面试被问到HashMap 底层原理?看完这边文章绝对不慌！
快速入门
存储：put 方法 put(key,value)
查询 : get 方法 get(key)
java 代码如下
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class App {
public static void main(String[] args) {
Map<String,String> map = new HashMap<>();
map.put("刘一","刘一");
map.put("陈二","陈二");
map.put("张三","张三");
map.put("李四","李四");
map.put("王五","王五");
map.put("Money","我是猴哥Money老师");
System.out.println(map.get("Money"));
}
}
//输出结果：我是猴哥Money老师
1234567891011121314151617
技术的本质，底层结构
程序是等于我们的数据结构和算法
HashMap 其实就是做存储的，做存储的就是数据结构
- 在JDK7 : HashMap 是由 数组，链表 组成的
- 在JDK8: HashMap 是由 数组，链表，红黑树 组成的
存储是按上面的规则存储的，那查询是怎么查的了
- 算法：哈希算法
既然要了解HashMap 的组成，就谈谈它的结构组成
- 首先我们来说下数组，数组在java 中是怎么定义的了
//数组：采用一段连续的存储单元来存储数据的
//数组的特点: 查询时间复杂度:0(1) ,删除,插入,时间负责度0(N),总结：查询块，插入慢
public static void main(String [] args){
//数组的定义：初始化长度为10，数据类型Integer ,
Integer integer[] = new Integer[10];
//指定下标，复制
integer[0]=0;
//指定下标，复制
integer[1]=1;
//指定下标，复制
integer[9]=2;
//指定下标，复制
integer[9]=400;
System.out.println(integer[9]);
}
// 输出结果：400
12345678910111213141516
数组结构如图：
查询： 时间复杂度 0（1）,查询非常快的
删除，插入 ：时间复杂度0（N） 非常慢的，效率没有查询那么快
为什么查询快，插入，删除慢了？
查询快
- 是因为我们数组了都有一个序号,如图，0,1,2,3,4,5,… ，如果要找到下标为3的数据值, 这些序号其实就是他们的下标地址，可以理解为他们 的一个下标索引，这个下标是连续的，是自增的，所以我们立马可以确定3个这个位置，根据这个索引3 找到它对应的节点。
插入，删除慢
- 假如我现在要出入一个Monkey 的数据，插入到3和4之间，如图
- 存在这个位置我们是没有下标的，则我们的下标4 则要移到 Monkey 那个位置，5下标 就移到4那个位置，如图：类似，我们后面的下标都要向左移动，这样我后面的数据是不是要做很大的改动，这样时间复杂度则为0（N），这样就保证了我们数组的连续性，同理删除的话如图：数组后面数据的下标，都要还原成之前插入前的下标，后面的节点都要改变，这样我们可以看出，这就是数组，删除，插入 为什么这么慢！除非是插入，删除，数组的最后一个元素，大家懂了吗？还不懂那就私聊！
扩充：
大家知道我们java 哪一个类，底层用的就是数组？
在我们的java.util 包下面有一个ArrayList 类，如图
怎么验证了？
我们查看它的add 方法
public boolean add(E var1) {
this.ensureCapacityInternal(this.size + 1);
this.elementData[this.size++] = var1;
return true;
}
12345
如果面试被问到ArrayList 的特性，直接回答 查询快，插入，删除慢
为什么HashMap 用到数组存储了，还要用到链表了？
谈谈什么是链表？
在java 中是这么定义的：
package node;
import com.sun.org.apache.bcel.internal.generic.IMPDEP1;
public class Node {
public Node next;
private Object data;
public Node(Object next) {
this.data = next;
}
//链表：链表是一种物理存储单元上非连续，非顺序的存储结构
//特点: 插入，删除时间复杂度0(1) 查找遍历时间复杂度0(N) 总结：插入快,查询慢
public static void main(String[] args){
Node head =new Node("monkey");
head.next =new Node("张三");
head.next.next =new Node("刘一");
System.out.println(head.data);
System.out.println(head.next.data);
System.out.println(head.next.next.data);
}
}
//输出结果:
//monkey
//张三
//刘一
1234567891011121314151617181920212223242526272829
链表：链表是一种物理存储单元上非连续，非顺序的存储结构,如图：
为什么它插入，删除快，查询慢了？
删除 某个节点，只需要上一个节点 head.next =null
插入 某个几点，只需要上一个节点 head.next 指向插入的节点，插入的节点指向下一个节点
查询某个节点：链表查询都要通过头节点，比如我们要查‘刘一’，我们则要先查头monkey,再查张三，再查到刘一，
虽然只有3个节点，但是我们要查到刘一要查三次，把整个链表都遍历了一次，所以查询慢！
扩充
在我们java 中，哪一个util 类采用的链表来实现的?
我们来查看它的add 方法
public boolean add(E var1) {
this.linkLast(var1);
return true;
}
//看上面有一个linkLast,如下:
void linkLast(E var1) {
LinkedList.Node var2 = this.last;
LinkedList.Node var3 = new LinkedList.Node(var2, var1, (LinkedList.Node)null);
this.last = var3;
if (var2 == null) {
this.first = var3;
} else {
var2.next = var3;
}
++this.size;
++this.modCount;
}
//看上面有一个Node,如下:
private static class Node<E> {
E item;
LinkedList.Node<E> next;
LinkedList.Node<E> prev;
Node(LinkedList.Node<E> var1, E var2, LinkedList.Node<E> var3) {
this.item = var2;
this.next = var3;
this.prev = var1;
}
}
//上面有一个next,有一个prev
//这是一个双向链表
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233
双向链表如图: 类似与分页，上一页，下一页，下面的对象也可以获取上面对象的数据（head.prev）
现在大家都已经了解JDK7 HashMap 数据结构了，开始了解下算法！
哈希算法
那么HashMap 是怎么去存储的了？他是如何将数据放到我们的数组和链表上的？
用的就是哈希算法，你们知道哈希算法的底层是怎么实现的？
哈希表
什么是哈希算法？
哈希算法（也叫散列），就是把任意长度值（key）通过散列算法变换成固定长度的key(地址)， 通过这个地址进行访问的数据结构，
它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找速度。
例如图中的John Smith 通过散列算法变换成固定长度的key:152 （永远是152），然后通过152 变成John Smith 是不可能的，哈希算法是不可逆的。
HashCode: 通过字符串算出它的ascii 码，进行mod(取模)，算出哈希表中的下标
代码如下：
public class AsciiCode {
public static void main(String[] args) {
char c [] ="lies".toCharArray();
for (int i = 0; i < c.length; i++) {
System.out.println((c[i])+":" +(int)c[i]);
}
}
}
//输出结果：
//l:108
//i:105
//e:101
//s:115
123456789101112131415
- 将 lies 算出来的ascii 码相加
- 然后除以10 取模（为什么取模不直接存储 429了 ）为什么取模不直接存储 429了？//数组是采用一段连续的存储单元来存储数据的，那存lies 数据将如图：
如果你要存lies 则需要300 个这样的内存空间，所以我们取模为10，算出来的值为 9，则节省了很多空间，我们取模的目的就是节省内存空间！
如果我们取模会出现什么问题
会出现
冲突(碰撞)的一个问题,
什么是hash冲突
- lies 的值通过ascii 码计算的总和为 429
- foes 的值通过ascii 码计算的总和也为 429两个单词取模后的值都是 9 ，则lies 会存在下标为9 的这个位置，foes 也存在下标为9 的这个位置，而数组存在同一个下标下面是会覆盖的（上面代码讲数组的时候Intergers[9]=400,会覆盖Intergers[9]=2 的值，最终Intergers[9] =400）,同样我们先存的是lies 后存的是foes,则lies将会被覆盖，lies 和foes 是不同的key, 我们HashMap 是可以存这两个值的，为什么没有被覆盖了？这个地方就叫做哈希碰撞！
Hash冲突怎么解决了
我们用链表来解决这个问题, 链表是有一个指针的，我们可以让这个lies 指向这个foes,我们让foes 去匹配下标为9 的这个节点，如果匹配lies 不相等，则去匹配下一个节点foes,最终就会找到这个foes,这就是我们hash 算法底层的原理及解决冲突。
不调用JDK7 的HashMap,自己手动写一个HashMap
public class App {
public static void main(String[] args) {
//Map<String,String> map = new HashMap<>();
App map = new App();
map.put("刘一","刘一");
map.put("陈二","陈二");
map.put("张三","张三");
map.put("李四","李四");
map.put("王五","王五");
map.put("Money","我是猴哥Money老师");
//System.out.println(map.get("Money"));
}
public void put(String key,String value){
System.out.printf("key:%s:::::::::::::::;::hash值:%s:::::::::::::::::::存储位置:%s\r\n",key,key.hashCode(),Math.abs(key.hashCode() % 15));
}
}
//输出结果:
// key:刘一:::::::::::::::;::hash值:671464:::::::::::::::::::存储位置:4
// key:陈二:::::::::::::::;::hash值:1212740:::::::::::::::::::存储位置:5
// key:张三:::::::::::::::;::hash值:774889:::::::::::::::::::存储位置:4
// key:李四:::::::::::::::;::hash值:842061:::::::::::::::::::存储位置:6
// key:王五:::::::::::::::;::hash值:937065:::::::::::::::::::存储位置:0
// key:Monkey:::::::::::::::;::hash值:-1984628749:::::::::::::::::::存储位置:4
123456789101112131415161718192021222324252627
- 我们多次运行，运行的结果还是这样，这就是hash 算法的一个特点：
模拟我们是怎么存值的
我们一组数据就是 key,value , 可以用string,int 来存吗？这里显然不能，我们一般存这种值一般用对象来存值，我在这里随便命名用个Object或者叫Entry 对象，其实我们还要存另外两个值？（hash和next），当发生hash 冲突的时候（存储位置4） next 可以指向下一个节点，hash 值是用来比较的,比较hashCode 值是否相等！
- 存取结构图如下：
上面的图形结构，我们就知道如何存数据了！
那我们该如何取数据了？
-假如我们要取‘刘一’ 的值
- 我们通过get(key) 方法获取数据的模，然后根据key,与hashCode 的值去比较下标为4 的key 和hashCode,查看是否相等，如果不相等我们通过next 方法比较下一个节点的数据，直到 key 与hashCode 对比的值都相等，此时，获取value的值就是当前key 所对应的value!
HashMap 底层如何实现的了？我们用写源码的方式验证
模拟java HashMap
定义一个Map 接口
/**
* 自己手动定义Map
* @param <K>
* @param <V>
*/
public interface Map<K,V> {
V put(K k,V v);
V get(K k);
int size();
interface Entry<K,V>{
K getKey();
V getValue();
}
}
12345678910111213141516171819
定义一个实现Map 的HashMap
import sun.management.snmp.jvmmib.JvmRTInputArgsTableMeta;
/**
* 自己定义HashMap
* @param <K>
* @param <V>
*/
public class HashMap<K,V> implements Map<K,V>{
//存储元素对象
private Entry<K,V> table[] = null;
//扩容初始化
int size =0;
//初始化存储元素对象大小
public HashMap() {
this.table = new Entry[16];
}
/**
* 1.通过key hash 算法算出hash值,然后取模
* 2.取模后就有对应的index 数组下标,然后存储对象<Entry>
* 3.判断当前对象是否为空，如果空，直接存储，
* 4.如果不为空，我们就要用到next 链表
* 5.返回当前这个节点
* @param k
* @param v
* @return
*/
@Override
public V put(K k, V v) {
int index = hash(k);
Entry<K,V> entry = table[index];
if(null ==entry){
//刘一，陈二，李四，王五 就开始存在这个entry,每个entry 对象则存储到了对应table 中
table[index] = new Entry<>(k, v, index, null);
size++;
}else{
//冲突了，张三，Monkey
table[index] = new Entry<>(k, v, index, entry);
}
return table[index].getValue();
}
private int hash(K k) {
//HashMap 底层用到的是移位的操作，性能高很多 >>,我们这里就直接取模
int index =k.hashCode() % 16;
//Math.abs(index);
return index>0?index:-index;
}
/**
* 1.通过 key 进行hash 运算，取模，找到数组对应的下标 index
* 2.判断当前对象是否为空,如果不为空
* 3.判断是否相等，如果不相等
* 4.判断next 是否为空，如果不为空，
* 5.再判断相等，知道相等为止，或者为空为止
* 6.然后返回
*
*
*
* @param k
* @return
*/
@Override
public V get(K k) {
//如果没有存储数据那size 为0，也不用查了，直接返回null
if(size ==0){
return null;
}
int index = hash(k);
Entry<K, V> entry = findValue(table[index], k);
//通过index 找打这个对象
return entry==null?null:entry.getValue();
}
/**
*
* @param entry
* @param k 查询刘一
* @return
*/
private Entry<K,V> findValue(Entry<K,V> entry,K k) {
//存的可能是数值类型，也可能是字符串类型
if (k.equals(entry.getKey()) || k == entry.getKey()) {
return entry;
//如果不相等，估计这个节点是个链表，判断它next 数据是否匹配
} else {
if(entry.next !=null){
//用到递归，在链表里面一直查询这个k,值是否相等
return findValue(entry.next,k);
}
}
return null;
}
@Override
public int size() {
return size++;
}
class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V>{
//存四个值
K k;
V v;
int hash;
Entry<K,V> next;
public Entry(K k, V v, int hash, Entry<K, V> next) {
this.k = k;
this.v = v;
this.hash = hash;
this.next = next;
}
@Override
public K getKey() {
return k;
}
@Override
public V getValue() {
return v;
}
}
}
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132
定义一个测试类
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Map<String,String> map = new HashMap<>();
map.put("Monkey","我是moneky老师");
map.put("东山再起","东山再起是位好同学");
System.out.println(map.get("Monkey"));
System.out.println(map.get("东山再起"));
}
//输出结果:
//我是moneky老师
//东山再起是位好同学
}
1234567891011121314
查看到测试结果，我们就能看到HashMap ，是怎么存储的，和获取值的！
但是JDK8 用的是红黑树，为什么了？
举个代码的例子
import com.sun.xml.internal.ws.api.model.wsdl.WSDLOutput;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Map<String,String> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
map.put("Monkey"+i,"我是moneky老师"+i);
}
System.out.println(map);
}
}
123456789101112
可以看到这个map 的size 只有16，却存了很多的数据：
容量不够，我们就只能把这个数据放到链表上，链表无线延长，这种hash冲突是十分严重的，而链表的特性是查询慢，而链表又无线延长，我们查询链表末端的数据，这样性能就很低了，
总结：解决链表过长查询效率过低的问题
什么情况下用红黑树?
前提条件
阈值 8
HashMap 类下面有个这个：
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 1
为什么要阈值 是8 了？
因为红黑叔插入慢，他要判断小中大（也就是左边的小于右边的），而链表插入快，删除快，但是为什么是 8 不是 6了？
我要去百度一下，有哪位大佬知道可以跟我讲下？
