HashMap原理的深入理解
hashing(散列法或哈希法)的概念
散列法（hashing）是一种将字符组成的字符串转换为固定长度（一般是更短长度）的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。
hashmap概念和底层结构
hashmap是基于哈希表的map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。hashmap储存的是键值对，hashmap很快。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
hashmap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。
数组：存储区间连续，占用内存严重，寻址容易，插入删除困难；
链表：存储区间离散，占用内存比较宽松，寻址困难，插入删除容易；
hashmap综合应用了这两种数据结构，实现了寻址容易，插入删除也容易。
hashmap的结构示意图如下：
hashmap的基本存储原理以及存储内容的组成
基本原理：先声明一个下标范围比较大的数组来存储元素。另外设计一个哈希函数（也叫做散列函数）来获得每一个元素的key（关键字）的函数值（即数组下标，hash值）相对应，数组存储的元素是一个entry类，这个类有三个数据域，key、value（键值对），next(指向下一个entry)。
例如， 第一个键值对a进来。通过计算其key的hash得到的index=0。记做:entry[0] = a。
第二个键值对b，通过计算其index也等于0， hashmap会将b.next =a,entry[0] =b,
第三个键值对 c,index也等于0,那么c.next = b,entry[0] = c；这样我们发现index=0的地方事实上存取了a,b,c三个键值对,它们通过next这个属性链接在一起。我们可以将这个地方称为桶。 对于不同的元素，可能计算出了相同的函数值，这样就产生了“冲突”，这就需要解决冲突，“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。
hashmap的工作原理以及存取方法过程
hashmap的工作原理 ：hashmap是基于散列法（又称哈希法hashing）的原理，使用put(key, value)存储对象到hashmap中，使用get(key)从hashmap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashcode()方法，返回的hashcode用于找到bucket（桶）位置来储存entry对象。”hashmap是在bucket中储存键对象和值对象，作为map.entry。并不是仅仅只在bucket中存储值。
hashmap具体的存取过程如下：
put键值对的方法的过程是：
- ①判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
- ②根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
- ③判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashcode以及equals；
- ④判断table[i] 是否为treenode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
- ⑤遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
- ⑥插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
get值方法的过程是:
1、指定key 通过hash函数得到key的hash值
int hash=key.hashcode();
2、调用内部方法 getnode()，得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
int index =hash%entry[].length;
3、比较桶的内部元素是否与key相等，若都不相等，则没有找到。相等，则取出相等记录的value。
4、如果得到 key 所在的桶的头结点恰好是红黑树节点，就调用红黑树节点的 gettreenode() 方法，否则就遍历链表节点。gettreenode 方法使通过调用树形节点的 find()方法进行查找。由于之前添加时已经保证这个树是有序的，因此查找时基本就是折半查找，效率很高。
5、如果对比节点的哈希值和要查找的哈希值相等，就会判断 key 是否相等，相等就直接返回；不相等就从子树中递归查找。
hashmap中直接地址用hash函数生成；解决冲突，用比较函数解决。如果每个桶内部只有一个元素，那么查找的时候只有一次比较。当许多桶内没有值时，许多查询就会更快了(指查不到的时候)。
hashmap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法
当两个对象的hashcode相同时，它们的bucket位置相同，‘碰撞'会发生。因为hashmap使用linkedlist存储对象，这个entry(包含有键值对的map.entry对象)会存储在linkedlist中。这两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。 那如何获取这两个对象的值呢？当我们调用get()方法，hashmap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，遍历linkedlist直到找到值对象。找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到linkedlist中正确的节点，最终找到要找的值对象使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashcode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用string，interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。
如何重新调整hashmap的大小
“如果hashmap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”
默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如arraylist等)一样，将会创建原来hashmap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。
以上所述是小编给大家介绍的hashmap原理的理解详解整合，希望对大家有所帮助