HashMap 底层源码解读（一行一行读，有基础就能看懂）

HashMap 底层源码解读(源码分析+知识问答)

源码图解

什么是哈希碰撞？或者什么是哈希冲突？为什么会发生哈希冲突？

不同的关键字通过相同的哈希函数算出了一个相同的 哈希地址，这就叫做哈希冲突。

哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量，所以发生冲突是必然的，我们只能够尽量避免，不能完全消除。

如何设计哈希函数？你了解哈希函数怎么设计吗？

引起哈希冲突的一个方面就是哈希函数设计的不够合理。哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突

设计哈希函数我们的原则是

1.降低碰撞和溢出的产生

2.哈希函数设计简单

3.函数计算的地址尽量均与分布在整个空间提高空间利用率。

常见的哈希函数

常见的哈希函数，可以说出来两三个，随便解释一下

除留余数法

设置散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但是接近于m或者等于m 的质数p作为除数，按照哈希函数：

Hash(key) = key%p ，将关键字转换成哈希地址

直接定址法

计算关键字的某个线性函数得到哈希地址

Hash(key) = A*key+B

优点： 设计简单、均匀分布

缺点：需要事先知道关键字的分布情况

适用的场景：查找比较小且连续的情况

如何避免哈希冲突？

1.设计更合理的哈希函数

哈希函数设计的越精妙，产生冲突的概率就越低。

2.调节负载因子

什么是负载因子，负载因子就是 填入表中的元素数量/散列表的长度

负载因子和冲突率的关系是成正比的，因为填入表中的元素不能够改变，所以我们只能调节数组的长度。

所以降低冲突率，就是降低负载因子的大小，因此我们只能够把增大散列表的长度（到达阈值扩容）来降低冲突率。

为什么HashMap 的负载因子 loadFactor大小为0.75？

作用很简单，相当于是一个扩容机制的阈值。当超过了这个阈值，就会触发扩容机制。HashMap源码已经为我们默认指定了负载因子是0.75。

当前的容器容量是16，负载因子是0.75；16*0.75=12，也就是说，当容量达到了12的时就会执行扩容操作。

负载因子为1.0的情况

当负载因子是1.0时，也就意味着，只有当数组所有值全部填充了，才会发生扩容。这就带来了很大的问题，因为Hash冲突时避免不了的。

后果：当负载因子是1.0的时候，意味着会出现大量的Hash的冲突。对于查询效率极其不利。这种情况就是牺牲了时间来保证空间的利用率。

因此一句话总结就是负载因子过大，虽然空间利用率上去了，但是时间效率降低了。

负载因子是0.5的情况

负载因子是0.5的时候，这也就意味着，当数组中的元素达到了一半就开始扩容，既然填充的元素少了，Hash冲突也会减少，那么底层的链表长度或者是红黑树的高度就会降低。查询效率就会增加。

但是，此时空间利用率就会大大的降低，原本存储1M的数据，现在就意味着需要2M的空间。

总之，就是负载因子太小，虽然时间效率提升了，但是空间利用率降低了。

负载因子是0.75的情况

负载因子是0.75的时，空间利用率比较高，而且避免了相当多的Hash冲突，提高了时间查找效率，所以 负载因子是 0.75 体现了时间和空间的权衡。