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= HashMap实现原理 =

'''HashMap'''是Java集合框架中最重要的数据结构之一，它基于哈希表实现，提供了高效的键值对存储和检索功能。本文将深入剖析其底层实现机制、扩容策略、线程安全性问题及典型应用场景。

== 基本概念 ==
HashMap通过计算键（Key）的哈希值决定数据存储位置，理想情况下时间复杂度为O(1)。主要特性包括：
* 键值对存储（实现Map接口）
* 允许null键和null值
* 非线程安全
* 不保证元素顺序

== 数据结构 ==
=== JDK 1.7及以前 ===
采用'''数组+链表'''结构，当哈希冲突时使用链地址法解决：
<mermaid>
graph LR
    A[数组] --> B[Entry对象]
    B --> C[下一个Entry]
    C --> D[...]
</mermaid>

=== JDK 1.8优化 ===
引入'''数组+链表+红黑树'''混合结构，当链表长度超过阈值（默认8）时转换为红黑树：
<mermaid>
graph TD
    Array[数组] -->|下标0| Entry1
    Array -->|下标1| Tree
    Tree --> TreeNode1
    Tree --> TreeNode2
    Entry1 --> Entry2
    Entry2 --> Entry3
</mermaid>

== 核心实现机制 ==
=== 哈希计算 ===
通过扰动函数减少哈希碰撞：
<source lang="java">
// JDK 1.8的hash()方法
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
</source>

数学表达：<math>\text{hash} = \text{key.hashCode}() \oplus (\text{key.hashCode}() \ggg 16)</math>

=== 存储过程 ===
<syntaxhighlight lang="java">
// 简化版put方法流程
public V put(K key, V value) {
    // 1. 计算哈希值
    int hash = hash(key);
    // 2. 计算数组下标
    int i = (n - 1) & hash;
    // 3. 处理哈希冲突
    if (table[i] == null) {
        table[i] = newNode(hash, key, value, null);
    } else {
        // 链表/红黑树插入逻辑
    }
    // 4. 检查扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    return null;
}
</syntaxhighlight>

=== 扩容机制 ===
当元素数量超过'''容量×负载因子'''（默认0.75）时触发扩容：
* 新建2倍大小的数组
* 重新计算元素位置（JDK 1.8优化：元素要么在原位置，要么在原位置+旧容量）

== 线程安全问题 ==
典型问题场景：
<syntaxhighlight lang="java">
// 并发put导致数据覆盖
ThreadA: put(key1, value1)  // 同时计算到相同数组下标
ThreadB: put(key2, value2)  // 后者覆盖前者的节点
</syntaxhighlight>

解决方案：
* 使用'''Collections.synchronizedMap'''
* 使用'''ConcurrentHashMap'''

== 性能优化实践 ==
=== 初始化参数建议 ===
* 预估元素数量N时，初始容量设为<math>\frac{N}{0.75} + 1</math>
* 避免频繁扩容

=== 重写hashCode() ===
良好实现示例：
<syntaxhighlight lang="java">
@Override
public int hashCode() {
    // 使用31作为乘数（素数、位运算优化）
    return field1.hashCode() * 31 + field2.hashCode();
}
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==
=== 缓存实现 ===
<syntaxhighlight lang="java">
// 简单的内存缓存
class SimpleCache<K,V> {
    private HashMap<K,V> cache = new HashMap<>(256);
    
    public synchronized V get(K key) {
        return cache.get(key);
    }
    
    public synchronized void put(K key, V value) {
        cache.put(key, value);
    }
}
</syntaxhighlight>

=== 统计词频 ===
<syntaxhighlight lang="java">
String text = "apple banana apple orange";
HashMap<String, Integer> freqMap = new HashMap<>();
for (String word : text.split(" ")) {
    freqMap.merge(word, 1, Integer::sum);
}
// 输出：{apple=2, banana=1, orange=1}
</syntaxhighlight>

== 常见面试问题 ==
1. '''HashMap与HashTable的区别？'''
   * 线程安全性
   * null值处理
   * 迭代器实现

2. '''为什么链表长度超过8转红黑树？'''
   * 基于泊松分布统计，链表长度达到8的概率极低（<0.00000006）

3. '''为什么重写equals()必须重写hashCode()？'''
   * 违反约定会导致HashMap无法正确工作

== 总结 ==
HashMap的高效性源于：
* 优秀的哈希算法设计
* 动态扩容策略
* JDK 1.8的树化优化
理解其实现原理有助于正确使用和性能调优，是Java开发者必须掌握的核心数据结构。

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