哈希表（Hash table）
也叫散列表，是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
一、什么是哈希表
在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构
数组：
采用一段连续的存储单元来存储数据。
对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；
通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，
对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)
线性链表：
对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)
二叉树：
对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。
哈希表：
相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下（后面会探讨下哈希冲突的情况），仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。
比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。
这个函数可以简单描述为：存储位置 = f(关键字) ，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。
插入过程如下图所示
哈希冲突
如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？
也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。
前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。
那么哈希冲突如何解决呢？
哈希冲突的解决方案有多种:
开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。
HashMap
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 与 Hashtable 大致相同）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。
二、HashMap的实现原理
1、HashMap的内部结构
HashMap是数组加链表组成的复合结构，HashMap的主干是数组，其中数组被分为一个个桶（bucket），每个桶存储有一个或多个键值对，每个键值对也称为 Entry ，通过哈希值决定了Entry对象在这个数组的下标；哈希值相同的Entry对象（键值对），则以链表形式存储。
注意：HashMap中数组长度的原始大小为16，且数组的初始值都为null。
2.工作过程
（1）存（Put）
传入第一个键值对Entry1时，会通过哈希函数hash()计算key的值，那么就将键值对 Entry1 放入到对应下标中。
插入的Entry会越来越多，这个时候又该如何存储呢？
这个时候就需要用到链表了。
如果 Entry2 通过哈希函数计算得到的下标，而此下标处有一个 Entry1，这时就出现了“hash冲突”。该如何插入呢？
HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表即可，而插入是根据“头插法”进行插入。
（2）修改Entry中value的过程：
修改Entry中value的过程和存是差不多的，多了一个比较
先查询链表，根据equals方法，查询当前的key是否存在，如果存在，则用新的Entry覆盖旧的Entry。如果不存在则再次使用“头插法”将当前Entry插入到链表中。
（3）读（Get）
首先根据哈希函数计算出key的hash值，这就是HashMap对应的下标，根据下标的链表来查询key。
使用equals方法比对Entry的key，如果返回结果为false，则继续查询，如果返回结果为ture，表示已经匹配到了正确的key，再获取对应的value
三丶JDK1.7月JDK1.8中HashMap的区别
在jdk1.7中HashMap主要结构为：数组+链表。
在jdk1.8中HashMap主要结构为：数组+链表+红黑树。
为什么要加入红黑树呢？学过的人都应该知道，红黑树查询是非常快的。
设想一个情况，当我们插入的Entry非常多时，我们的链表会长的可怕，这个时候去遍历链表寻找对应的key，所花费的时间可想而知的恐怖。
加入红黑树可以优化查询的时间，使查询效率快上不少。
那么在jdk1.8的HashMap中，当链表的长度超过8时，链表会自动转化为红黑树，优化查询速度。
同时还有一个区别：发生“hash冲突”时，我们上面的做法是“头插法”，这是jdk1.7的做法，而在jdk1.8中，使用的是“尾插法”。
