简单介绍
在研究HashMap之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能
数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)
线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)
二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。
哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。
比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。
简易HashMap V1.0版本
V1.0版本我们需要实现Map的几个重要的功能：
可以存放键值对
可以根据键查找到值
键不能重复
class CustomHashMap {
CustomEntry[] arr = new CustomEntry[990];
int size;
public void put(Object key, Object value) {
CustomEntry e = new CustomEntry(key, value);
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (arr[i].key.equals(key)) {
// 如果有key值相等，直接覆盖value
arr[i].value = value;
return;
}
}
arr[size++] = e;
}
public Object get(Object key) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (arr[i].key.equals(key)) {
return arr[i].value;
}
}
return null;
}
public boolean containsKey(Object key) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (arr[i].key.equals(key)) {
return true;
}
}
return false;
}
public static void main(String[] args) {
CustomHashMap map = new CustomHashMap();
map.put("k1", "v1");
map.put("k2", "v2");
map.put("k2", "v4");
System.out.println(map.get("k2"));
}
}
class CustomEntry {
Object key;
Object value;
public CustomEntry(Object key, Object value) {
super();
this.key = key;
this.value = value;
}
public Object getKey() {
return key;
}
public void setKey(Object key) {
this.key = key;
}
public Object getValue() {
return value;
}
public void setValue(Object value) {
this.value = value;
}
}
上面就是我们自定义的简单Map实现，可以完成V1.0提出的几个功能点，但是大家有木有发现，这个Map是基于数组实现的，不管是put还是get方法，每次都要循环去做数据的对比，可想而知效率会很低，现在数组长度只有990，那如果数组的长度很长了，岂不是要循环很多次。既然问题出现了，我们有没有更好的办法做改进，使得效率提升，答案是肯定，下面就是V2.0版本升级。
简易HashMap V2.0版本
V2.0版本需要处理问题如下：
减少遍历次数，提升存取数据效率
在做改进之前，我们先思考一下，有没有什么方式可以在我们放数据的时候，通过一次定位，就能将这个数放到某个位置，而再我们获取数据的时候，直接通过一次定位就能找到我们想要的数据，那样我们就减少了很多迭代遍历次数。
存储位置 = f(关键字)
其中，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。举个例子，比如我们要在哈希表中执行插入操作：
查找操作同理，先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中对应地址取出即可。
class CustomHashMap {
CustomEntry[] arr = new CustomEntry[999];
public void put(Object key, Object value) {
CustomEntry entry = new CustomEntry(key, value);
// 使用Hash码对999取余数，那么余数的范围肯定在0到998之间
// 你可能也发现了，不管怎么取余数，余数也会有冲突的时候(暂时先不考虑，后面慢慢道来)
// 至少现在我们存数据的效率明显提升了，key.hashCode() % 999 相同的key算出来的结果肯定是一样的
int a = key.hashCode() % 999;
arr[a] = entry;
}
public Object get(Object key) {
// 取数的时候也通过一次定位就找到了数据，效率明显得到提升
return arr[key.hashCode() % 999].value;
}
public static void main(String[] args) {
CustomHashMap map = new CustomHashMap();
map.put("k1", "v1");
map.put("k2", "v2");
System.out.println(map.get("k2"));
}
}
class CustomEntry {
Object key;
Object value;
public CustomEntry(Object key, Object value) {
super();
this.key = key;
this.value = value;
}
public Object getKey() {
return key;
}
public void setKey(Object key) {
this.key = key;
}
public Object getValue() {
return value;
}
public void setValue(Object value) {
this.value = value;
}
}
通过上面的代码，我们知道余数也有冲突的时候，不一样的key计算出相同的地址，那么这个时候我们又要怎么处理呢？
哈希冲突
如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢？哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。
通过上面的说明知道，HashMap的底层是基于数组+链表的方式，此时，我们需要再对V2.0的Map再次升级
public class CustomHashMap {
LinkedList[] arr = new LinkedList[999];
public void put(Object key, Object value) {
CustomEntry entry = new CustomEntry(key, value);
int a = key.hashCode() % arr.length;
if (arr[a] == null) {
LinkedList list = new LinkedList();
list.add(entry);
arr[a] = list;
} else {
LinkedList list = arr[a];
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
CustomEntry e = (CustomEntry) list.get(i);
if (entry.key.equals(key)) {
e.value = value;// 键值重复需要覆盖
return;
}
}
arr[a].add(entry);
}
}
public Object get(Object key) {
int a = key.hashCode() % arr.length;
if (arr[a] != null) {
LinkedList list = arr[a];
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
CustomEntry entry = (CustomEntry) list.get(i);
if (entry.key.equals(key)) {
return entry.value;
}
}
}
return null;
}
public static void main(String[] args) {
CustomHashMap map = new CustomHashMap();
map.put("k1", "v1");
map.put("k2", "v2");
map.put("k2", "v3");
System.out.println(map.get("k2"));
}
}
class CustomEntry {
Object key;
Object value;
public CustomEntry(Object key, Object value) {
super();
this.key = key;
this.value = value;
}
public Object getKey() {
return key;
}
public void setKey(Object key) {
this.key = key;
}
public Object getValue() {
return value;
}
public void setValue(Object value) {
this.value = value;
}
}
简单来说，HashMap由数组+链表组成的，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，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。
HashMap源码
从上面的推导过程，我们逐渐清晰的认识了HashMap的实现原理，下面我们通过阅读部分源码，来看看HashMap(基于JDK1.7版本)
transient Entry[] table;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
...
}
可以看出，HashMap中维护了一个Entry为元素的table，transient修饰表示不参与序列化。每个Entry元素存储了指向下一个元素的引用，构成了链表。
public V put(K key, V value) {
// HashMap允许存放null键和null值。
// 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 根据key的keyCode重新计算hash值。
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定hash值在对应table中的索引。
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
modCount++;
// 将key、value添加到i索引处。
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
从源码可以看出，大致过程是，当我们向HashMap中put一个元素时，首先判断key是否为null，不为null则根据key的hashCode，重新获得hash值，根据hash值通过indexFor方法获取元素对应哈希桶的索引，遍历哈希桶中的元素，如果存在元素与key的hash值相同以及key相同，则更新原entry的value值；如果不存在相同的key，则将新元素从头部插入。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。