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1.哈希表

哈希表作为一种优秀数据结构
本质上存储结构是一个数组，辅以链表和红黑树
数组结构在查询和插入删除复杂度方面分别为O(1)和O(n)
链表结构在查询和插入删除复杂度方面分别为O(n)和O(1)
二叉树做了平衡 两者都为O(lgn)
而哈希表两者都为O(1)

哈希表本质是一种KV（key,value）结构

哈希表数据结构的实现
1.使用hash算法计算key值对应的hash值h
(默认用key对应的hashcode进行计算(hashcode默认为key在内存中的地址)),得到hash值
2.计算该(k,v)对应的索引值index
索引值的计算公式为 index = (h % length)， length为数组长度
3.储存对应的(k,v)到数组中去，从而形成a[index] = node,如果a[index]已经有了结点
即可能发生碰撞，那么需要通过开放寻址法或拉链法(Java默认实现）解决冲突

2.HashMap的红黑树在哪里体现呢？

红黑树：https://www.cnblogs.com/2sheep2simple/p/10780560.html

红黑树是JDK8中对hashmap作的一个变更，在JDK7之前，HashMap采用数组+链表的形式存储数据，我们知道优秀的hash算法应避免碰撞的发生,但假如开发者使用了不合适的hash算法，O(1)级别的数组查询会退化到O(n)级链表查询，因此在JDK8中引入红黑树的，当一个结点的链表长度大于8时，链表会转换成红黑树，提高查询效率,而链表长度小于6时又会退化成链表

趣味问答1：
你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？”
答：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。
“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”
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。

“当两个对象的hashcode相同会发生什么？
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。”
“如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？”
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。
（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。
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。
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HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”
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。
“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？

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？：）