HashMap如何与冲突作斗争

哈希表

1.1概念

顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O( log2N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。
当向该结构中:

• 插入元素
  根据待插入元素的关键码，以此函数计算出存储位置并存放至计算出的位置
• 搜索元素
  对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功
  该方式即为哈希（散列）方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希（散列）函数，构造出来的结构称为哈希表（HashTable）（散列表）。

1.2哈希冲突

首先，我们需要明确一点，由于我们哈希表底层数组的容量往往是小于实际要存储的关键字的数量的，这就导致一个问题，冲突的发生是必然的，但我们能做的应该是尽量的降低冲突率
引起哈希冲突的一个可能原因就是哈希函数设计不合理，哈希函数有其自己的设计原则，感兴趣的同学可以自己去了解一下。

1.21冲突-避免-负载因子调节（重点）

哈希表中已有关键字的个数是不可以改变的而降低负载因子其实就是增加哈希表中数组长度的大小(resize)
HashMap底层负载因子默认大小：

• 什么时候需要扩容？
  我们在调用