HashMap原理及面试小结

最新推荐文章于 2023-08-01 10:02:00 发布

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分类专栏： java 文章标签： java Map HashMap

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本文详细解析了HashMap的工作原理，包括其底层数据结构、源码分析、常用方法及面试常见问题。探讨了HashMap在JDK1.8前后的变化，如解决哈希冲突时采用的链表与红黑树转换策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.HashMap简介

HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的Map接口实现，是常用的Java集合之一。

JDK1.8 之前 HashMap 由数组+链表组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）.JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

2.底层数据结构分析

JDK1.8 之前 HashMap 底层是数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash方法相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。

static final int hash(Object key) {

int h;

// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode

// ^ ：按位异或

// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐

return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.

static int hash(int h) {

// This function ensures that hashCodes that differ only by

// constant multiples at each bit position have a bounded

// number of collisions (approximately 8 at default load factor).

h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);

return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

}

相比于 JDK1.8 的 hash 方法，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。

所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8之后

相比于之前的版本，jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

类的属性：

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

// 序列号

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

// 默认的初始容量是16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认的填充因子

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

// 存储元素的数组，总是2的幂次倍

transient Node<k,v>[] table;

// 存放具体元素的集

transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;

// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。

transient int size;

// 每次扩容和更改map结构的计数器

transient int modCount;

// 临界值当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容

int threshold;

// 填充因子

final float loadFactor;

}

loadFactor加载因子

loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，load Factor越小，也就是趋近于0，

loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。

给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。

threshold

threshold = capacity * loadFactor，当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。

Node节点类源码:

// 继承自 Map.Entry<K,V>

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

   final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较

   final K key;//键

   V value;//值

   // 指向下一个节点

   Node<K,V> next;

   Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {

this.hash = hash;

this.key = key;

this.value = value;

this.next = next;

}

public final K getKey() { return key; }

public final V getValue() { return value; }

public final String toString() { return key + "=" + value; }

// 重写hashCode()方法

public final int hashCode() {

return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);

}

public final V setValue(V newValue) {

V oldValue = value;

value = newValue;

return oldValue;

}

// 重写 equals() 方法

public final boolean equals(Object o) {

if (o == this)

return true;

if (o instanceof Map.Entry) {

Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;

if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&

Objects.equals(value, e.getValue()))

return true;

}

return false;

}

}

树节点类源码:

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {

TreeNode<K,V> parent; // 父

TreeNode<K,V> left; // 左

TreeNode<K,V> right; // 右

TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion

boolean red; // 判断颜色

TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {

super(hash, key, val, next);

}

// 返回根节点

final TreeNode<K,V> root() {

for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {

if ((p = r.parent) == null)

return r;

r = p;

}

3.HashMap源码分析

名词解释：指事物的结构形态、运转模型和人们观念的根本性转变过程。

构造方法

// 默认构造函数。

public More ...HashMap() {

this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted

   }

   // 包含另一个“Map”的构造函数

   public More ...HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {

   this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;

   putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法

   }

   // 指定“容量大小”的构造函数

   public More ...HashMap(int initialCapacity) {

   this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

   }

   // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数

   public More ...HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

   if (initialCapacity < 0)

   throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);

   if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

   initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

   if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))

   throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);

   this.loadFactor = loadFactor;

   this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

   }

putMapEntries方法：

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {

int s = m.size();

if (s > 0) {

// 判断table是否已经初始化

if (table == null) { // pre-size

// 未初始化，s为m的实际元素个数

float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;

int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?

(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);

// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值

if (t > threshold)

threshold = tableSizeFor(t);

}

// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理

else if (s > threshold)

resize();

// 将m中的所有元素添加至HashMap中

for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {

K key = e.getKey();

V value = e.getValue();

putVal(hash(key), key, value, false, evict);

}

}

}

put方法

HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。

对putVal方法添加元素的分析如下：

①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。

②如果定位到的数组位置有元素就和要插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，如果key不相同，就判断p是否是一个树节点，如果是就调用e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入。

public V put(K key, V value) {

return putVal(hash(key), key, value, false, true);

}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

boolean evict) {

Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

// table未初始化或者长度为0，进行扩容

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

n = (tab = resize()).length;

// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

// 桶中已经存在元素

else {

Node<K,V> e; K k;

// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等

if (p.hash == hash &&

((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

// 将第一个元素赋值给e，用e来记录

e = p;

// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点

else if (p instanceof TreeNode)

// 放入树中

e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

// 为链表结点

else {

// 在链表最末插入结点

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

// 到达链表的尾部

if ((e = p.next) == null) {

// 在尾部插入新结点

p.next = newNode(hash, key, value, null);

// 结点数量达到阈值，转化为红黑树

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

treeifyBin(tab, hash);

// 跳出循环

break;

}

// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

// 相等，跳出循环

break;

// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表

p = e;

}

}

// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点

if (e != null) {

// 记录e的value

V oldValue = e.value;

// onlyIfAbsent为false或者旧值为null

if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

//用新值替换旧值

e.value = value;

// 访问后回调

afterNodeAccess(e);

// 返回旧值

return oldValue;

}

}

// 结构性修改

++modCount;

// 实际大小大于阈值则扩容

if (++size > threshold)

resize();

// 插入后回调

afterNodeInsertion(evict);

return null;

}

我们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码

对于put方法的分析如下：

①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。

②如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。

public V put(K key, V value)

if (table == EMPTY_TABLE) {

inflateTable(threshold);

}

if (key == null)

return putForNullKey(value);

int hash = hash(key);

int i = indexFor(hash, table.length);

for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历

Object k;

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue;

}

}

modCount++;

addEntry(hash, key, value, i); // 再插入

return null;

}

get方法

public V get(Object key) {

Node<K,V> e;

return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {

Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

// 数组元素相等

if (first.hash == hash && // always check first node

((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

return first;

// 桶中不止一个节点

if ((e = first.next) != null) {

// 在树中get

if (first instanceof TreeNode)

return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

// 在链表中get

do {

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

return e;

} while ((e = e.next) != null);

}

}

return null;

}

resize方法

进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。

final Node<K,V>[] resize() {

Node<K,V>[] oldTab = table;

int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

int oldThr = threshold;

int newCap, newThr = 0;

if (oldCap > 0) {

// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧

if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

threshold = Integer.MAX_VALUE;

return oldTab;

}

// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍

else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

newThr = oldThr << 1; // double threshold

}

else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold

newCap = oldThr;

else {

signifies using defaults

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

}

// 计算新的resize上限

if (newThr == 0) {

float ft = (float)newCap * loadFactor;

newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);

}

threshold = newThr;

@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})

Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

table = newTab;

if (oldTab != null) {

// 把每个bucket都移动到新的buckets中

for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

Node<K,V> e;

if ((e = oldTab[j]) != null) {

oldTab[j] = null;

if (e.next == null)

newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

else if (e instanceof TreeNode)

((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

else {

Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

Node<K,V> next;

do {

next = e.next;

// 原索引

if ((e.hash & oldCap) == 0) {

if (loTail == null)

loHead = e;

else

loTail.next = e;

loTail = e;

}

// 原索引+oldCap

else {

if (hiTail == null)

hiHead = e;

else

hiTail.next = e;

hiTail = e;

}

} while ((e = next) != null);

// 原索引放到bucket里

if (loTail != null) {

loTail.next = null;

newTab[j] = loHead;

}

// 原索引+oldCap放到bucket里

if (hiTail != null) {

hiTail.next = null;

newTab[j + oldCap] = hiHead;

}

}

}

}

}

return newTab;

}

}

4.HashMap常用方法测试

import java.util.Collection;

import java.util.HashMap;

import java.util.Set;

public class HashMapDemo {

public static void main(String[] args) {

HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();

// 键不能重复，值可以重复

map.put("san", "张三");

map.put("si", "李四");

map.put("wu", "王五");

map.put("wang", "老王");

map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖

map.put("lao", "老王");

System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");

System.out.println(map);

/**

   * 遍历HashMap

   */

// 1.获取Map中的所有键

System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");

Set<String> keys = map.keySet();

for (String key : keys) {

System.out.print(key+" ");

}

System.out.println();//换行

// 2.获取Map中所有值

System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");

Collection<String> values = map.values();

for (String value : values) {

System.out.print(value+" ");

}

System.out.println();//换行

// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值

System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");

Set<String> keys2 = map.keySet();

for (String key : keys2) {

System.out.print(key + "：" + map.get(key)+" ");

}

/**

   * 另外一种不常用的遍历方式

   */

// 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到

// Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，所以我们想获取

// map中的所有键值对，我们只要获取数组中的所有Entry对象，接下来

// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了

Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();

for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {

System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());

}



/**

   * HashMap其他常用方法

   */

System.out.println("after map.size()："+map.size());

System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());

System.out.println(map.remove("san"));

System.out.println("after map.remove()："+map);

System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));

System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));

System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));

System.out.println(map.replace("si", "李四2"));

System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);

}

}

参考文章和书籍：

《Effective Java》

感谢以下作者：

https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3308556.html

https://crossoverjie.top/JCSprout/#/collections/ArrayList

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/Java%E7%9B%B8%E5%85%B3/ArrayList.md

https://blog.youkuaiyun.com/qq_34337272/article/details/79680771

https://www.jianshu.com/p/a5f99f25329a

https://www.jianshu.com/p/506c1e38a922

面试总结：

①HashMap的工作原理

HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。

当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么？它们会储存在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals()方法用来找到键值对。

因为HashMap的好处非常多，我曾经在电子商务的应用中使用HashMap作为缓存。因为金融领域非常多的运用Java，也出于性能的考虑，我们会经常用到HashMap和ConcurrentHashMap。

②HashMap和Hashtable的区别

HashMap和Hashtable都实现了Map接口，但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有：线程安全性，同步(synchronization)，以及速度。

HashMap几乎可以等价于Hashtable，除了HashMap是非synchronized的，并可以接受null(HashMap可以接受为null的键值(key)和值(value)，而Hashtable则不行)。
HashMap是非synchronized，而Hashtable是synchronized，这意味着Hashtable是线程安全的，多个线程可以共享一个Hashtable；而如果没有正确的同步的话，多个线程是不能共享HashMap的。Java 5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。
另一个区别是HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器，而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构（增加或者移除元素），将会抛出ConcurrentModificationException，但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为，要看JVM。这条同样也是Enumeration和Iterator的区别。
由于Hashtable是线程安全的也是synchronized，所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步，只需要单一线程，那么使用HashMap性能要好过Hashtable。
HashMap不能保证随着时间的推移Map中的元素次序是不变的。

要注意的一些重要术语：

1) sychronized意味着在一次仅有一个线程能够更改Hashtable。就是说任何线程要更新Hashtable时要首先获得同步锁，其它线程要等到同步锁被释放之后才能再次获得同步锁更新Hashtable。

2) Fail-safe和iterator迭代器相关。如果某个集合对象创建了Iterator或者ListIterator，然后其它的线程试图“结构上”更改集合对象，将会抛出ConcurrentModificationException异常。但其它线程可以通过set()方法更改集合对象是允许的，因为这并没有从“结构上”更改集合。但是假如已经从结构上进行了更改，再调用set()方法，将会抛出IllegalArgumentException异常。

3) 结构上的更改指的是删除或者插入一个元素，这样会影响到map的结构。

我们能否让HashMap同步？

HashMap可以通过下面的语句进行同步：
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);

结论

Hashtable和HashMap有几个主要的不同：线程安全以及速度。仅在你需要完全的线程安全的时候使用Hashtable，而如果你使用Java 5或以上的话，请使用ConcurrentHashMap吧。

ashMap和HashSet的区别是Java面试中最常被问到的问题。如果没有涉及到Collection框架以及多线程的面试，可以说是不完整。而Collection框架的问题不涉及到HashSet和HashMap，也可以说是不完整。HashMap和HashSet都是collection框架的一部分，它们让我们能够使用对象的集合。collection框架有自己的接口和实现，主要分为Set接口，List接口和Queue接口。它们有各自的特点，Set的集合里不允许对象有重复的值，List允许有重复，它对集合中的对象进行索引，Queue的工作原理是FCFS算法(First Come, First Serve)。

首先让我们来看看什么是HashMap和HashSet，然后再来比较它们之间的分别。

③HashMap和HashSet的区别

HashMap和HashSet的区别是Java面试中最常被问到的问题。如果没有涉及到Collection框架以及多线程的面试，可以说是不完整。而Collection框架的问题不涉及到HashSet和HashMap，也可以说是不完整。HashMap和HashSet都是collection框架的一部分，它们让我们能够使用对象的集合。collection框架有自己的接口和实现，主要分为Set接口，List接口和Queue接口。它们有各自的特点，Set的集合里不允许对象有重复的值，List允许有重复，它对集合中的对象进行索引，Queue的工作原理是FCFS算法(First Come, First Serve)。

首先让我们来看看什么是HashMap和HashSet，然后再来比较它们之间的分别。

什么是HashSet

HashSet实现了Set接口，它不允许集合中有重复的值，当我们提到HashSet时，第一件事情就是在将对象存储在HashSet之前，要先确保对象重写equals()和hashCode()方法，这样才能比较对象的值是否相等，以确保set中没有储存相等的对象。如果我们没有重写这两个方法，将会使用这个方法的默认实现。

public boolean add(Object o)方法用来在Set中添加元素，当元素值重复时则会立即返回false，如果成功添加的话会返回true。

什么是HashMap

HashMap实现了Map接口，Map接口对键值对进行映射。Map中不允许重复的键。Map接口有两个基本的实现，HashMap和TreeMap。TreeMap保存了对象的排列次序，而HashMap则不能。HashMap允许键和值为null。HashMap是非synchronized的，但collection框架提供方法能保证HashMap synchronized，这样多个线程同时访问HashMap时，能保证只有一个线程更改Map。

public Object put(Object Key,Object value)方法用来将元素添加到map中。

HashSet和HashMap的区别

HashMap	HashSet
HashMap实现了Map接口	HashSet实现了Set接口
HashMap储存键值对	HashSet仅仅存储对象
使用put()方法将元素放入map中	使用add()方法将元素放入set中
HashMap中使用键对象来计算hashcode值	HashSet使用成员对象来计算hashcode值，对于两个对象来说hashcode可能相同，所以equals()方法用来判断对象的相等性，如果两个对象不同的话，那么返回false
HashMap比较快，因为是使用唯一的键来获取对象	HashSet较HashMap来说比较慢

④面试题

HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap，都知道哪里要用HashMap，知道Hashtable和HashMap之间的区别，那么为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题，甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧！

“你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？”

几乎每个人都会回答“是的”，然后回答HashMap的一些特性，譬如HashMap可以接受null键值和值，而Hashtable则不能；HashMap是非synchronized;HashMap很快；以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap，而且对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下，从此刻开始问出一些刁钻的问题，关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题：

“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”

你也许会回答“我没有详查标准的Java API，你可以看看Java源代码或者Open JDK。”“我可以用Google找到答案。”

但一些面试者可能可以给出答案，“HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确，也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。但是这仅仅是故事的开始，当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候，错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法：

“当两个对象的hashcode相同会发生什么？” 从这里开始，真正的困惑开始了，一些面试者会回答因为hashcode相同，所以两个对象是相等的，HashMap将会抛出异常，或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法，并告诉他们两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃，而另外一些还能继续挺进，他们回答“因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。”这个答案非常的合理，虽然有很多种处理碰撞的方法，这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结，面试官会继续问：

“如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？” 面试者会回答：当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket，他给出答案:将会遍历链表直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在链表中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。

其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！

许多情况下，面试者会在这个环节中出错，因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现，而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。

如果你认为到这里已经完结了，那么听到下面这个问题的时候，你会大吃一惊。“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

如果你能够回答这道问题，下面的问题来了：“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？”你可能回答不上来，这时面试官会提醒你当多线程的情况下，可能产生条件竞争(race condition)。

当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：）

热心的读者贡献了更多的关于HashMap的问题：

为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？ String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能。
我们可以使用自定义的对象作为键吗？这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。
我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道Hashtable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。看看这篇博客查看Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。