HashMap将数据以键值对的形式存储，是线程不安全的（即在多线程中若不用concurrentHashMap会导致结果错误）。
// concurrentHashMap编程示例
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class HashMapThreadSafetyExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建一个 ConcurrentHashMap 并指定类型参数
Map<Integer, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 创建两个线程，分别向 ConcurrentHashMap 中插入数据
Thread thread1 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
concurrentHashMap.put(i, "Thread1-" + i);
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
concurrentHashMap.put(i, "Thread2-" + i);
}
});
// 启动两个线程
thread1.start();
thread2.start();
// 等待两个线程结束
thread1.join();
thread2.join();
// 打印 ConcurrentHashMap 的最终大小
System.out.println("Final size of ConcurrentHashMap: " + concurrentHashMap.size());
}
}
Q：hashmap的底层实现
JDK 7中的HashMap是数组+链表形式，即拉链法。
JDK 8中的HashMap引入了红黑树，即数组+链表/红黑树。在链表大小超过8时，会自动转为红黑树。下图即为链表大于8的情况
转为红黑树后：
在查询为主的情境，用平衡二叉树（AVL）；在增删为主的情境，用红黑树
Q：为何引入红黑树而不用其他树？
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它不像AVL追求绝对的平衡。插入或删除节点时允许有一定的局部不平衡，相较于AVL可以减少性能开销
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红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，插入和删除的时间复杂度都是O(logn)
Q：红黑树和AVL、二叉搜索树的区别
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二叉搜索树：最坏情况下二叉搜索树时间复杂度为O(n)；树不会平衡，不进行旋转操作，达不到自平衡
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红黑树：节点颜色为红色或黑色，根节点和叶子节点为黑色；任意一个红色节点的子节点是黑色
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AVL：由于AVL保持平衡性，查找、删除、插入等操作时间复杂度都是O(log n)；插入和删除节点时会发生旋转操作达到自平衡
Q：HashMap会出现红黑树一直增高变成无限高的情况吗
不会无限增高。在Java 8及以后版本，HashMap中的桶(bucket)在链表长度超过阈值（默认是8）时，会转换成红黑树。而红黑树是一种自平衡二叉搜索树，其高度始终维持在O(log n)的范围内，这意味着树的高度是有界的，不会无限增长。
Q：HashMap读和写的时间复杂度是多少？
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读：
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在最佳情况下：直接通过数组下标访问数据，O（n）；
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最坏情况下：发生哈希冲突，链表为O(n)，红黑树为O(log n)
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写：O（n），但是如果所有元素都在一个桶内，每次插入需要O（n）
