hashing(哈希法)的概念
散列法（Hashing）是一种将字符组成的字符串转换为固定长度（一般是更短长度）的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。
对比：Hashtable、HashMap、TreeMap
Hashtable 是早期Java类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持 null 键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。
HashMap与 HashTable主要区别在于 HashMap 不是同步的，支持 null 键和值等。通常情况下，HashMap 进行 put 或者 get 操作，可以达到常数时间的性能，所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选。
TreeMap 则是基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map，和 HashMap 不同，它的 get、put、remove 之类操作都是 O（log(n)）的时间复杂度，具体顺序可以由指定的 Comparator 来决定，或者根据键的自然顺序来判断。
HashMap概念和底层结构
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。HashMap储存的是键值对，HashMap很快。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
HashMap 内部结构：可以看作是数组和链表结合组成的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket），每个桶存储有一个或多个Entry对象，每个Entry对象包含三部分key（键）、value（值），next(指向下一个Entry），通过哈希值决定了Entry对象在这个数组的寻址；哈希值相同的Entry对象（键值对），则以链表形式存储。如果链表大小超过树形转换的阈值（TREEIFY_THRESHOLD= 8），链表就会被改造为树形结构。
hashMap的结构示意图如下：
查询时间复杂度：HashMap的本质可以认为是一个数组，数组的每个索引被称为桶，每个桶里放着一个单链表，一个节点连着一个节点。很明显通过下标来检索数组元素时间复杂度为O(1)，而且遍历链表的时间复杂度是O(n)，所以在链表长度尽可能短的前提下，HashMap的查询复杂度接近O(1)
数组：存储区间连续，占用内存严重，寻址容易，插入删除困难；
链表：存储区间离散，占用内存比较宽松，寻址困难，插入删除容易；
Hashmap综合应用了这两种数据结构，实现了寻址容易，插入删除也容易。
HashMap的工作原理
HashMap的工作原理 ：HashMap是基于散列法（又称哈希法）的原理，使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket（桶）位置来储存Entry对象。HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。并不是仅仅只在bucket中存储值。
HashMap具体的存取过程：
put存值的方法，过程如下：
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
get取值的方法，过程如下:
①.指定key 通过hash函数得到key的hash值
int hash=key.hashCode();
②.调用内部方法 getNode()，得到桶号(一般为hash值对桶数求模)
int index =hash%Entry[].length;
jdk1.6版本后使用位运算替代模运算，int index=hash&( Entry[].length - 1）;
③.比较桶的内部元素是否与key相等，若都不相等，则没有找到。相等，则取出相等记录的value。
④.如果得到 key 所在的桶的头结点恰好是红黑树节点，就调用红黑树节点的 getTreeNode() 方法，否则就遍历链表节点。getTreeNode 方法使通过调用树形节点的 find()方法进行查找。由于之前添加时已经保证这个树是有序的，因此查找时基本就是折半查找，效率很高。
⑤.如果对比节点的哈希值和要查找的哈希值相等，就会判断 key 是否相等，相等就直接返回；不相等就从子树中递归查找。
如何重新调整HashMap的大小
“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”
HashMap的扩容阈值（threshold = capacity* loadFactor 容量范围是16~2的30次方），就是通过它和size进行比较来判断是否需要扩容。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组（jdk1.6，但不超过最大容量），来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。
解决 hash 冲突的常见方法
针对哈希表直接定址可能存在hash冲突，举一个简单的例子，例如：
第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0。记做:Entry[0] = A。
第二个键值对B，通过计算其index也等于0， HashMap会将B.next =A,Entry[0] =B,
第三个键值对C，通过计算其index也等于0，那么C.next = B,Entry[0] = C；
这样我们发现index=0的地方事实上存取了A,B,C三个键值对,它们通过next这个属性链接在一起。 对于不同的元素，可能计算出了相同的函数值，这样就产生了hash 冲突，那要解决冲突，又有哪些方法呢？具体如下：
a. 链地址法：将哈希表的每个单元作为链表的头结点，所有哈希地址为 i 的元素构成一个同义词链表。即发生冲突时就把该关键字链在以该单元为头结点的链表的尾部。
b. 开放定址法：即发生冲突时，去寻找下一个空的哈希地址。只要哈希表足够大，总能找到空的哈希地址。
c. 再哈希法：即发生冲突时，由其他的函数再计算一次哈希值。
d. 建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表，发生冲突时，将冲突的元素放入溢出表。
HashMap采用哪种方法解决冲突的呢？
HashMap 就是使用链地址法来解决冲突的（jdk8中采用平衡树来替代链表存储冲突的元素，但hash() 方法原理相同）。当两个对象的hashcode相同时，它们的bucket位置相同，碰撞就会发生。此时，可以将 put 进来的 K- V 对象插入到链表的尾部。对于储存在同一个bucket位置的链表对象，可通过键对象的equals()方法用来找到键值对。
