HashMap精选13问

HashMap的底层数据结构是什么？

JDK 7 中，HashMap 由“数组+链表”组成，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。

在 JDK 8 中，HashMap 由“数组+链表+红黑树”组成。链表过长，会严重影响 HashMap 的性能，而红黑树搜索的时间复杂度是 O(logn)，而链表是糟糕的 O(n)。因此，JDK 8 对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树，链表和红黑树在达到一定条件会进行转换：

当链表超过 8 且数据总量超过 64 时会转红黑树。
将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树，以减少搜索时间。

链表长度超过 8 体现在 putVal 方法中的这段代码：

1
2
3

//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
    treeifyBin(tab, hash);

table 长度为 64 体现在 treeifyBin 方法中的这段代码：：

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
}

MIN_TREEIFY_CAPACITY 的值正好为 64。

1	static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

JDK 8 中 HashMap 的结构示意图：

1_8_hashmap结构图

为什么链表改为红黑树的阈值是 8?

因为泊松分布，我们来看作者在源码中的注释：

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
use them only when bins contain enough nodes to warrant use
(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
nodes in bins follows a Poisson distribution
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
parameter of about 0.5 on average for the default resizing
threshold of 0.75, although with a large variance because of
resizing granularity. Ignoring variance, the expected
occurrences of list size k are (exp(-0.5) pow(0.5, k) /
factorial(k)). The first values are:
0: 0.60653066

1: 0.30326533

2: 0.07581633

3: 0.01263606

4: 0.00157952

5: 0.00015795

6: 0.00001316

7: 0.00000094

8: 0.00000006

more: less than 1 in ten million

翻译过来大概的意思是：理想情况下使用随机的哈希码，容器中节点分布在 hash 桶中的频率遵循泊松分布，按照泊松分布的计算公式计算出了桶中元素个数和概率的对照表，可以看到链表中元素个数为 8 时的概率已经非常小，再多的就更少了，所以原作者在选择链表元素个数时选择了 8，是根据概率统计而选择的。

解决hash冲突的办法有哪些？HashMap用的哪种？

解决Hash冲突方法有：

开放定址法：也称为再散列法，基本思想就是，如果p=H(key)出现冲突时，则以p为基础，再次hash，p1=H§,如果p1再次出现冲突，则以p1为基础，以此类推，直到找到一个不冲突的哈希地址pi。因此开放定址法所需要的hash表的长度要大于等于所需要存放的元素，而且因为存在再次hash，所以只能在删除的节点上做标记，而不能真正删除节点。
再哈希法：双重散列，多重散列，提供多个不同的hash函数，当R1=H1(key1)发生冲突时，再计算R2=H2(key1)，直到没有冲突为止。这样做虽然不易产生堆集，但增加了计算的时间。
链地址法：拉链法，将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。链表法适用于经常进行插入和删除的情况。
建立公共溢出区：将哈希表分为公共表和溢出表，当溢出发生时，将所有溢出数据统一放到溢出区。

HashMap中采用的是链地址法。

为什么在解决 hash 冲突的时候，不直接用红黑树？而选择先用链表，再转红黑树?

因为红黑树需要进行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡，而单链表不需要。

当元素小于 8 个的时候，此时做查询操作，链表结构已经能保证查询性能。当元素大于 8 个的时候，红黑树搜索时间复杂度是 O(logn)，而链表是 O(n)，此时需要红黑树来加快查询速度，但是新增节点的效率变慢了。

因此，如果一开始就用红黑树结构，元素太少，新增效率又比较慢，无疑这是浪费性能的。

HashMap默认加载因子是多少？为什么是 0.75，不是 0.6 或者 0.8 ？

作为一般规则，默认负载因子（0.75）在时间和空间成本上提供了很好的折衷。

详情参照这篇

HashMap 中 key 的存储索引是怎么计算的？

首先根据key的值计算出hashcode的值，然后根据hashcode计算出hash值，最后通过hash&（length-1）计算得到存储的位置。

详情参照这篇

JDK 8 为什么要 hashcode 异或其右移十六位的值？

因为在JDK 7 中扰动了 4 次，计算 hash 值的性能会稍差一点点。

从速度、功效、质量来考虑，JDK 8 优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)。

这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

为什么 hash 值要与length-1相与？

把 hash 值对数组长度取模运算，模运算的消耗很大，没有位运算快。
当 length 总是 2 的n次方时，h& (length-1) 运算等价于对length取模，也就是 h%length，但是 & 比 % 具有更高的效率。

HashMap数组的长度为什么是 2 的幂次方？

2 的 N 次幂有助于减少碰撞的几率。如果 length 为2的幂次方，则 length-1 转化为二进制必定是11111……的形式，在与h的二进制与操作效率会非常的快，而且空间不浪费。我们来举个例子，看下图：

hashmap数组长度是2的幂次方

当 length =15时，6 和 7 的结果一样，这样表示他们在 table 存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，4和5的结果也是一样，这样就会导致查询速度降低。

如果我们进一步分析，还会发现空间浪费非常大，以 length=15 为例，在 1、3、5、7、9、11、13、15 这八处没有存放数据。因为hash值在与14（即 1110）进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即 0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的。

再补充数组容量计算的小奥秘。

HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 的 n 次方，因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 的 n 次方。会取大于或等于这个数的且最近的2次幂作为 table 数组的初始容量，使用tableSizeFor(int)方法，如 tableSizeFor(10) = 16（2 的 4 次幂），tableSizeFor(20) = 32（2 的 5 次幂），也就是说 table 数组的长度总是 2 的次幂。JDK 8 源码如下：

static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

让cap-1再赋值给n的目的是另找到的目标值大于或等于原值。例如二进制1000，十进制数值为8。如果不对它减1而直接操作，将得到答案10000，即16。显然不是结果。减1后二进制为111，再进行操作则会得到原来的数值1000，即8。

HashMap 的put方法流程？

以JDK 8为例，简要流程如下：

1、首先根据 key 的值计算 hash 值，找到该元素在数组中存储的下标；

2、如果数组是空的，则调用 resize 进行初始化；

3、如果没有哈希冲突直接放在对应的数组下标里；

4、如果冲突了，且 key 已经存在，就覆盖掉 value；

5、如果冲突后，发现该节点是红黑树，就将这个节点挂在树上；

6、如果冲突后是链表，判断该链表是否大于 8 ，如果大于 8 并且数组容量小于 64，就进行扩容；如果链表节点大于 8 并且数组的容量大于 64，则将这个结构转换为红黑树；否则，链表插入键值对，若 key 存在，就覆盖掉 value。

hashmap_put流程

HashMap 的扩容方式？

HashMap 在容量超过负载因子所定义的容量之后，就会扩容。

详情参照这篇

一般用什么作为HashMap的key?

一般用Integer、String 这种不可变类当作 HashMap 的 key，String 最为常见。

因为字符串是不可变的，所以在它创建的时候 hashcode 就被缓存了，不需要重新计算。
因为获取对象的时候要用到 equals() 和 hashCode() 方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。Integer、String 这些类已经很规范的重写了 hashCode() 以及 equals() 方法。