hashmap的源码解读

HashMap在`get`操作时，首先通过键的`hashCode()`方法计算出索引（bucket）的位置[^1]。这个索引通常是一个整数数组的下标，但为了减少哈希冲突，实际存储的是散列后的值，可能经过了一定的散列处理，如Java中常见的高位移位和异或操作[^2]。

具体步骤如下：

1. **计算索引**：键的`hashCode()`生成初始索引 `index = key.hashCode() % tableSize`，这里的`tableSize`是哈希表的实际大小。

2. **处理哈希冲突**：如果多个键产生了相同的索引，HashMap会使用开放地址法（如线性探测再散列）或链地址法（当桶是链表时）。对于链地址法，HashMap会在该索引对应的链表中查找键是否存在。

- 如果索引对应的是一个链表（即桶是链式结构），则遍历链表寻找键。
- 如果是红黑树（Java从JDK 8开始引入的优化），则通过红黑树的搜索逻辑找到键。

3. **查找元素**：找到与给定键相匹配的键值对，返回对应的value。

理解这个过程有助于我们更好地理解和优化HashMap的性能，尤其是在高并发或多线程环境下，有效的哈希策略对效率至关重要。

相关问题

hashmap源码解读

HashMap是Java中的一种数据结构，提供了键值对的存储和查找功能。在HashMap的底层实现中，使用了数组和链表（或者在Java 1.8中使用了红黑树）来解决哈希冲突的问题。

哈希冲突指的是当不同的键对象计算出的哈希值相同时，它们需要被存储在数组的同一个位置上。为了解决哈希冲突，HashMap中使用了两种方法，分别是开放地址法和链地址法。

开放地址法是指当发生哈希冲突时，继续寻找下一个空槽位来存储键值对。这个方法需要保证数组的长度是2的幂次方，通过hash & (length-1)的位运算来减少哈希冲突的概率[2]。

链地址法是指将发生哈希冲突的键值对存储在同一个位置上的链表或红黑树中。这个方法在Java 1.8中使用，当链表的长度超过一定阈值时，会将链表转换为红黑树，以提高查找效率。

在HashMap中，put方法用于插入键值对。当调用put方法时，首先会计算键对象的哈希值，并与数组的长度取余来确定存储位置。如果该位置已经存在键值对，则根据键对象的equals方法来判断是否是同一个键，如果是，则更新对应的值，否则将新键值对插入到链表或红黑树中。如果发生哈希冲突，就会根据选择的解决冲突的方法，继续寻找下一个空槽位或者在链表或红黑树中插入键值对。如果插入后，数组中存储的键值对的数量超过了负载因子（默认为0.75），就会触发扩容操作。

扩容操作会创建一个更大的数组，并将原数组中的键值对重新计算哈希值后插入到新数组中。扩容操作会在数组大小达到阈值（数组长度乘以负载因子）时触发。

总结起来，HashMap的底层实现是通过数组和链表（或红黑树）来解决哈希冲突的问题。它使用哈希值计算和位运算来确定存储位置，同时使用开放地址法和链地址法来解决哈希冲突。在插入键值对时，需要计算哈希值、确定存储位置，并根据解决冲突的方法进行插入。当数组中的键值对数量超过负载因子时，会触发扩容操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [HashMap 底层源码解读（一行一行读，有基础就能看懂）](https://blog.csdn.net/rain67/article/details/124043769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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