基本数据结构

• 1.7 数组 + 链表
• 1.8 数组 + （链表 | 红黑树）

树化与退化

树化意义

• 红黑树用来避免 DoS 攻击，防止链表超长时性能下降，树化应当是偶然情况，是保底策略
• hash 表的查找，更新的时间复杂度是 $O(1)$，而红黑树的查找，更新的时间复杂度是 $O(lo{g}_{2}n)$，TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大，如非必要，尽量还是使用链表
• hash 值如果足够随机，则在 hash 表内按泊松分布，在负载因子 0.75 的情况下，长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006，树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小

树化规则
当链表长度超过树化阈值 8 时，先尝试扩容来减少链表长度，如果数组容量已经 >=64，才会进行树化

退化规则

• 情况1：在扩容时如果拆分树时，树元素个数 <= 6 则会退化链表
• 情况2：remove 树节点时，若 root、root.left、root.right、root.left.left 有一个为 null ，也会退化为链表

索引计算

索引计算方法

• 首先，计算对象的 hashCode()
• 再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希
  • 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
• 最后 & (capacity – 1) 得到索引

数组容量为何是 2 的 n 次幂

1. 计算索引时效率更高：如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模
2. 扩容时重新计算索引效率更高： hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap

注意

• 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂，则不必二次 hash
• 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 来作为补偿，没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable

put 与扩容

1. HashMap 是懒惰创建数组的，首次使用才创建数组
2. 计算索引（桶下标）
3. 如果桶下标还没人占用，创建 Node 占位返回
4. 如果桶下标已经有人占用
   1. 已经是 TreeNode 走红黑树的添加或更新逻辑
   2. 是普通 Node，走链表的添加或更新逻辑，如果链表长度超过树化阈值，走树化逻辑
5. 返回前检查容量是否超过阈值，一旦超过进行扩容

1.7 与 1.8 的区别
6. 链表插入节点时，1.7 是头插法，1.8 是尾插法

7. 1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容，而 1.8 是大于阈值就扩容

8. 1.8 在扩容计算 Node 索引时，会优化

扩容（加载）因子为何默认是 0.75f

1. 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
2. 大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能
3. 小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用也更多

并发问题

扩容死链（1.7 会存在）
1.7 源码如下：

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {int newCapacity = newTable.length;for (Entry<K,V> e : table) {while(null != e) {Entry<K,V> next = e.next;if (rehash) {e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);}int i = indexFor(e.hash, newCapacity);e.next = newTable[i];newTable[i] = e;e = next;}}
}

• e 和 next 都是局部变量，用来指向当前节点和下一个节点
• 线程1（绿色）的临时变量 e 和 next 刚引用了这俩节点，还未来得及移动节点，发生了线程切换，由线程2（蓝色）完成扩容和迁移

• 线程2 扩容完成，由于头插法，链表顺序颠倒。但线程1 的临时变量 e 和 next 还引用了这俩节点，还要再来一遍迁移
  

• 第一次循环

  • 循环接着线程切换前运行，注意此时 e 指向的是节点 a，next 指向的是节点 b
  • e 头插 a 节点，注意图中画了两份 a 节点，但事实上只有一个（为了不让箭头特别乱画了两份）
  • 当循环结束是 e 会指向 next 也就是 b 节点

• 第二次循环
  • next 指向了节点 a
  • e 头插节点 b
  • 当循环结束时，e 指向 next 也就是节点 a

• 第三次循环
  • next 指向了 null
  • e 头插节点 a，a 的 next 指向了 b（之前 a.next 一直是 null），b 的 next 指向 a，死链已成
  • 当循环结束时，e 指向 next 也就是 null，因此第四次循环时会正常退出

数据错乱（1.7，1.8 都会存在）

key 的设计

key 的设计要求

1. HashMap 的 key 可以为 null，但 Map 的其他实现则不然
2. 作为 key 的对象，必须实现 hashCode 和 equals，并且 key 的内容不能修改（不可变）
3. key 的 hashCode 应该有良好的散列性

如果 key 可变，例如修改了 age 会导致再次查询时查询不到

public class HashMapMutableKey {public static void main(String[] args) {HashMap<Student, Object> map = new HashMap<>();Student stu = new Student("张三", 18);map.put(stu, new Object());System.out.println(map.get(stu));stu.age = 19;System.out.println(map.get(stu));}static class Student {String name;int age;public Student(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public int getAge() {return age;}public void setAge(int age) {this.age = age;}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) return true;if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;Student student = (Student) o;return age == student.age && Objects.equals(name, student.name);}@Overridepublic int hashCode() {return Objects.hash(name, age);}}
}

String 对象的 hashCode() 设计

• 目标是达到较为均匀的散列效果，每个字符串的 hashCode 足够独特
• 字符串中的每个字符都可以表现为一个数字，称为 $S_i$，其中 i 的范围是 0 ~ n - 1
• 散列公式为： $S_0\ast 31^{(n-1)}+S_1\ast 31^{(n-2)}+\dots S_i\ast 31^{(n-1-i)}+\dots S_{(n-1)}\ast 31^0$
• 31 代入公式有较好的散列特性，并且 31 * h 可以被优化为
  • 即 $32 ∗h -h $
  • 即 $2^5\ast h-h$
  • 即 $h\ll 5-h$