Hashmap的接口和底层原理？

HashMap是Java中的一种数据结构，它可以实现键值对的映射。HashMap基于哈希表实现，它使用数组加链表的方式实现，也就是说，每个元素是一个链表，数组的元素通过哈希函数映射到链表的对应位置上，这样就可以快速地进行查找和插入。

HashMap的接口包括以下几个方法：

1. put(key, value)：向HashMap中插入一组键值对，如果key已经存在，则会替换value的值。

2. get(key)：根据key获取对应的value。

3. remove(key)：根据key删除对应的键值对。

4. size()：返回HashMap中键值对的个数。

5. clear()：清空HashMap中的所有键值对。

HashMap的底层原理是基于哈希表实现的。它通过将键值对中的键通过哈希函数计算得到一个哈希值，然后将哈希值对数组的长度进行取模，得到对应的数组下标。如果该下标位置上已经存在元素了，就将新元素添加到链表的末尾，如果不存在元素，则直接将元素添加到该位置上。当元素数量达到一定阈值时，HashMap会自动进行扩容，以保证哈希表的性能。在扩容时，HashMap会新建一个更大的数组，并将原有的元素根据哈希值重新分配到新数组中。

相关问题

hashmap底层原理

HashMap 是一个基于哈希表实现的 Map 接口的实现类，它可以存储键值对，允许 null 值和 null 键。在 HashMap 中，元素的存储是无序的，但是元素的存储位置是根据键来确定的。因此，HashMap 可以快速地通过键查找值。

HashMap 的底层数据结构是哈希表，它是一种以键值对为元素进行存储的数据结构。哈希表通过将键映射到数组索引来存储和查找值，这个映射的过程就是哈希函数的作用。

当我们向 HashMap 中插入一个键值对时，首先会根据键的哈希值计算出它在数组中的索引位置，如果该位置已经被占用，则会发生哈希冲突。此时，HashMap 会使用链表或红黑树等数据结构来解决哈希冲突问题，这些数据结构都是存储在同一个数组索引位置下的。

在 Java 8 中，HashMap 的底层实现发生了重大变化，引入了红黑树，使得当链表长度过长时，数据结构自动转化为红黑树，提高了查找的效率。同时，还引入了数组扩容和重新哈希的机制，以保证 HashMap 的性能和效率。

总体来说，HashMap 的底层原理就是通过哈希函数将键映射到数组索引位置，再通过链表或红黑树等数据结构来解决哈希冲突问题，从而实现快速存储和查找键值对的功能。

HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？

### 回答1：
HashMap 是一种哈希表实现的映射。它存储键值对，允许用户快速查找特定键对应的值。

HashMap 底层是通过数组和链表实现的。它将键哈希成一个整数，然后将键值对存储在数组中的对应位置。如果多个键值对映射到了同一个数组位置，它们就会按照链表的形式连接起来。

在 JDK8 中，HashMap 做了以下优化：

1. 当链表长度大于某个阈值（默认为 8）时，会自动转换为红黑树。这样可以使查询的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

2. 当哈希表中的实际大小（键值对数量）超过哈希表数组的大小时，会自动将哈希表数组的大小增加一倍。这样可以减少碰撞的次数，提高查询效率。

3. 引入了“红色哈希码”（fusing hash code）技术，可以通过一个状态位来标识一个节点是否被搬迁过。这样可以在查询时避免对节点的额外访问，提高查询效率。

### 回答2：
HashMap 底层实现原理是基于数组和链表 （JDK1.7及之前版本）或者数组和红黑树（JDK1.8及之后版本）的组合实现。

在JDK1.7及之前版本中，HashMap采用数组和链表的组合实现。当往HashMap中添加一个键值对时，首先根据键的hashCode值确定它在数组中的位置（下标），如果该位置没有元素，就直接将该键值对插入该位置；如果该位置已经有元素（即有冲突发生），则通过比较键的hashCode值以及equals方法来判断是否是相同的键，如果是相同的键，则覆盖该键的值；如果不是相同的键，则将新的键值对插入到链表的下一个位置。

在JDK1.8及之后版本中，当链表中的元素超过一定的阈值（默认为8），链表会转变为红黑树，通过红黑树的平均查询时间复杂度为O(logn)来提升查询性能。这是因为在链表中，查询效率随着链表长度的增加而线性增加，而红黑树的查询效率近似于O(logn)。

JDK8还做了以下优化：
1. 使用红黑树替代链表：当链表长度超过阈值时，将链表转为红黑树，提高查询效率。
2. 引入红黑树的目的是为了解决JDK1.7及之前版本中链表过长导致的查询性能退化问题。
3. 优化了扩容机制：在JDK1.7中，扩容时需要重新计算所有元素的位置，而在JDK1.8中，只需要重新计算新增元素的位置，减少了时间复杂度。
4. 使用了TreeBin类：作为红黑树的实现，继承自Node类，并实现了Map.Entry接口。
5. 添加了红黑树的插入和删除操作：用于维护红黑树的平衡性。
总而言之，JDK8对HashMap做了优化，使用红黑树替代链表以提高查询性能，并优化了扩容机制，使得HashMap在处理大量数据时能够更有效地进行操作。

### 回答3：
HashMap底层实现原理是基于哈希表（Hash Table）的数据结构。HashMap通过将键对象进行哈希运算，得到对应的哈希值，并将该键值对存储在哈希值对应的桶（Bucket）中。在JDK8中，HashMap的底层实现由数组和链表结合而成的链表散列结构。

具体来说，HashMap底层实现原理有以下几个要点：
1. 初始时会创建一个长度为16的数组，数组的每个元素是一个链表的头节点。
2. 当往HashMap中put新的键值对时，首先会计算键的哈希值。
3. 根据哈希值得到对应的数组索引，如果该索引位置为空，则直接将键值对插入到该位置。
4. 如果该索引位置已经存在链表，会遍历链表，查找是否已经存在相同的键，如果存在，则更新对应的值；如果不存在，则将该键值对插入到链表的尾部。
5. 当链表长度达到一定阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。
6. 当数组的使用率超过加载因子（默认为0.75）时，将触发数组扩容操作，将数组长度扩大一倍，并重新计算每个键值对在数组中的位置。

在JDK8中，HashMap进行了以下优化：
1. 引入了红黑树，使得在链表长度较长时，查找效率更高。
2. 在哈希碰撞（Hash Collision）较多时，链表转化为红黑树的阈值由原来的8改为了原来的6，减少了时间和空间的消耗。
3. 在插入新元素时，如果发生了哈希碰撞，在链表长度小于8时，新的节点会插入到链表的头部，而不是尾部，以提升查询性能。
4. 数组扩容时，采用了批量迁移的方式，减少了rehash的次数，提升了性能。
5. 在并发环境下，通过引入并发控制手段，提高了HashMap的并发性能。例如，使用了synchronized关键字和CAS操作。

总的来说，JDK8对HashMap底层实现进行了较多的优化，提高了性能和并发性能。