hashmap原理一篇就够

常见的有集合数据有三种结构：1、数组结构 2、链表结构 3、哈希表结构
1、数组结构： 存储区间连续、内存占用严重、空间复杂度大

    优点：随机读取和修改效率高，原因是数组是连续的（随机访问性强，查找速度块）
    缺点：插入和删除数据效率低，因插入数据，这个位置后面的数据在内存中都要往后移动，且大小固定不易动态扩展。

2、链表结构：存储区间离散、占用内存宽松、空间复杂度小

    优点：插入删除速度快，内存利用率高，没有固定大小，扩展灵活
    缺点：不能随机查找，每次都是从第一个开始遍历（查询和修改效率低）

3、哈希表结构：结合数组结构和链表结构的优点，从而实现了查询和修改效率高，插入和删除效率也高的一种数据结构。增删是在链表上完成的，而查询只需扫描部分，则效率高。

因为equals方法默认比较的是两个对象的内存地址，需要重写

什么是哈希算法？
哈希算法（也叫散列），就是把任意长度值（key）通过散列算法变换成固定长度的key(地址)， 通过这个地址进行访问的数据结构，
它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找速度。

HashCode: 通过字符串算出它的ascii 码，进行mod(取模)，算出哈希表中的下标

Hash冲突怎么解决了
我们用链表来解决这个问题, 链表是有一个指针的，我们可以让这个lies 指向这个foes,我们让foes 去匹配下标为9 的这个节点，如果匹配lies 不相等，则去匹配下一个节点foes,最终就会找到这个foes,这就是我们hash 算法底层的原理及解决冲突。

    1、map.put(k,v)实现原理

（1）、首先将k,v封装到Node对象当中（节点）。
（2）、然后它的底层会调用K的hashCode()方法得出hash值。
（3）、通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。如果说下标对应的位置上有链表。此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进行equal。如果所有的equals方法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。如其中有一个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。

    2、map.get(k)实现原理

(1)、先调用k的hashCode()方法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。
(2)、通过上一步哈希算法转换成数组的下标之后，在通过数组下标快速定位到某个位置上。重点理解如果这个位置上什么都没有，则返回null。如果这个位置上有单向链表，那么它就会拿着参数K和单向链表上的每一个节点的K进行equals，如果所有equals方法都返回false，则get方法返回null。如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。

map容量不够，我们就只能把这个数据放到链表上，链表无线延长，这种hash冲突是十分严重的，而链表的特性是查询慢，而链表又无线延长，我们查询链表末端的数据，这样性能就很低了，所以JDK8 就用红黑树了！