一、HashMap集合简介
- HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存锗形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null，此外，HashMap中的映射不是有序的。
- 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（两个对象调用的hashCode方法计算的哈希值一致导致计算的教组索引值相同）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（或者红黑树的边界值，默认为8）并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。
- 补充：将链表转换成红黑树前会判断，即便阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树，而是选择逬行数组扩容。
- 这样做的目的是因为数组比较小，尽量避开红黑树结构，这种情况下变为红黑树结构，反而会降低效率，因为红黑树需要逬行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡。同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些。所以结上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层阈值大于8并且数组长度大于64时，链表才转换为红黑树，具体可以参考 treeifyBin() 方法。
- 当然虽然增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是阈值大于8并且数组长度大于64时，链表转换为红黑树时，效率也变的更高效。
小结：
特点：
1.存储无序的
2.键和值位置都可以是null，但是键位置只能是一个null
3.键位置是唯一的，底层的数据结构控制的
4.jdk1.8前数据结构是链表+数组，jdk1.8之后是链表+数组+红黑树
5.阈值（边界值）>8并且数组长度大于64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询。
二、HashMap集合底层的数据结构
2.1 数据结构概念
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指互相之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高效的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
2.2 HashMap底层的数据结构存储数据的过程
存储过程如下所示：
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("柳岩", 18); map.put("杨幂", 28); map.put("刘德华", 40); map.put("柳岩", 20);
输出结果：
{杨幂=28, 柳岩=20, 刘德华=40}
如图所示：
1.HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
当创建HashMap集合对象的时候，在jdk8前，构造方法中创建一个长度是16的 Entry[] table 用来存储键值对数据的。在jdk8以后不是在HashMap的构造方法底层创建数组了，是在第一次调用put方法时创建的数组 Node[] table 用来存储键值对数据。
2.假设向哈希表中存箱<柳岩,18>数据，根据柳岩调用String类中重写之后的 hashCode() 方法计算出值，然后结合数组长度采用某种算法（无符号右移等等）计算出向Node数组中存储数据的空间的索引值。如果计算出的索引空间没有数据，则直接将<柳岩,18>存储到数组中。（举例：计算出的索引是3）
3.向哈希表中存储数据<刘德华,40>，假设算出的 hashCode() 方法结合数祖长度计算出的索引值也是3，那么此时数组空间不是null，此时底层会比较柳岩和刘德华的hash值是否一致，如果不一致，则在空间上划出一个结点来存储键值对数据对<刘德华,40>，这种方式称为拉链法。
4.假设向哈希表中存储数据<柳岩,20>，那么首先根据柳岩调用 hashCode() 方法结合数组长度计算出索引肯定3，此时比较后存储的数据柳岩和已经存在的数据的hash值是否相等，如果hash值相等，此时发生哈希碰撞。那么底层会调用柳岩所属类 String 中的 equals() 方法比较两个内容是否相等：
相等：将后添加的数据的value覆盖之前的value。
不相等：继续向下和其他的数据的key进行比较，如果都不相等，则划出一个结点存储数据，如果结点长度即链表长度大于阈值8并且数组长度大于64则将链表变为红黑树。
5.在不断的添加数据的过程中，会涉及到扩容问题，当超出阈值（且要存放的位置非空）时，扩容。默认的扩容方式：扩容为原来容量的2倍，并将原有的数据复制到新的数组中来。
6.综上描述，当位于一个表中的元素较多，即hash值相等但是内容不相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而jdk1.8中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度（阈值）超过8且当前数组的长度大于64时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。jdk8在哈希表中引入红黑树的原因只是为了查找效率更高。
简单的来说，哈希表是由数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。如下图所示：
7.传统hashMap的缺点，1.8为什么引入红黑树？这样结构的话不是更麻烦了吗，为何阈值大于8换成红黑树？
jdk1.8以前HashMap的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当HashMap中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候HashMap就相当于一个单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就是O(n)，完全失去了它的优势。
针对这种情况，jdk1.8中引入了红黑树（查找时间复杂度为O(logn)）来优化这个问题。当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响，所以才需要转成树。
总结：
说明：
- size表示HashMap中键值对的实时数量，注意这个不等于数组的长度。
- threshold（临界值）= capacity（容量）* loadFactor（负载因子）。这个值是当前已占用数组长度的最大值。size超过这个值就重新resize（扩容），扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。
2.3 面试题
- HashMap中hash函数是怎么实现的？还有哪些hash函数的实现方式？
答：对于key的hashCode做hash操作，无符号右移16位然后做异或运算。还有平方取中法，伪随机数法和取余数法。这三种效率都比较低。而无符号右移16位异或运算效率是最高的。
- 当两个对象的hashcode相等时会怎么样？
答：会产生哈希碰撞。若key值内容相同则替换旧的value，不然连接到链表后面，链表长度超过阈值8就转换为红黑树存储。
- 何时发生哈希碰撞和什么是哈希碰撞,如何解决哈希碰撞？
答：只要两个元素的key计算的哈希码值相同就会发生哈希碰撞。jdk8之前使用链表解决哈希碰撞。jdk8之后使用链表+红黑树解决哈希碰撞。（通过equals）
- 如果两个键的hashcode相同，如何存储键值对？
答：通过equals比较内容是否相同。相同：则新的value覆盖之前的value。不相同：则将新的键值对添加到哈希表中。
三、HashMap继承关系
HashMap继承关系如下图所示：
说明：
- Cloneable空接口，表示可以克隆。创建并返回HashMap对象的一个副本。
- Serializable序列化接口。属于标记性接口。HashMap对象可以被序列化和反序列化。
- AbstractMap父类提供了 Map实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
补充：
- 通过上述继承关系我们发现一个很奇怪的现象，就是HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口，那为什么HashMap还要在实现Map接口呢？同样在ArrayList中LinkedLis冲都是这种结构。
- 据java集合框架的创始人 Josh Bloch 描述，这样的写法是一个失误。在java集合框架中，类似这样的写法很多，最幵始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，jdk的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。
四、HashMap集合类的成员
4.1 成员变量
-
序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
2.集合的初始化容量（必须是2的n次幂）
// 默认的初始容量是16 1 << 4 相当于 1*2的4次方 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
问题：为什么必须是2的n次幂？如果输入值不是2的幂比如10会怎么样?
HashMap构造方法还可以指定集合的初始化容量大小：
HashMap(int initialCapacity) // 构造一个带指定初始容量和默认负载因子（0.75)的空HashMap。
- 当向HashMap中添加一个元素的时候，需要根据key的hash值，去确定其在数组中的具体位置。HashMap为了存取高效，减少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现就在把数据存到哪个链表中的算法。
- 这个算法实际就是取模，hash%length，计算机中直接求余效率不如位移运算。所以源码中做了优化，使用 hash&(length-1)，而实际上 hash%length 等于 hash&(length-1) 的前提是length是2的n次幂。
例如长度为8的时候，3 & (8 - 1) = 3，2 & (8-1) = 2，不同位置上，不碰撞。
/** * Returns a power of two size for the given target capacity. */ static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
说明：
- 当在实例化HashMap实例时，如果给定了initialCapacity，由于HashMap的capacity必须都是2的幂，因此这个方法用于找到大于等于initialCapacity的最小的2的幂。
分析：
int n = cap - 1;
防止cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂，又没有这个减1操作，则执行完后面的几条无符号操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。
如果n这时为0了（经过了cap - 1后），则经过后面的几次无符号右移依然是0，最后返回的capacity是1（最后有个n + 1的操作）。
注意：容量最大也就是32bit的正数，因此最后 n |= n >>> 16; 最多也就32个1（但是这已经是负数了，在执行tableSizeFor之前，对initialCapacity做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY，会执行位移操作。所以这里面的位移操作之后，最大30个1，不会大于等于MAXIMUM_CAPACITY。30个1，加1后得2 ^ 30）。
完整例子：
注意：得到的这个capacity却被赋值给了threshold
1. this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
2. 默认的负载因子，默认值是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
3. 集合最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次幂
4. 当链表的值超过8则会转为红黑树（jdk1.8新增）
// 当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转为红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
问题：为什么Map桶中结点个数超过8才转为红黑树？
- 8这个阈值定义在HashMap中，针对这个成员变量，在源码的注释中只说明了8是bin（bin就是bucket桶）从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是8；
在HashMap中有一段注释说明；
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins. In usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, the expected occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k)). The first values are: 翻译：因为树结点的大小大约是普通结点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的结点时才使用树结点(参见 TREEIFY_THRESHOLD)。当它们变得太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的捅。在使用分布良好的用户 hashCode 时，很少使用树箱。理想情况下，在随机哈希码下，箱子中结点的频率服从泊松分布 (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) ，默认调整阈值为0.75，平均参数约为0.5，尽管由 于调整粒度的差异很大。忽略方差，列表大小k的预朗出现次数是(exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k))。 第一个值是： 0: 0.60653066 1: 0.30326533 2: 0.07581633 3: 0.01263606 4: 0.00157952 5: 0.00015795 6: 0.00001316 7: 0.00000094 8: 0.00000006 more: less than 1 in ten million
- TreeNodes占用空间是普通Nodes的两倍，所以只有当bin包含足够多的结点时才会转成TreeNodes，而是否足够多就是由TREEIFY_THRESH〇LD的值决定的。当bin中结点数变少时，又会转成普通的bin。并且我们查看源码的时候发现，链表长度达到8就转成红黑树，当长度降到6就转成普通bin。
- 这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为TreeNodes，而是需要一定结点数才转为TreeNodes，说白了就是权衡空间和时间。
- 这段内容还说到：当hashCode离散性很好的时候，树型bin用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个bin中，几乎不会有bin中链表长度会达到阈值。但是在随机hashCode下，离散性可能会变差，然而jdk又不能阻止用户实现这种不好的hash算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不理想情况下随机hashCode算法下所有bin中结点的分布频率会遵循泊松分布，我们可以看到，一个bin中链表长度达到8个元素的槪率为0.00000006，几乎是不可能事件。所以，之所以选择8，不是随便決定的，而是裉据概率统计决定的。甶此可见，发展将近30年的java每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。
- 也就是说：选择8因为符合泊松分布，超过8的时候，概率已经非常小了，所以我们选择8这个数宇。
补充：
- Poisson分布（泊松分布），是一种统计与概率学里常见到的离散[概率分布]。泊松分布的概率函数为：
- 泊松分布的参数A是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
- 红黑树的平均查找长度是log(n)，如果长度为8，平均查找长度为log(8) = 3，链表的平均查找长度为n/2，当长度为8时，平均查找长虔为8/2 = 4，这才有转换成树的必要；链表长度如果是小于等于6， 6/2 = 3，而log(6) = 2.6，虽然速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。
5.当链表的值小于6则会从红黑树转回链表
// 当捅（bucket）上的结点数小于这个值，树转为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
6. MIN_TREEIFY_CAPACITY
当Map里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于4*TREEIFY_THRESHOLD(8)
// 捅中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
7.table用来初始化（必须是二的n次幂）(重点)
// 存储元素的数组 transient Node<K,V>[] table;
table在jdk1.8中我们了解到HashMap是由数组加链表加红黑树来组成的结构其中table就是HashMap中的数组，jdk8之前数组类型是Entry<K,V>类型。从jdk1.8之后是Node<K,V>类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry<K,V>。负责存储键值对数据的。
8.用来存放缓存
// 存放具体元素的集合 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
9.HashMap中存放元素的个数(重点)
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度 transient int size;
size为HashMap中K-V的实时数量，不是数组table的长度。
10.用来记录HashMap的修改次数
// 每次扩容和更改map结构的计数器 transient int modCount;
11.用来调整大小下一个容量的值计算方式为（容量*负载因子）
// 临界值 当实际大小（容量*负载因子）超过临界值时，会进行扩容 int threshold;
12.哈希表的负载因子(重点)
// 负载因子 final float loadFactor;
说明：
- loadFactor 负载因子，是用来衡量HashMap满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响hash操作到同一个数组位置的概率，计算HashMap的实时负载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度 length。
- 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。
- 当HashMap里面容纳的元素已经达到HashMap数组长度的75%时，表示HashMap太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建HashMap集合对象时指定初始容量来尽量避免。
同时在HashMap的构造器中可以定制loadFactor。
// 构造方法，构造一个带指定初始容量和负载因子的空HashMap HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);
-
为什么负载因子设置为0.75，初始化临界值是12？
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，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
如果希望链表尽可能少些，要提前扩容。有的数组空间有可能一直没有存储数据，负载因子尽可能小一些。
举例：
例如：负载因子是0.4。 那么16*0.4--->6 如果数组中满6个空间就扩容会造成数组利用率太低了。
负载因子是0.9。 那么16*0.9---->14 那么这样就会导致链表有点多了。导致查找元素效率低。
所以既兼顾数组利用率又考虑链表不要太多，经过大量测试0.75是最佳方案。
- threshold计算公式：capacity(数组长度默认16) * loadFactor(负载因子默认0.75)。这个值是当前已占用数组长度的最大值。当Size >= threshold的时候，那么就要考虑对数组的resize(扩容)，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。 扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。
4.2 构造方法
HashMap 中重要的构造方法，它们分别如下：
-
构造一个空的HashMap，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的负载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组 }
2.构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子（0.75）HashMap
// 指定“容量大小”的构造函数 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }
3.构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap
/* 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数 initialCapacity：指定的容量 loadFactor:指定的负载因子 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 判断初始化容量initialCapacity是否小于0 if (initialCapacity < 0) // 如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // 判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) // 如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) // 如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 将指定的负载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } // 最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现： /* 返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂 */ static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
说明：
对于 javathis.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 疑问解答：
tableSizeFor(initialCapacity)判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比指定初始化容量大的最小的2的n次幂。 但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold边界值了。有些人会觉得这里是一个bug，应该这样书写： this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor; 这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。 但是请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算。
4.包含另一个“Map”的构造函数
// 构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
最后调用了 putMapEntries()，来看一下方法实现：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { //获取参数集合的长度 int s = m.size(); if (s > 0) { //判断参数集合的长度是否大于0，说明大于0 if (table == null) { // 判断table是否已经初始化 // 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); } } }
注意：
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 这一行代码中为什么要加1.0F ？
s/loadFactor的结果是小数，加1.0F与(int)ft相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少resize的调用次数。所以 + 1.0F是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是6个，那么6/0.75是8，是2的n次幂，那么新的数组大小就是8了。然后原来数组的数据就会存储到长度是8的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果+1呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。
4.3成员方法
4.3.1 增加方法
put方法是比较复杂的，实现步骤大致如下：
- 先通过hash值计算出key映射到哪个桶；
- 如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入；
- 如果出现碰撞冲突了，则需要处理冲突：
- a 如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入数据；
- b 否则采用传统的链式方法插入。如果链的长度达到临界值，则把链转变为红黑树；
- 如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值value；
- 如果size大于阈值threshold，则进行扩容；
具体的方法如下
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }
说明：
- 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。 所以我们重点看putVal方法。
- 我们可以看到在putVal()方法中key在这里执行了一下hash()方法,来看一下Hash方法是如何实现的。
static final int hash(Object key) { int h; /* 1）如果key等于null：返回的是0. 2）如果key不等于null：首先计算出key的hashCode赋值给h，然后与h无符号右移16位后的二进制进行按位异或得到最后的hash值 */ return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
从上面可以得知HashMap是支持Key为空的，而HashTable是直接用Key来获取HashCode所以key为空会抛异常。
解读上述hash方法：
我们先研究下key的哈希值是如何计算出来的。key的哈希值是通过上述方法计算出来的。
这个哈希方法首先计算出key的hashCode赋值给h，然后与h无符号右移16位后的二进制进行按位异或得到最后的 hash值。计算过程如下所示：
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
在putVal函数中使用到了上述hash函数计算的哈希值：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { ... if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 这里的n表示数组长度16 ... }
计算过程如下所示：
说明：
- key.hashCode()；返回散列值也就是hashcode，假设随便生成的一个值。
- n表示数组初始化的长度是16。
- &（按位与运算）：运算规则：相同的二进制数位上，都是1的时候，结果为1，否则为零。
- ^（按位异或运算）：运算规则：相同的二进制数位上，数字相同，结果为0，不同为1。
简单来说就是：
高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或（得到的hashCode转化为32位二进制，前16位和后16位低16bit和高16bit做了一个异或）
问题：为什么要这样操作呢？
如果当n即数组长度很小，假设是16的话，那么n - 1即为1111 ，这样的值和hashCode直接做按位与操作，实际上只使用了哈希值的后4位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样就很容易造成哈希冲突了，所以这里把高低位都利用起来，从而解决了这个问题。
现在看putVal()方法，看看它到底做了什么。
主要参数：
- hash key的hash值
- key 原始Key
- value 要存放的值
- onlyIfAbsent 如果true代表不更改现有的值
- evict 如果为false表示table为创建状态
putVal()方法源代码如下所示：
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; /* 1）transient Node<K,V>[] table; 表示存储Map集合中元素的数组。 2）(tab = table) == null 表示将空的table赋值给tab，然后判断tab是否等于null，第一次肯定是null。 3）(n = tab.length) == 0 表示将数组的长度0赋值给n，然后判断n是否等于0，n等于0，由于if判断使用双或，满足一个即可，则执行代码 n = (tab = resize()).length; 进行数组初始化，并将初始化好的数组长度赋值给n。 4）执行完n = (tab = resize()).length，数组tab每个空间都是null。 */ if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; /* 1）i = (n - 1) & hash 表示计算数组的索引赋值给i，即确定元素存放在哪个桶中。 2）p = tab[i = (n - 1) & hash]表示获取计算出的位置的数据赋值给结点p。 3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断结点位置是否等于null，如果为null，则执行代码：tab[i] = newNode(hash, key, value, null);根据键值对创建新的结点放入该位置的桶中。 小结：如果当前桶没有哈希碰撞冲突，则直接把键值对插入空间位置。 */ if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 创建一个新的结点存入到桶中 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 执行else说明tab[i]不等于null，表示这个位置已经有值了 Node<K,V> e; K k; /* 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值和key是否相等 1）p.hash == hash ：p.hash表示原来存在数据的hash值 hash表示后添加数据的hash值 比较两个hash值是否相等。 说明：p表示tab[i]，即 newNode(hash, key, value, null)方法返回的Node对象。 Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { return new Node<>(hash, key, value, next); } 而在Node类中具有成员变量hash用来记录着之前数据的hash值的。 2）(k = p.key) == key ：p.key获取原来数据的key赋值给k key 表示后添加数据的key比较两个key的地址值是否相等。 3）key != null && key.equals(k)：能够执行到这里说明两个key的地址值不相等，那么先判断后添加的key是否等于null，如果不等于null再调用equals方法判断两个key的内容是否相等。 */ if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) /* 说明：两个元素哈希值相等，并且key的值也相等，将旧的元素整体对象赋值给e，用e来记录 */ e = p; // hash值不相等或者key不相等；判断p是否为红黑树结点 else if (p instanceof TreeNode) // 放入树中 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 说明是链表结点 else { /* 1)如果是链表的话需要遍历到最后结点然后插入 2)采用循环遍历的方式，判断链表中是否有重复的key */ for (int binCount = 0; ; ++binCount) { /* 1)e = p.next 获取p的下一个元素赋值给e。 2)(e = p.next) == null 判断p.next是否等于null，等于null，说明p没有下一个元素，那么此时到达了链表的尾部，还没有找到重复的key,则说明HashMap没有包含该键，将该键值对插入链表中。 */ if ((e = p.next) == null) { /* 1）创建一个新的结点插入到尾部 p.next = newNode(hash, key, value, null); Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { return new Node<>(hash, key, value, next); } 注意第四个参数next是null，因为当前元素插入到链表末尾了，那么下一个结点肯定是null。 2）这种添加方式也满足链表数据结构的特点，每次向后添加新的元素。 */ p.next = newNode(hash, key, value, null); /* 1)结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于TREEIFY_THRESHOLD临界值8，如果大于则将链表转换为红黑树。 2）int binCount = 0 ：表示for循环的初始化值。从0开始计数。记录着遍历结点的个数。值是0表示第一个结点，1表示第二个结点。。。。7表示第八个结点，加上数组中的的一个元素，元素个数是9。 TREEIFY_THRESHOLD - 1 --》8 - 1 ---》7 如果binCount的值是7(加上数组中的的一个元素，元素个数是9) TREEIFY_THRESHOLD - 1也是7，此时转换红黑树。 */ if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st // 转换为红黑树 treeifyBin(tab, hash); // 跳出循环 break; } /* 执行到这里说明e = p.next 不是null，不是最后一个元素。继续判断链表中结点的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 /* 要添加的元素和链表中的存在的元素的key相等了，则跳出for循环。不用再继续比较了 直接执行下面的if语句去替换去 if (e != null) */ break; /* 说明新添加的元素和当前结点不相等，继续查找下一个结点。 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 也就是说通过上面的操作找到了重复的键，所以这里就是把该键的值变为新的值，并返回旧值 这里完成了put方法的修改功能 */ 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 表示旧值 value表示新值 e.value = value; // 访问后回调 afterNodeAccess(e); // 返回旧值 return oldValue; } } // 修改记录次数 ++modCount; // 判断实际大小是否大于threshold阈值，如果超过则扩容 if (++size > threshold) resize(); // 插入后回调 afterNodeInsertion(evict); return null; }
4.3.2 将链表转换为红黑树的treeifyBin方法
结点添加完成之后判断此时结点个数是否大于TREEIFY_THRESHOLD临界值8，如果大于则将链表转换为红黑树，转换红黑树的方法 treeifyBin，整体代码如下：
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st //转换为红黑树 tab表示数组名 hash表示哈希值 treeifyBin(tab, hash);
treeifyBin方法如下所示：
/* 替换指定哈希表的索引处桶中的所有链接结点，除非表太小，否则将修改大小。 Node<K,V>[] tab = tab 数组名 int hash = hash表示哈希值 */ final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; /* 如果当前数组为空或者数组的长度小于进行树形化的阈值(MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64)，就去扩容。而不是将结点变为红黑树。 目的：如果数组很小，那么转换红黑树，然后遍历效率要低一些。这时进行扩容，那么重新计算哈希值，链表长度有可能就变短了，数据会放到数组中，这样相对来说效率高一些。 */ if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //扩容方法 resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { /* 1）执行到这里说明哈希表中的数组长度大于阈值64，开始进行树形化 2）e = tab[index = (n - 1) & hash]表示将数组中的元素取出赋值给e，e是哈希表中指定位置桶里的链表结点，从第一个开始 */ // hd：红黑树的头结点 tl：红黑树的尾结点 TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { // 新创建一个树的结点，内容和当前链表结点e一致 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; // 将新创键的p结点赋值给红黑树的头结点 else { p.prev = tl; // 将上一个结点p赋值给现在的p的前一个结点 tl.next = p; // 将现在结点p作为树的尾结点的下一个结点 } tl = p; /* e = e.next 将当前结点的下一个结点赋值给e，如果下一个结点不等于null 则回到上面继续取出链表中结点转换为红黑树 */ } while ((e = e.next) != null); /* 让桶中的第一个元素即数组中的元素指向新建的红黑树的结点，以后这个桶里的元素就是红黑树 而不是链表数据结构了 */ if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); } }
小结：上述操作一共做了如下几件事：
- 根据哈希表中元素个数确定是扩容还是树形化。
- 如果是树形化遍历桶中的元素，创建相同个数的树形结点，复制内容，建立起联系。
- 然后让桶中的第一个元素指向新创建的树根结点，替换桶的链表内容为树形化内容。
4.3.3 扩容方法 resize()
扩容机制
1.什么时候才需要扩容
- 当HashMap中的元素个数超过数组大小(数组长度)*loadFactor(负载因子)时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值(DEFAULT_LOAD_FACTOR)是0.75,这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中的元素个数超过16×0.75=12(这个值就是阈值或者边界值threshold值)的时候，就把数组的大小扩展为2×16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预知元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
补充：
- 当HashMap中的其中一个链表的对象个数如果达到了8个，此时如果数组长度没有达到64，那么HashMap会先扩容解决，如果已经达到了64，那么这个链表会变成红黑树，结点类型由Node变成TreeNode类型。当然，如果映射关系被移除后，下次执行resize方法时判断树的结点个数低于6，也会再把树转换为链表。
2.HashMap的扩容是什么
- 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。
HashMap在进行扩容时，使用的rehash方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算的 (n-1)&hash的结果相比，只是多了一个bit位，所以结点要么就在原来的位置，要么就被分配到"原位置+旧容量"这个位置。
例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示：
因此元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的标记范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化
说明：
5是假设计算出来的原来的索引。这样就验证了上述所描述的：扩容之后所以结点要么就在原来的位置，要么就被分配到"原位置+旧容量"这个位置。
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就可以了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap(原位置+旧容量)”。可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
正是因为这样巧妙的rehash方式，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，在resize的过程中保证了rehash之后每个桶上的结点数一定小于等于原来桶上的结点数，保证了rehash之后不会出现更严重的hash冲突，均匀的把之前的冲突的结点分散到新的桶中了。
源码resize方法的解读
下面是代码的具体实现：
final Node<K,V>[] resize() { // 得到当前数组 Node<K,V>[] oldTab = table; // 如果当前数组等于null长度返回0，否则返回当前数组的长度 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //当前阀值点 默认是12(16*0.75) int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; // 如果老的数组长度大于0 // 开始计算扩容后的大小 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) { // 修改阈值为int的最大值 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } /* 没超过最大值，就扩充为原来的2倍 1) (newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY 扩大到2倍之后容量要小于最大容量 2）oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 原数组长度大于等于数组初始化长度16 */ else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 阈值扩大一倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 老阈值点大于0 直接赋值 else if (oldThr > 0) // 老阈值赋值给新的数组长度 newCap = oldThr; else { // 直接使用默认值 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize最大上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } // 新的阀值 默认原来是12 乘以2之后变为24 threshold = newThr; // 创建新的哈希表 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) //newCap是新的数组长度--》32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; // 判断旧数组是否等于空 if (oldTab != null) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中 // 遍历旧的哈希表的每个桶，重新计算桶里元素的新位置 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { // 原来的数据赋值为null 便于GC回收 oldTab[j] = null; // 判断数组是否有下一个引用 if (e.next == null) // 没有下一个引用，说明不是链表，当前桶上只有一个键值对，直接插入 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //判断是否是红黑树 else if (e instanceof TreeNode) // 说明是红黑树来处理冲突的，则调用相关方法把树分开 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 采用链表处理冲突 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; // 通过上述讲解的原理来计算结点的新位置 do { // 原索引 next = e.next; // 这里来判断如果等于true e这个结点在resize之后不需要移动位置 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; }
4.3.4 删除方法remove()
删除的话就是首先先找到元素的位置，如果是链表就遍历链表找到元素之后删除。如果是用红黑树就遍历树然后找到之后做删除，树小于6的时候要转链表。
删除remove()方法：
// remove方法的具体实现在removeNode方法中，所以我们重点看下removeNode方法 public V remove(Object key) { Node<K,V> e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; }
removeNode()方法：
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; // 根据hash找到位置 // 如果当前key映射到的桶不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node<K,V> node = null, e; K k; V v; // 如果桶上的结点就是要找的key，则将node指向该结点 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; else if ((e = p.next) != null) { // 说明结点存在下一个结点 if (p instanceof TreeNode) // 说明是以红黑树来处理的冲突，则获取红黑树要删除的结点 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { // 判断是否以链表方式处理hash冲突，是的话则通过遍历链表来寻找要删除的结点 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } // 比较找到的key的value和要删除的是否匹配 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { // 通过调用红黑树的方法来删除结点 if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) // 链表删除 tab[index] = node.next; else p.next = node.next; // 记录修改次数 ++modCount; // 变动的数量 --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }
4.3.5 查找元素方法get()
查找方法，通过元素的Key找到Value。
代码如下：
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }
get方法主要调用的是getNode方法，代码如下：
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 如果哈希表不为空并且key对应的桶上不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { /* 判断数组元素是否相等 根据索引的位置检查第一个元素 注意：总是检查第一个元素 */ if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 如果不是第一个元素，判断是否有后续结点 if ((e = first.next) != null) { // 判断是否是红黑树，是的话调用红黑树中的getTreeNode方法获取结点 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { // 不是红黑树的话，那就是链表结构了，通过循环的方法判断链表中是否存在该key if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
小结：
- get方法实现的步骤：
a. 通过hash值获取该key映射到的桶
b. 桶上的key就是要查找的key,则直接找到并返回
c. 桶上的key不是要找的key,则查看后续的结点：
如果后续结点是红黑树结点，通过调用红黑树的方法根据key获取value
如果后续结点是链表结点，则通过循环遍历链表根据key获取value
2 . 上述红黑树结点调用的是getTreeNode方法通过树形结点的find方法进行查找：
final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) { return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); } final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) { TreeNode<K,V> p = this; do { int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q; if ((ph = p.hash) > h) p = pl; else if (ph < h) p = pr; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) return p; // 找到之后直接返回 else if (pl == null) p = pr; else if (pr == null) p = pl; else if ((kc != null || (kc = comparableClassFor(k)) != null) && (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) p = (dir < 0) ? pl : pr; // 递归查找 else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null) return q; else p = pl; } while (p != null); return null; }
3. 查找红黑树，由于之前添加时已经保证这个树是有序的了，因此查找时基本就是折半查找，效率更高。
4. 这里和插入时一样，如果对比结点的哈希值和要查找的哈希值相等，就会判断key是否相等，相等就直接返回。不相等就从子树中递归查找。
4.1 若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)
4.2 若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。
4.3.6 遍历HashMap集合几种方式
1.分别遍历Key和Values
for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key); } for (Object vlaue : map.values() { System.out.println(value); }
2.使用Iterator迭代器迭代
Iterator<Map.Entry<String, Object>> iterator = map.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map.Entry<String, Object> mapEntry = iterator.next(); System.out.println(mapEntry.getKey() + "---" + mapEntry.getValue()); }
3.通过get方式（不建议使用）
Set<String> keySet = map.keySet(); for (String str : keySet) { System.out.println(str + "---" + map.get(str)); }
说明：根据阿里开发手册，不建议使用这种方式，因为迭代两次。keySet获取Iterator一次，还有通过get又迭代一次，降低性能。
4.jdk8以后使用Map接口中的默认方法
default void forEach(BiConsumer<? super K,? super V> action) // BiConsumer接口中的方法： void accept(T t, U u) 对给定的参数执行此操作。 参数 t - 第一个输入参数 u - 第二个输入参数
遍历代码：
HashMap<String,String> map = new HashMap(); map.put("001", "zhangsan"); map.put("002", "lisi"); map.forEach((key, value) -> { System.out.println(key + "---" + value); });
五、如何设计多个非重复的键值对要存储HashMap的初始化？
5.1 HashMap的初始化问题描述
- 如果我们确切的知道我们有多少键值对需要存储，那么我们在初始化HashMap的时候就应该指定它的容量，以防止HashMap自动扩容，影响使用效率。
- 默认情况下HashMap的容量是16，但是，如果用户通过构造函数指定了一个数字作为容量，那么Hash会选择大于该数字的第一个2的幂作为容量（3->4、7->8、9->16）。这点我们在上述已经进行过讲解。
《阿里巴巴Java开发手册》中建议我们设置HashMap的初始化容量。
那么，为什么要这么建议？你有想过没有。
- 当然，以上建议也是有理论支撑的。我们上面介绍过，HashMap的扩容机制，就是当达到扩容条件时会进行扩容。HashMap的扩容条件就是当HashMap中的元素个数（size）超过临界值（threshold）时就会自动扩容。在HashMap中，threshold = loadFactor * capacity。
- 所以，如果我们没有设置初始容量大小，随着元素的不断增加，HashMap会有可能发生多次扩容，而HashMap中的扩容机制决定了每次扩容都需要重建hash表，是非常影响性能的。
- 但是设置初始化容量，设置的数值不同也会影响性能，那么当我们已知HashMap中即将存放的KV个数的时候，容量设置成多少为好呢？
5.2 HashMap中容量的初始化
- 当我们使用HashMap(int initialCapacity)来初始化容量的时候，jdk会默认帮我们计算一个相对合理的值当做初始容量。那么，是不是我们只需要把已知的HashMap中即将存放的元素个数直接传给initialCapacity就可以了呢？
- 也就是说，如果我们设置的默认值是7，经过Jdk处理之后，会被设置成8，但是，这个HashMap在元素个数达到 8*0.75 = 6的时候就会进行一次扩容，这明显是我们不希望见到的。我们应该尽量减少扩容。原因也已经分析过。
- 如果我们通过initialCapacity/ 0.75F + 1.0F计算，7/0.75 + 1 = 10 ,10经过Jdk处理之后，会被设置成16，这就大大的减少了扩容的几率。
- 当HashMap内部维护的哈希表的容量达到75%时（默认情况下），会触发rehash，而rehash的过程是比较耗费时间的。所以初始化容量要设置成initialCapacity/0.75 + 1的话，可以有效的减少冲突也可以减小误差。
- 所以，我可以认为，当我们明确知道HashMap中元素的个数的时候，把默认容量设置成initialCapacity/ 0.75F + 1.0F是一个在性能上相对好的选择，但是，同时也会牺牲些内存。
- 我们想要在代码中创建一个HashMap的时候，如果我们已知这个Map中即将存放的元素个数，给HashMap设置初始容量可以在一定程度上提升效率。
- 但是，JDK并不会直接拿用户传进来的数字当做默认容量，而是会进行一番运算，最终得到一个2的幂。原因也已经分析过。
- 但是，为了最大程度的避免扩容带来的性能消耗，我们建议可以把默认容量的数字设置成initialCapacity/ 0.75F + 1.0F。
本文参考来源于：掘金