcode(Object key){
        int h;
        return (key==null?0:((h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
    }

    /*
    第三步：数据存、读、删、扩容
     */
    public void put(K k, V v){//数据存储
        if(num>(int) initialCapacity*loadFactor){//需要进行容量扩充了
            int newCap=initialCapacity<<1;//默认不超过最大容量，这里需要注意最大容量问题
            hMap<K,V> preTable=new hMap<>(newCap);
            System.out.println("当前size="+num+",数据内存进行扩容"+"，以前大小为："+initialCapacity+"，现在大小为："+newCap);
            //重新进行旧数据到新数据的转移
            //①遍历；②计算存储
            for(int i=0;i<initialCapacity;i++){//对原始数据进行遍历整合到新的数据中
                if(table[i]!=null){
                    Node pre=table[i];
                    while (pre!=null){
                        preTable.put((K)pre.getK(),(V)pre.getV());
                        pre=pre.getNext();
                    }
                }
            }
            table=preTable.getTable();
            num=preTable.getNum();
            initialCapacity=newCap;

            preTable=null;//成为垃圾
//            System.gc();//手动GC
        }

        int hash=hashcode(k);
        hash=hash&(initialCapacity-1);//计算出应该存储的位置

        if(table[hash]==null){
            table[hash]=new Node<>(k,v);
            num++;//计数+1
        }else {//在那个位置存在一个数据，可能为【hash冲突】，也可能是数据更新
            Node pre=table[hash];
            while (pre!=null){
                if(pre.getK()==k){
                    pre.setV(v);
                    break;
                }
                pre=pre.getNext();
            }
            if(pre==null){
                pre=new Node(k,v);
            }
        }
    }

    public V getValue(K k){//数据读取
        int hash=hashcode(k);
        hash=hash&(initialCapacity-1);//计算出应该存储的位置
        Node pre=table[hash];
        V v = null;
        while (pre!=null){
            if(pre.getK().equals(k)){
                v= (V) pre.getV();
                break;
            }
            pre=pre.getNext();
        }
        return v;
    }

    public void remove(K k){//数据删除
        int hash=hashcode(k);
        hash=hash&(initialCapacity-1);//计算出应该存储的位置
        Node pre=table[hash];
        if(pre==null){//空数据
            return;
        }else {//存在数据
            --num;//计数自减
            while (pre!=null){
                if(pre.getK().equals(k)){//找到数据位置
                    pre=pre.getNext();
                    break;
                }
            }
        }
    }

    public int size(){//获取数据大小
        return num;
    }
    public void removeAll(){//清楚所有数据
        num=0;
        table=new Node[initialCapacity];
    }

    private Node<K,V>[] getTable(){
        return this.table;
    }
    private int getNum(){
        return this.num;
    }
}

自编写的hashMap测试：

package com.cnblogs.mufasa.demo0;

public class Client {
    public static void main(String[] args) {

        //测试自己写的hashMap数据结构
        hMap<Integer,Integer> hm=new hMap<>(4,0.5f);
        hm.put(null,1);
        hm.put(null,2);
        hm.put(1,10);
        hm.put(2,20);
        hm.put(3,30);
        for(int i=4;i<=50;i++){
            hm.put(i,i*10);
        }
        System.out.println(hm.size());

    }
}

输出【经验证正确】：

当前size=3,数据内存进行扩容，以前大小为：4，现在大小为：8
当前size=5,数据内存进行扩容，以前大小为：8，现在大小为：16
当前size=9,数据内存进行扩容，以前大小为：16，现在大小为：32
当前size=17,数据内存进行扩容，以前大小为：32，现在大小为：64
当前size=33,数据内存进行扩容，以前大小为：64，现在大小为：128
51

其中hashcode使用的是Object类中的方法！！！

参考链接

https://www.cnblogs.com/java-jun-world2099/p/9258605.html

https://www.cnblogs.com/tag6254/p/9416946.html

https://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html

https://blog.csdn.net/liji_xc/article/details/79698223

https://www.cnblogs.com/zhchoutai/p/8676351.html

https://blog.csdn.net/cjf1002361126/article/details/52750528