这篇文章给大家介绍HashMap的底层实现原理是什么，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
// Hashmap存值：----------------------------------》 .put("key","value")； ----------》无返回值。
//
// Hashmap取值：----------------------------------》 .get("key")；-------------------》 返回Value的类型。
//
// Hashmap判断map是否为空：-----------------------》 .isEmpty()； -------------------》返回boolean类型。
//
// Hashmap判断map中是否存在这个key：--------------》.containsKey("key")；------------》返回boolean类型。
//
// Hashmap判断map中是否含有value：----------------》.containsValue("value")；-------》返回boolean类型。
//
// Hashmap删除这个key值下的value：----------------》.remove("key")；-----------------》返回Value的类型。
//
// Hashmap显示所有的value值：---------------------》.values()； --------------------》返回Value的类型。
//
// Hashmap显示map里的值得数量：-------------------》.size()； ----------------------》返回int类型
//
// HashMap显示当前已存的key：---------------------》 .keySet()；-------------------》返回Key的类型数组。
//
// Hashmap显示所有的key和value：-----------------》.entrySet())；------------------》返回Key=Value类型数组。
//
// Hashmap添加另一个同一类型的map：--------------》.putAll(map)； -----------------》(参数为另一个同一类型的map)无返回值。
//
// Hashmap删除这个key和value：------------------》.remove("key", "value")；-------》(如果该key值下面对应的是该value值则删除)返回boolean类型。
//
// Hashmap替换这个key对应的value值(JDK8新增)：---》.replace("key","value")；-------》返回被替换掉的Value值的类型。
//
// 克隆Hashmap：-------------------------------》.clone()； ---------------------》返回object类型。
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// 清空Hashmap：-------------------------------》.clear()； ---------------------》无返回值。HashMap是无序且不安全的数据结构。
HashMap 是以key–value对的形式存储的，key值是唯一的（可以为null），一个key只能对应着一个value，但是value是可以重复的。
HashMap 如果再次添加相同的key值，它会覆盖key值所对应的内容，这也是与HashSet不同的一点，Set通过add添加相同的对象，不会再添加到Set中去。
HashMap 提供了get方法，通过key值取对应的value值，但是HashSet只能通过迭代器Iterator来遍历数据，找对象。
既然讲HashMap，那就不得不说一下JDK7与JDK8（及jdk8以后）的HashMap有什么区别：
jdk8中添加了红黑树，当链表长度大于等于8的时候链表会变成红黑树
链表新节点插入链表的顺序不同（jdk7是插入头结点，jdk8因为要把链表变为红 黑树所以采用插入尾节点）
hash算法简化 ( jdk8 )
resize的逻辑修改（jdk7会出现死循环，jdk8不会）
/** * The load factor used when none specified in constructor. */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** *默认的负载因子是0.75f,也就是75% 负载因子的作用就是计算扩容阈值用，比如说使用 *无参构造方法创建的HashMap 对象，他初始长度默认是16 阈值 = 当前长度 * 0.75 就 *能算出阈值，当当前长度大于等于阈值的时候HashMap就会进行自动扩容 */
面试的时候，面试官经常会问道一个问题：为什么HashMap的默认负载因子是0.75，而不是0.5或者是整数1呢？
答案有两种：
阈值(threshold) = 负载因子(loadFactor) x 容量(capacity) 根据HashMap的扩容机制，他会保证容量(capacity)的值永远都是2的幂 为了保证负载因子x容量的结果是一个整数，这个值是0.75(4/3)比较合理，因为这个数和任何2的次幂乘积结果都是整数。
理论上来讲，负载因子越大，导致哈希冲突的概率也就越大，负载因子越小，费的空间也就越大,这是一个无法避免的利弊关系，所以通过一个简单的数学推理，可以测算出这个数值在0.75左右是比较合理的
写数据之后会可能触发扩容，HashMap结构内，我记得有一个记录当前数据量的字段，这个数据量字段到达扩容阈值的话，它就会触发扩容的操作
阈值(threshold) = 负载因子(loadFactor) x 容量(capacity)
当HashMap中table数组(也称为桶)长度 >= 阈值(threshold) 就会自动进行扩容。扩容的规则是这样的，因为table数组长度必须是2的次方数，扩容其实每次都是按照上一次tableSize位运算得到的就是做一次左移1位运算，
假设当前tableSize是16的话 16转为二进制再向左移一位就得到了32 即 16 << 1 == 32 即扩容后的容量，也就是说扩容后的容量是当前
容量的两倍，但记住HashMap的扩容是采用当前容量向左位移一位（newtableSize = tableSize << 1），得到的扩容后容量，而不是当前容量x2
问题又来了，为什么计算扩容后容量要采用位移运算呢，怎么不直接乘以2呢？
这个问题就比较简单了，因为cpu毕竟它不支持乘法运算，所有的乘法运算它最终都是再指令层面转化为了加法实现的，这样效率很低，如果用位运算的话对cpu来说就非常的简洁高效。
/** * The default initial capacity - MUST be a power of two. */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /** * HashMap中散列表数组初始长度为 16 (1 << 4) * 创建HashMap的时候可以设置初始化容量和设置负载因子， * 但HashMap会自动优化设置的初始化容量参数，确保初始化 * 容量始终为2的幂 */
老问题又来了，为啥HashMap中初始化大小为什么是16呢？
首先我们看hashMap的源码可知当新put一个数据时会进行计算位于table数组(也称为桶)中的下标：
int index =key.hashCode()&(length-1);
hahmap每次扩容都是以 2的整数次幂进行扩容
因为是将二进制进行按位于，(16-1) 是 1111,末位是1，这样也能保证计算后的index既可以是奇数也可以是偶数，并且只要传进来的key足够分散，均匀那么按位于的时候获得的index就会减少重复，这样也就减少了hash的碰撞以及hashMap的查询效率。
那么到了这里你也许会问？ 那么就然16可以，是不是只要是2的整数次幂就可以呢？
答案是肯定的。那为什么不是8,4呢？ 因为是8或者4的话很容易导致map扩容影响性能，如果分配的太大的话又会浪费资源，所以就使用16作为初始大小。
JDK7与JDK8及以后的HashMap结构与存储原理有所不同：
Jdk1.7：数组 + 链表 ( 当数组下标相同，则会在该下标下使用链表)
Jdk1.8：数组 + 链表 + 红黑树 (预值为8 如果链表长度 >=8则会把链表变成红黑树 )
Jdk1.7中链表新元素添加到链表的头结点,先加到链表的头节点,再移到数组下标位置
Jdk1.8中链表新元素添加到链表的尾结点
(数组通过下标索引查询，所以查询效率非常高，链表只能挨个遍历，效率非常低。jdk1.8及以
上版本引入了红黑树，当链表的长度大于或等于8的时候则会把链表变成红黑树，以提高查询效率)
获取到传过来的key，调用hash算法获取到hash值
获取到hash值之后调用indexFor方法，通过获取到的hash值以及数组的长度算
出数组的下标 (把哈希值和数组容量转换为二进，再在数组容量范围内与哈希值
进行一次与运算，同为1则1，不然则为0，得出数组的下标值，这样可以保证计算出的数组下标不会大于当前数组容量)
把传过来的key和value存到该数组下标当中。
如该数组下标下以及有值了，则使用链表，jdk7是把新增元素添加到头部节点 jdk8则添加到尾部节点。
前面寻址算法都是一样的，根据key的hashcode经过高低位异或之后的值，再按位与 &(table.lingth - 1),得到一个数组下标，然后根据这个数组下标内的状况，状况不同，然后情况也不同，大概分为了4种状态：
( 1.)第一种就是数组下标下内容为空：
这种情况没什么好说的，为空据直接占有这个slot槽位就好了，然后把当前.put方法传进来的key和value包装成一个node对象,放到这个slot中就好了。
( 2.)第二种情况就是数组下标下内容不为空，但它引用的node还没有链化：
这种情况下先要对比一下这个node对象的key与当前put对象的key是否完全.相等，如果完全相等的情况下，就行进行replace操作，把之前的槽位中node.下的value替换成新的value就可以了，否则的话这个put操作就是一个正儿.八经的hash冲突,这种情况在slot槽位后面追加一个node就可以了,用尾插法 ( 前面讲过，jdk7是把新增元素添加到头部节点，而jdk8则添加到尾部节点)。
( 3.)第三种就是该数组下标下内容已经被链化了：
这种情况和第二种情况处理很相似，首先也是迭代查找node，看看链表上中元素的key，与当前传过来的key是否完全一致，如果完全一致的话还是repleace操作，用put过来的新value替换掉之前node中的value，否则的话就是一致迭代到链表尾节点也没有匹配到完全一致的node，就和之前的一样，把put进来数据包装成node追加到链表的尾部，再检查一下当前链表的长度，有没有达到树化阈值，如果达到了阈值就调用一个树化方法，树化操作都是在这个方法里完成的。
( 4.)第四种情况就是冲突很严重的情况下，这个链表已经转化成红黑树了：
红黑树就比较复杂 要将清楚这个红黑树还得从TreeNode说起 TreeNode继承了Node结构，在Node基础上加了几个字段，分别是指向父节点parent字段，指向左子节点left字段，指向右子节点right字段，还有一个表示颜色的red字段，这就是TreeNode的基本结构，然后红黑树的插入操作，首先找到一个合适的插入点，就是找到插入节点的父节点，然后红黑树它又满足二叉树的所有特性，所以找这个父节点的操作和二叉树排序是完全一致的，然后说一下这个二叉树排序，其实就是二分查找算法映射出来的结构，就是一个倒立的二叉树，然后每个节点都可以有自己的子节点，本且左节点小于但前节点，右节点大于当前节点，然后每次向下查找一层就能那个排除掉一半的数据，查找效率非常的高效，当查找的过程中也是分情况的。
首先第一种情况就是一直向下探测，直到查询到左子树或者右子树位null，说明整个树中，并没有发现node链表中的key与当前put key一致的TreeNode,那此时探测节点就是插入父节点的所在了，然后就是判断插入节点的hash值和父节点的hash值大小决定插入到父节点的左子树还是右子树。当然插入会打破平衡，还需要一个红黑树的平衡算法保持平衡。
其次第二种情况就是根节点在向下探测过程中发现TreeNode中key与当前put的key完全一致，然后就也是一次repleace操作，替换value。
其实主要就是为了解决jdk1.8以前hash冲突所导致的链化严重的问题，因为链表结构的查询效率是非常低的，他不像数组，能通过索引快速找到想要的值，链表只能挨个遍历，当hash冲突非常严重的时候，链表过长的情况下，就会严重影响查询性能，本身散列列表最理想的查询效率为O(1)，当时链化后链化特别严重，他就会导致查询退化为O(n)为了解决这个问题所以jdk8中的HashMap添加了红黑树来解决这个问题，当链表长度>=8的时候链表就会变成红黑树，红黑树其实就是一颗特殊的二叉排序树嘛，这个时间复杂…反正就是要比列表强很多
迁移其实就是挨个桶位推进迁移，就是一个桶位一个桶位的处理，主要还是看当前处理桶位的数据状态把，这里也是分了大概四种状态：
这四种的迁移规则都不太一样
(1.)第一种就是数组下标下内容为空：
这种情况下就没什么可说的，不用做什么处理。
( 2.)第二种情况就是数组下标下内容不为空，但它引用的node还没有链化：
当slot它不为空，但它引用的node还没有链化的时候，说明这个槽位它没有发生过hash冲突，直接迁移就好了，根据新表的tableSize计算出他在新表的位置,然后存放进去就好了。
( 3.)第三种就是slot内储存了一个链化的node：
当node中next字段它不为空，说明槽位发生过hash冲突，这个时候需要把当前槽位中保存的这个链表拆分成两个链表，分别是高位链和低位链
(4.)第四种就是该槽位储存了一个红黑树的根节点TreeNode对象：
这个就很复杂了，本文章暂时不做过多的介绍（博主还没整明白 =_=! ）
关于HashMap的底层实现原理是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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