HashMap底层实现：数组+链表+红黑树解析

"HashMap是Java中常用的集合类之一，它基于哈希表的实现，提供了高效的插入、删除和查找操作。HashMap内部使用了一个数组（数组的每个元素是Node类型，Node是HashMap的基本存储单元，包含键值对key-value）结合链表和红黑树的数据结构。初始容量为16，并且在需要时会自动扩容。HashMap的核心操作`put(key, value)`首先通过`hash(key)`计算key的哈希值，然后利用位与运算`(length - 1) & hash`确定元素在数组中的位置（index）。如果多个元素哈希到同一个索引，它们会形成链表，新插入的元素作为链表的新节点。当链表达到一定长度（默认8）时，链表会转换为红黑树，以保持查找效率。二叉查找树（BST）是一种特殊的二叉树，其中每个节点的左子树只包含小于当前节点的节点，右子树包含大于当前节点的节点，且左右子树都是平衡的。红黑树是对BST的一种优化，保证了插入和删除操作的平均时间复杂度为O(logn)。" 在HashMap中，`put`操作的过程如下： 1. 计算键key的哈希值`hash`。 2. 使用`(length - 1) & hash`得到索引`index`，将键值对放入数组`tab`的对应位置。 3. 如果数组该位置为空，直接创建一个新的Node对象插入。 4. 如果已有Node，检查是否需要形成链表或红黑树。如果形成链表，新插入的Node将成为链表的尾部。当链表长度达到8，会将链表转换为红黑树。 5. 在红黑树中插入节点时，会根据二叉查找树的规则调整树结构，以保持平衡。 HashMap的自动扩容机制确保了在元素数量增加时，仍能保持较高的性能。当数组达到其容量的75%时，HashMap会进行扩容，新容量为原来的2倍。扩容过程中，需要重新计算所有元素的索引并重新插入，这是一个相对耗时的操作，因此在预知大量元素要插入时，可以手动设置初始容量以减少扩容次数。 总结来说，HashMap通过哈希算法和数组+链表/红黑树的组合，实现了高效的数据存储和检索。其核心在于哈希函数的使用，使得大部分情况下查找时间复杂度接近O(1)，而链表和红黑树的引入则解决了哈希冲突问题，保证了在冲突较多的情况下依然能维持良好的性能。