JDK中的HashMap

哈希表保存数据：

HashMap保存数据时是使用<K，V>(键值对)保存的，键值对是一种映射关系，一个Key对应一个Value值。K值具有唯一性，当我们保存相同的K值时，Value值会被新的Value所覆盖，不会存在有两个相同的K值。

JDK中哈希表的底层原理：

HashMap查找的效率极高，时间复杂度O(1)，这是一个非常高的查找效率，哈希表也是典型的用空间来换时间的一个数据结构。首先我们要明白哈希表底层是怎么实现的。在JDK8中，哈希表的底层是数组+链表/红黑树。当达到一定条件的时候链表会转换成红黑树，这个我们等等再进行介绍。而在JDK8之前的哈希表都是使用数组+链表的结构，没有引入红黑树这个数据结构。既然哈希表的底层是数组的一种形式，那我们知道数组在知道索引的情况下，查找的效率就是O(1)，所以我们隐隐约约可以感觉到，哈希表查找的效率这么高，和索引离不开关系。哈希表通过哈希函数对Key进行哈希得到一个哈希值，这个哈希值对应的就是数组的索引，然后把这数据放入数组索引对应的位置，然后我们查找的时候也就是使用这个哈希值进行搜索，所以查找的时间复杂度可以达到O(1)。

JDK哈希表底层的一些属性：

 DEFAULT_LOAD-FACTOR:通过注释我们可以知道，这个数据代表了一开始的数组长度为16，而且扩容必须是2倍扩容。

MAXIMUN_CAPACITY：最大容量为2^30这么大。

DEFAULT_LOAD_FACTOR: 负载因子大小(存储元素/数组长度)

TREEIFY_THRESHOLD：这个代表了当我们的链表长度为8的时候就会树化，但是树化还有一个条件。

UNTREEIFY_THRESHOLD：当链表长度为6的时候，就会取消树化操作。

MIN_TREEIFY-CAPACITY：这也是我们树化的第二个条件，那就是数组长度>=64和链表长度>=8时才会进行树化操作。

哈希函数：

通过查看JDK的哈希表的源码我们可以看到JDK的哈希值是先使用JDK中的hashCode函数把Key转换成一个哈希值，然后将这个哈希值右移16位与一开始的哈希进行异或，这样会使得的出来hash值比较均匀分布，最后我们通过（n-1）&hash值得到最后索引的位置，其实（n-1）&hash这个操作本质上就是取模操作，只是位运算的速度更快，所以没有直接进行取模。这样我们通过整个hash函数就可以得到要存放元素位置的索引，从而进行高效查找。

关于哈希表存储数据：

那我们的链表又是来做啥的呢，接下来我们就来介绍链表的作用，当我们不同Key值经过哈希函数的计算可能会得到一样的hash值，我们把这样的事情叫做哈希冲突。哈希冲突在理论上一定是会发生的。我们一般有两种办法来解决哈希冲突：开散列和闭散列两种方式。我们JDK是使用开散列来解决这个问题，开散列也就是我们俗称的哈希桶，在JDK8中我们通过尾插法将hash值相同的元素连接在链表的尾部，这样如果我们进行搜索我们不需要遍历整个数组，而只需要遍历链表来寻找，大大增加了查找的效率，当链表过长的时候就会将链表树化成一棵红黑树来增加查找效率。当我们存储完之后，发现超过了负载因子，那这时候数组就会进行扩容，而扩容之后原本的数组对应的索引存放的元素会进行重新hash，放在新的索引位置。这里我只截取一部分源码。

hashCode()和equals()方法：

为什么我们重写hashCode()方法的时候也需要重写equals()方法呢。我们需要明确，当我们的hashCode相同的时候，不代表equals会相同，我们举一个例子，比如我们有两个数据：美丽和美景。我们假设hashCode都是美这个字，这时候我们发现equals之后会显示false，所以hashCode相同equals不一定相同，而equals相同，hashCode一定相同。那有什么作用呢，当我们存储数据时，发现hash值相同，但是我们需要保证Key的唯一性，所以我们需要借助equals方法来帮助我们比较这个Key是否在该链表中存在，如果存在则覆盖旧的Value值，不存在，则进行尾插法。这时候equals()方法的价值就体现出来了。