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数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。
数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。
哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：
从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。
首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
1 /** 2 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. 3 */ 4 transient Entry[] table;
既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：
// 存储时:
int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;
// 取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];
这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 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。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。
1 public V put(K key, V value) { 2 if (key == null) 3 return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中 4 int hash = hash(key.hashCode()); 5 int i = indexFor(hash, table.length); 6 //遍历链表 7 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 8 Object k; 9 //如果key在链表中已存在，则替换为新value 10 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { 11 V oldValue = e.value; 12 e.value = value; 13 e.recordAccess(this); 14 return oldValue; 15 } 16 } 17 18 modCount++; 19 addEntry(hash, key, value, i); 20 return null; 21 } 22 23 24 25 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 26 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 27 table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next 28 //如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列 29 if (size++ >= threshold) 30 resize(2 * table.length); 31 }
当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。
1 public V get(Object key) { 2 if (key == null) 3 return getForNullKey(); 4 int hash = hash(key.hashCode()); 5 //先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表 6 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; 7 e != null; 8 e = e.next) { 9 Object k; 10 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) 11 return e.value; 12 } 13 return null; 14 }
null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。
1 private V putForNullKey(V value) { 2 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { 3 if (e.key == null) { 4 V oldValue = e.value; 5 e.value = value; 6 e.recordAccess(this); 7 return oldValue; 8 } 9 } 10 modCount++; 11 addEntry(0, null, value, 0); 12 return null; 13 } 14 15 private V getForNullKey() { 16 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { 17 if (e.key == null) 18 return e.value; 19 } 20 return null; 21 }
HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：
1 /** 2 * Returns index for hash code h. 3 */ 4 static int indexFor(int h, int length) { 5 return h & (length-1); 6 }
1 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 2 ..... 3 4 // Find a power of 2 >= initialCapacity 5 int capacity = 1; 6 while (capacity < initialCapacity) 7 capacity <<= 1; 8 9 this.loadFactor = loadFactor; 10 threshold = (int)(capacity * loadFactor); 11 table = new Entry[capacity]; 12 init(); 13 }
注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！
而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！
————为什么这么设计呢？——
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。
当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。
1 /** 2 * Rehashes the contents of this map into a new array with a 3 * larger capacity. This method is called automatically when the 4 * number of keys in this map reaches its threshold. 5 * 6 * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not 7 * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE. 8 * This has the effect of preventing future calls. 9 * 10 * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two; 11 * must be greater than current capacity unless current 12 * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value 13 * is irrelevant). 14 */ 15 void resize(int newCapacity) { 16 Entry[] oldTable = table; 17 int oldCapacity = oldTable.length; 18 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { 19 threshold = Integer.MAX_VALUE; 20 return; 21 } 22 23 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; 24 transfer(newTable); 25 table = newTable; 26 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); 27 } 28 29 30 31 /** 32 * Transfers all entries from current table to newTable. 33 */ 34 void transfer(Entry[] newTable) { 35 Entry[] src = table; 36 int newCapacity = newTable.length; 37 for (int j = 0; j < src.length; j++) { 38 Entry<K,V> e = src[j]; 39 if (e != null) { 40 src[j] = null; 41 do { 42 Entry<K,V> next = e.next; 43 //重新计算index 44 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); 45 e.next = newTable[i]; 46 newTable[i] = e; 47 e = next; 48 } while (e != null); 49 } 50 } 51 }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/crazyht/p/4135733.html
