java hashmap源码是怎么求余的

在 Java 中，HashMap 的默认哈希函数是使用 key 对 hashCode() 求模得到的，也就是说，它是使用取模运算来实现哈希的。具体来说，HashMap 使用以下方式计算 key 的哈希值：

hash = key.hashCode();

然后，使用以下公式将 hash 值转换为数组中的索引位置：

index = (hash & 0x7FFFFFFF) % capacity

其中，capacity 表示哈希表的容量，是 HashMap 内部数组的长度，& 0x7FFFFFFF 是为了保证 index 为正数。最终的 index 值就是 key 在数组中的位置。

需要注意的是，由于哈希函数可能会产生哈希冲突，所以 HashMap 内部使用拉链法来解决冲突。具体来说，在数组中的每个位置上，都是一个链表，链表中存储哈希值相同的 key-value 对。因此，当发生哈希冲突时，HashMap 可以通过遍历链表来查找对应的 key-value 对。

相关问题

HashMap 源码分析

HashMap 是 Java 中非常重要的数据结构之一，它实现了 Map 接口，提供了快速的键值对的查找和存储功能。下面是 HashMap 的源码分析：

1. 数据结构

HashMap 内部实现了一个数组，每个数组元素是一个单向链表，称为桶（bucket）。当我们向 HashMap 中添加一对键值对时，会根据键的哈希值（hashcode）计算出该键值对应该存储在哪个桶中。如果该桶中已经有了该键值对，就将该键值对添加到桶的末尾（Java 8 中是添加到桶的头部），否则就创建一个新的节点添加到桶的末尾。

2. 哈希冲突

如果两个键的哈希值相同，就称为哈希冲突。HashMap 采用链表法解决哈希冲突，即将哈希值相同的键值对存储在同一个桶中，通过单向链表组织起来。当我们根据键查找值时，先根据键的哈希值找到对应的桶，然后遍历该桶中的链表，直到找到目标键值对或者链表为空。

3. 扩容机制

当 HashMap 中的键值对数量超过了桶的数量的时候，就需要对 HashMap 进行扩容。扩容会重新计算每个键值对的哈希值，并将它们存储到新的桶中。Java 8 中，HashMap 的扩容机制发生了一些变化，采用了红黑树等优化方式。

4. 线程安全

HashMap 是非线程安全的，如果多个线程同时操作同一个 HashMap，就有可能导致数据不一致的问题。如果需要在多线程环境下使用 HashMap，可以使用 ConcurrentHashMap。

以上就是 HashMap 的源码分析，希望对你有所帮助。

hashmap源码详解

HashMap是Java中最常用的哈希表实现之一，它基于哈希表实现了Map接口。以下是HashMap源码的详细解释：

HashMap内部是由一个数组和链表组成的，数组的每个元素称为桶，每个桶存储一个链表（可能为空），链表中的每个节点都是一个键值对（key-value pair）。

以下是HashMap的主要属性：

transient Node<K,V>[] table; // 存储元素的数组
transient int size; // 元素大小
int threshold; // 扩容阈值
final float loadFactor; // 负载因子

其中，table是一个transient修饰的Node数组，存储HashMap中的元素；size表示HashMap中元素的个数；threshold表示HashMap的扩容阈值，即当元素个数达到这个值时就需要扩容；loadFactor是负载因子，用于决定HashMap何时需要扩容。

以下是HashMap的主要方法：

1. put(K key, V value) ：将指定的键值对添加到HashMap中，如果键已经存在，则更新对应的值。

2. get(Object key)：获取指定键对应的值，如果键不存在则返回null。

3. remove(Object key)：从HashMap中删除指定的键值对，如果键不存在则返回null。

4. clear()：从HashMap中删除所有的键值对。

5. resize()：扩容HashMap，将table的大小增加一倍。

6. hash(Object key)：计算键的哈希值。

7. getNode(int hash, Object key)：获取指定键的节点。

8. putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)：实际执行put操作的方法，会根据指定的参数决定是否更新已有键的值、是否删除过期键等。

HashMap的put方法实现如下：

public V put(K key, V value) {
    // 计算键的哈希值
    int hash = hash(key);
    // 计算键在table数组中的索引
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 遍历桶中的链表，查找指定键
    for (Node<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            // 如果键已经存在，则更新对应的值
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    // 如果指定键不存在，则创建新的节点，并将其添加到桶的链表中
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

在这个方法中，我们首先计算键的哈希值，然后计算键在table数组中的索引。接着，我们遍历桶中的链表，查找指定键，如果键已经存在，则更新对应的值。否则，我们创建新的节点，并将其添加到桶的链表中。

HashMap的get方法实现如下：

public V get(Object key) {
    // 计算键的哈希值
    int hash = hash(key);
    // 计算键在table数组中的索引
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 遍历桶中的链表，查找指定键
    for (Node<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            // 如果找到指定键，则返回其对应的值
            return e.value;
        }
    }
    // 如果指定键不存在，则返回null
    return null;
}

在这个方法中，我们首先计算键的哈希值，然后计算键在table数组中的索引。接着，我们遍历桶中的链表，查找指定键，如果找到指定键，则返回其对应的值。

HashMap的remove方法实现如下：

public V remove(Object key) {
    // 计算键的哈希值
    int hash = hash(key);
    // 计算键在table数组中的索引
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 遍历桶中的链表，查找指定键
    Node<K,V> prev = table[i];
    Node<K,V> e = prev;
    while (e != null) {
        Node<K,V> next = e.next;
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            modCount++;
            size--;
            if (prev == e) {
                table[i] = next;
            } else {
                prev.next = next;
            }
            e.recordRemoval(this);
            return e.value;
        }
        prev = e;
        e = next;
    }
    // 如果指定键不存在，则返回null
    return null;
}

在这个方法中，我们首先计算键的哈希值，然后计算键在table数组中的索引。接着，我们遍历桶中的链表，查找指定键，如果找到指定键，则从链表中删除节点，并返回其对应的值。否则，我们返回null。

以上就是HashMap源码的详细解释。HashMap是一个非常常用且实用的数据结构，它的实现原理也非常值得深入学习和理解。