1.底层数据结构

        JDK版本不同的数据结构

• 1.7 数组 + 链表

• 1.8 数组 + （链表 | 红黑树）

2.添加数据put

1. 在添加一个值的时候，首先会计算他的hash码，然后进行二次hash，在对当前长度取模得到在底层数组中的索引位置
2. 当取模完成后，会遇到不同元素索引位置相同的情况。我们把这种情况叫做hash冲突，此时会将后一个元素通过链表的形式挂在下边
3. 当存储元素数量超过数组容量的四分之三时，会进行扩容,扩容后，也可以减少链表长度。
4. 但是如果同一条链上的元素原始hash本就相同，此时通过扩容就不能有减少链表的长度了

3.树化与退化

树化意义

• 红黑树用来避免 DoS 攻击，防止链表超长时性能下降，树化应当是偶然情况，是保底策略

• hash 表的查找，更新的时间复杂度是 $O(1)$，而红黑树的查找，更新的时间复杂度是 $O(log_2⁡n )$，TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大，如非必要，尽量还是使用链表

• hash 值如果足够随机，则在 hash 表内按泊松分布，在负载因子 0.75 的情况下，长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006，树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小

• 

树化规则

• 当链表长度超过树化阈值 8 时，先尝试扩容来减少链表长度，如果数组容量已经 >=64，才会进行树化

退化规则

• 情况1：在扩容时如果拆分树时，树元素个数 <= 6 则会退化链表

• 情况2：remove 树节点时，若 root、root.left、root.right、root.left.left 有一个为 null ，也会退化为链表（在移除之前检查

4.索引计算

索引计算方法

• 首先，计算对象的 hashCode()

• 再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希

  • 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀

• 最后 & (capacity – 1) 得到索引

数组容量为何是 2 的 n 次幂

1. 计算索引时效率更高：如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模

2. 扩容时重新计算索引效率更高： hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap

注意

• 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂，则不必二次 hash

• 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 来作为补偿，没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable

5.put与扩容

put 流程

1. HashMap 是懒惰创建数组的，首次使用才创建数组

2. 计算索引（桶下标）

3. 如果桶下标还没人占用，创建 Node 占位返回

4. 如果桶下标已经有人占用

   1. 已经是 TreeNode 走红黑树的添加或更新逻辑

   2. 是普通 Node，走链表的添加或更新逻辑，如果链表长度超过树化阈值，走树化逻辑

5. 返回前检查容量是否超过阈值，一旦超过进行扩容

1.7 与 1.8 的区别

1. 链表插入节点时，1.7 是头插法，1.8 是尾插法

2. 1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容，而 1.8 是大于阈值就扩容

3. 1.8 在扩容计算 Node 索引时，会优化

扩容（加载）因子为何默认是 0.75f

1. 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡

2. 大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能

3. 小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用也更多

6.源码分析

待补充