JDK8 HashMap源码全解
基础入门
0、链表和数组的区别
数组静态分配内存，链表动态分配内存。
数组在内存中是连续的，链表是不连续的。
数组利用下标定位，查找的时间复杂度是O(1)，链表通过遍历定位元素，查找的时间复杂度是O(N)。
数组插入和删除需要移动其他元素，时间复杂度是O(N)，链表的插入或删除不需要移动其他元素，时间复杂度是O(1)。
1、数组的优势/劣势
查找速度快，通过下标进行快速定位
插入和删除的效率低，因为数组内存是连续的需要移动其他元素达到其效果
2、链表的优势/劣势
插入和删除的效率高，只需要改变指针的指向就可以达到
查找效率低，需要对整个链表进行遍历查找
3、有没有一种方式整合两种数据结构的优势？散列表
4、散列表有什么特点？
5、什么是哈希？
# 核心理论
- `Hash`也称为散列、哈希，对应的英文都Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。整个映射的规则就是对应的`Hash算法`，而原始数据映射后的`二进制串`就是哈希值
# Hash的特点
1. 从hash值不可以`反向推导`出原始的数据
2. 输入数据的`微小变化`会得到完全不同的hash值，相同的数据会得到相同的值
3. 哈希算法的执行效率要`高效`，长的文本也能快速地计算出哈希值
4. hahs算法的`冲突`概率要下
由于hash的原理是将输入空间的值映射成hash空间内，而hash值得空间远小于输入空间。
根据抽屉原理，一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况
**抽屉原理：**桌子上有是个苹果，要把这十个苹果放在九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽屉里面放不少于两个苹果这一现象就是我们所说的"抽屉原理"
HashMap原理讲解
1、HashMap的继承体系是什么样子的？
2、Node数据结构分析
3、底层存储结构介绍？
4、put数据原理分析？
5、什么是Hash碰撞？
通俗的来说就是两个不同的值 通过哈希函数计算得到相同的hash值 导致了hash冲突（碰撞）
6、什么是链化？
就是hash碰撞次数很多了 在一个节点不断的添加 形成一个很长的链表 理想的情况下时间复杂度是O（1）但是如果链化严重的话O（n）这样严重影响了性能
7、jdk8为什么引入红黑树？
上面说了 就是为了解决链化问题 提高查找效率
8、HashMap扩容原理？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113332649
手撕源码
1、HashMap核心属性分析（threshold，loadFactory，szie，modCount）
//缺省大小
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//table最大长度
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//缺省负载因子大小
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//树化阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//树降级称为链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//树化的另一个参数，当哈希表中的所有元素个数超过64时，才会允许树化
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//哈希表
transient Node<K,V>[] table;
//当前哈希表中元素个数
transient int size;
//当前哈希表结构修改次数
transient int modCount;
//扩容阈值，当你的哈希表中的元素超过阈值时，触发扩容
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
threshold = capacity(当前hash表大小) * loadFactor
2、构造方法分析
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//其实就是做了一些校验
//capacity必须是大于0 ，最大值也就是 MAX_CAP
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//loadFactor必须大于0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//扩容值都是2的倍数 给7 =>8 9=>16
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
* 作用：返回一个大于等于当前值cap的一个数字，并且这个数字一定是2的次方数
*
* cap = 10
* n = 10 - 1 => 9
* 0b1001 | 0b0100 => 0b1101
* 0b1101 | 0b0011 => 0b1111
* 0b1111 | 0b0000 => 0b1111
*
* 0b1111 => 15
*
* return 15 + 1;
*
* cap = 16
* n = 16;
* 0b10000 | 0b01000 =>0b11000
* 0b11000 | 0b00110 =>0b11110
* 0b11110 | 0b00001 =>0b11111
* =>0b11111 => 31
* return 31 + 1;
*
* 0001 1101 1100 => 0001 1111 1111 + 1 => 0010 0000 0000 一定是2的次方数
*
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap;
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;
}
3、HashMap put方法分析=>putVal方法分析
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 作用：让key的hash值的高16位也参与路由运算
* 异或：相同则返回0，不同返回1
*
* h = 0b 0010 0101 1010 1100 0011 1111 0010 1110
* 0b 0010 0101 1010 1100 0011 1111 0010 1110
* ^
* 0b 0000 0000 0000 0000 0010 0101 1010 1100
* => 0010 0101 1010 1100 0001 1010 1000 0010
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab：引用当前hashMap的散列表
//p：表示当前散列表的元素
//n：表示散列表数组的长度
//i：表示路由寻址 结果
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//延迟初始化逻辑，第一次调用putVal时会初始化hashMap对象中的最耗费内存的散列表
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//最简单的一种情况：寻址找到的桶位 刚好是 null，这个时候，直接将当前k-v=>node 扔进去就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//e：不为null的话，找到了一个与当前要插入的key-value一致的key的元素
//k：表示临时的一个key
Node<K,V> e; K k;
//表示桶位中的该元素，与你当前插入的元素的key完全一致，表示后续需要进行替换操作
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//红黑树，
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表的情况，而且链表的头元素与我们要插入的key不一致。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//条件成立的话，说明迭代到最后一个元素了，也没找到一个与你要插入的key一致的node
//说明需要加入到当前链表的末尾
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//条件成立的话，说明当前链表的长度，达到树化标准了，需要进行树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//树化操作
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//条件成立的话，说明找到了相同key的node元素，需要进行替换操作
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//e不等于null，条件成立说明，找到了一个与你插入元素key完全一致的数据，需要进行替换
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//modCount：表示散列表结构被修改的次数，替换Node元素的value不计数
++modCount;
//插入新元素，size自增，如果自增后的值大于扩容阈值，则触发扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap中hash(Object key)原理，为什么(hashcode ＞＞＞ 16)。
当数组的长度很短时，只有低位数的hashcode值能参与运算。而让高16位参与运算可以更好的均匀散列，减少碰撞，进一步降低hash冲突的几率。并且使得高16位和低16位的信息都被保留了。
然后有不少博客提到了因为int是4个字节，所以右移16位。原因大家可以打开hashmap的源码，找到hash方法，按住ctrl点击方法里的hashcode，跳转到Object类，然后可以看到hashcode的数据类型是int。int为4个字节，1个字节8个比特位，就是32个比特位，所以16很可能是因为32对半的结果，也就是让高的那一半也来参与运算
https://blog.csdn.net/qq_42034205/article/details/90384772
Java 无符号右移>>> 有符号右移>>
https://blog.csdn.net/u014110320/article/details/83037130
4、HashMap reSize扩容方法分析（核心）