Java 集合系列10之 HashMap详细介绍(源码解析)和使用示例
转载 http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3310835.html
https://tech.meituan.com/java-hashmap.html
目录
第1部分 HashMap介绍
第2部分 HashMap数据结构
第3部分 HashMap源码解析(基于JDK1.8)
第3.1部分 HashMap的属性
第3.2部分 HashMap的构造函数
第3.3部分 HashMap的主要函数
第3.4部分 HashMap实现的Cloneable接口
第3.5部分 HashMap实现的Serializable接口
第4部分 HashMap遍历方式
第5部分 HashMap十问
第1部分 HashMap介绍
HashMap简介
HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。
HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
HashMap 的扩容开销很大（需要创建新数组、重新哈希、分配等等）所以有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行扩容（resize）操作（即重建内部数据结构），即将哈希表的桶数(buckets)调整为当前的2倍。
通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点），过低的话频繁进行扩容（resize），导致性能降低。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少进行扩容（resize）操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生扩容操作。
HashMap的构造函数
HashMap共有4个构造函数,如下：
// 默认构造函数。 HashMap() // 指定“容量大小”的构造函数 HashMap(int initialCapacity) // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) // 包含“子Map”的构造函数 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
第2部分 HashMap数据结构
HashMap的继承关系
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { }
HashMap与Map关系如下图：
从图中可以看出：
(01) HashMap继承于AbstractMap类，实现了Map接口。Map是"key-value键值对"接口，AbstractMap实现了"键值对"的通用函数接口。
(02) HashMap是通过"拉链法"实现的哈希表。它包括几个重要的成员变量：table, size, threshold, loadFactor, modCount。
table是一个Note[]数组类型，而Note实际上就是一个单向链表。哈希表的"key-value键值对"都是存储在Note数组中的。
size是HashMap的大小，它是HashMap保存的键值对的数量。
threshold是HashMap的阈值，用于判断是否需要调整HashMap的容量。threshold的值="容量*加载因子"，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
loadFactor就是加载因子。
modCount是用来实现fail-fast机制的。
第3部分 HashMap源码解析(基于JDK1.8)
为了更了解HashMap的原理，下面对HashMap源码代码作出分析。
在详细介绍HashMap的代码之前，我们需要了解：HashMap就是一个散列表，它是通过“拉链法”解决哈希冲突的。
还需要再补充说明的一点是影响HashMap性能的有两个参数：初始容量(initialCapacity) 和加载因子(loadFactor)。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行扩容操作（即重建内部数据结构），即将哈希表的桶数(buckets)调整为当前的2倍。
第3.1部分 HashMap的属性
3.1.1 HashMap中静态属性和实例属性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ // 默认的初始容量是16，必须是2的幂。 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换） static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 一个桶中链表的树化阈值，当桶中元素个数超过这个值时，需要使用红黑树节点替换链表节点 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 一个桶中红黑树链表化的阈值 当扩容时，桶中元素个数小于这个值，就会把树形的桶元素 还原为链表结构 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 哈希表的最小树形化的桶的容量，当哈希表中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化，否则只会扩容，而不进行树化 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 存储数据的Node数组，长度是2的幂。 transient Node[] table; // HashMap的大小，它是HashMap保存的键值对的数量 transient int size; // HashMap的阈值，用于判断是否需要调整HashMap的容量（threshold = 容量*加载因子） int threshold; // 加载因子实际大小 final float loadFactor; // HashMap被改变的次数 transient volatile int modCount; }
HashMap中的key-value都是存储在Node数组中的。
3.1.2 数据节点Node的数据结构
说明： 在jdk1.8中“链地址”是由数组+链表+红黑树组成，所以HashMap桶中有两种结构，链表结构和红黑树结构
链表结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; //key的hash值（高16和低16异或） final K key; V value; Node<K,V> next; // 指向下一个节点 }
其中Note类型，我们可以看出 Note实际上就是一个单向链表，Note实现了Map.Entry 接口，即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数。这些都是基本的读取/修改key、value值的函数。
红黑树结构
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // 树化后的节点的父节点 TreeNode<K,V> left; // 树的左子节点 TreeNode<K,V> right; // 树的右子节点 TreeNode<K,V> prev; // 在由链表树化时节点的前驱节点 boolean red; //节点颜色 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } }
由于它继承自 LinkedHashMap.Entry ，而 LinkedHashMap.Entry 继承自 HashMap.Node ，所以它也拥有Node类中属性（hash、key、value、next）以及LinkedHashMap.Entry 的（before、after）属性：
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>{
//内部类Entry static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { super(hash, key, value, next); } } }
第3.2部分 HashMap的构造函数
HashMap共包括4个构造函数
// 默认构造函数, 创建一个空的哈希表，初始容量为 16，加载因子为 0.75 public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } // 创建一个空的哈希表，指定“容量大小" public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } // 创建一个空的哈希表，指定“容量大小”和“加载因子” public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; //根据指定容量设置阈值 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } // 创建一个内容为参数 m 的内容的哈希表 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { tthis.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
说明：如果不是创建一个内容为参数 m 的内容的哈希表，则创建的hashMap对象中Node[] table 为空null，只有在第一次存放元素时table数组会初始化。
tableSizeFor(int)
第三种构造方法调用了tableSizeFor(int)，该方法用来返回大于等于cap的最小2^次幂值；假如你传入的是 7，返回的初始容量为 8 。
static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
说明 请注意，在调用此方法的地方将方法返回值赋值给了threshold。是因为在构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算。
putMapEntries()
第四种构造方法调用了putMapEntries()，这个方法用于向哈希表中添加整个集合
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { int s = m.size(); if (s > 0) { if (table == null) { //数组还是空，初始化参数 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t); } else if (s > threshold) //数组不为空，超过阈值就扩容 resize(); for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value, false, evict); } } }
说明 在HashMap初始化时，符合s大于0 并且 table等于null的情况。
第3.3部分 HashMap的主要函数
确定哈希桶数组索引位置
不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些（避免hash碰撞），尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
以及put、get、remove方法中的计算桶的位置的代码
tab[i = (n - 1) & hash]
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。在HashMap中 通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位置，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
下面举例说明下，n为table的长度。
3.3.1 put()
put() 的作用是对外提供接口，让HashMap对象可以通过put()将“key-value”添加到HashMap中。其原理图：
其源码：
//添加指定的键值对到 Map 中，如果已经存在，就替换 public V put(K key, V value) { //先调用 hash() 方法计算key的hash值（高低位异或） return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 步骤①：tab为空则创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 步骤②：计算index，并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //p 指向要插入的桶第一个元素的位置，如果 p 的哈希值、键和要添加的一样，就停止找，e 指向 p e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 步骤④：判断该链为红黑树 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else {// 步骤⑤：该链为链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //如果要put的元素在链表中不存在，则将元素插到链表后面 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //链表长度大于8转换为红黑树进行处理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // key已经存在直接覆盖value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } //如果要put的元素在链表中存在 if (e != null) { V oldValue = e.value; //替换，返回 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
说明 put方法的过程描述
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。
3.3.2 . 扩容机制
当put时，如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例，那么就会发生resize。在resize的过程，简单的说就是把bucket扩充为2倍，之后重新计算index，而Java里的数组是无法自动扩容的，则使用一个新的数组代替已有的容量小的数组 然后再把旧bucket中元素放到新的bucket中 。
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果oldCap超过最大值，则只调整threshold，返回原来的hash表 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } //新的容量为旧的两倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //如果旧容量小于等于 16，新的阈值就是旧阈值的两倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } //如果旧容量为 0 ，并且旧阈值>0，说明之前创建了哈希表但没有添加元素，初始化容量等于阈值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults //旧容量、旧阈值都是0，说明还没创建哈希表，容量为默认容量，阈值为 容量*加载因子 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } //如果新的阈值为 0 ，就得用 新容量*加载因子 重计算一次 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //更新阈值 threshold = newThr; //创建新链表数组，容量是原来的两倍 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; //遍历:把每个bucket都移动到新的buckets中 if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { //旧的桶置为空，便于GC回收 oldTab[j] = null; //当前 桶只有一个元素，直接赋值给对应位置 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) //如果旧哈希表中这个位置的桶是树形结构，就要把新哈希表里当前桶也变成树形结构 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //保留旧哈希表桶中链表的顺序 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; //do-while 循环赋值给新哈希表 do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
说明 因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。
3.3.3 get()
get() 的作用是获取key对应的value，它的实现代码如下：
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 直接命中 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 未命中 if ((e = first.next) != null) { // 在树中get if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在链表中get do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
说明
1. bucket里的第一个节点，直接命中；
2. 如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry，若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。
3.3.4 remove()
remove() 的作用是删除“键为key”元素
public V remove(Object key) { Node<K,V> e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node<K,V> node = null, e; K k; V v; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }
HashMap实现了Cloneable接口，即实现了clone()方法。
clone()方法的作用很简单，就是克隆一个HashMap对象并返回。
public Object clone() { HashMap<K,V> result; try { result = (HashMap<K,V>)super.clone(); } catch (CloneNotSupportedException e) { // this shouldn't happen, since we are Cloneable throw new InternalError(e); } result.reinitialize(); result.putMapEntries(this, false); return result; }
第3.5部分 HashMap实现的Serializable接口
HashMap实现java.io.Serializable，分别实现了串行读取、写入功能。
串行写入函数是writeObject()，它的作用是将HashMap的“总的容量，实际容量，所有的Entry”都写入到输出流中。
而串行读取函数是readObject()，它的作用是将HashMap的“总的容量，实际容量，所有的Entry”依次读出
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException { int buckets = capacity(); // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff s.defaultWriteObject(); s.writeInt(buckets); s.writeInt(size); internalWriteEntries(s); } /** * Reconstitute the {@code HashMap} instance from a stream (i.e., * deserialize it). */ private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws IOException, ClassNotFoundException { // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff s.defaultReadObject(); reinitialize(); if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " + loadFactor); s.readInt(); // Read and ignore number of buckets int mappings = s.readInt(); // Read number of mappings (size) if (mappings < 0) throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " + mappings); else if (mappings > 0) { // (if zero, use defaults) // Size the table using given load factor only if within // range of 0.25...4.0 float lf = Math.min(Math.max(0.25f, loadFactor), 4.0f); float fc = (float)mappings / lf + 1.0f; int cap = ((fc < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) ? DEFAULT_INITIAL_CAPACITY : (fc >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)fc)); float ft = (float)cap * lf; threshold = ((cap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] tab = (Node<K,V>[])new Node[cap]; table = tab; // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap for (int i = 0; i < mappings; i++) { @SuppressWarnings("unchecked") K key = (K) s.readObject(); @SuppressWarnings("unchecked") V value = (V) s.readObject(); putVal(hash(key), key, value, false, false); } } }
第4部分 HashMap遍历方式
4.1 遍历HashMap的键值对
第一步：根据entrySet()获取HashMap的“键值对”的Set集合。
第二步：通过Iterator迭代器遍历“第一步”得到的集合。
// 假设map是HashMap对象 // map中的key是String类型，value是Integer类型 Integer integ = null; Iterator iter = map.entrySet().iterator(); while(iter.hasNext()) { Map.Entry entry = (Map.Entry)iter.next(); // 获取key key = (String)entry.getKey(); // 获取value integ = (Integer)entry.getValue(); }
4.2 遍历HashMap的键
第一步：根据keySet()获取HashMap的“键”的Set集合。
第二步：通过Iterator迭代器遍历“第一步”得到的集合。
// 假设map是HashMap对象 // map中的key是String类型，value是Integer类型 String key = null; Integer integ = null; Iterator iter = map.keySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { // 获取key key = (String)iter.next(); // 根据key，获取value integ = (Integer)map.get(key); }
4.3 遍历HashMap的值
第一步：根据value()获取HashMap的“值”的集合。
第二步：通过Iterator迭代器遍历“第一步”得到的集合。
// 假设map是HashMap对象 // map中的key是String类型，value是Integer类型 Integer value = null; Collection c = map.values(); Iterator iter= c.iterator(); while (iter.hasNext()) { value = (Integer)iter.next(); }
5.HashMap十问
1. 什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
HashMap是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Node(hash, key, value, next)对象。
2. 你知道HashMap的工作原理吗？
HashMap通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。
3. 你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
4. 你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。
5. 如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap，并且重新调用hash方法。
6.为什么哈希表的容量一定要是 2的整数次幂?
首先，capacity 为 2的整数次幂的话，计算桶的位置 h&(length-1) 就相当于对 length 取模，提升了计算效率；
其次，capacity 为 2 的整数次幂的话，为偶数，这样 capacity-1 为奇数，奇数的最后一位是 1，这样便保证了 h&(capacity-1) 的最后一位可能为 0，也可能为 1（这取决于h的值），即与后的结果可能为偶数，也可能为奇数，这样便可以保证散列的均匀性；
而如果 capacity 为奇数的话，很明显 capacity-1 为偶数，它的最后一位是 0，这样 h&(capacity-1) 的最后一位肯定为 0，即只能为偶数，这样任何 hash 值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间。
因此，哈希表容量取 2 的整数次幂，有以下 2 点好处：
1. 使用减法替代取模，提升计算效率；
2. 为了使不同 hash 值发生碰撞的概率更小，尽可能促使元素在哈希表中均匀地散列。
7.HashMap 中 equals() 和 hashCode() 有什么作用？
HashMap 的添加、获取时需要通过 key 的 hashCode() 进行 hash()，然后计算下标 ( n-1 & hash)，从而获得要找的同的位置。当发生冲突（碰撞）时，利用 key.equals() 方法去链表或树中去查找对应的节点。
8. 通过实现readObject/writeObject两个方法自定义了序列化的内容
在HashMap中table 被变量用transient 所修饰，所以该变量不会被默认的序列化机制序列化，而自定义序列化方法的原因：
1. table 多数情况下是无法被存满的，序列化未使用的部分，浪费空间
2. 同一个键值对在不同 JVM 下，所处的桶位置可能是不同的，在不同的 JVM 下反序列化 table 可能会发生错误。
以上两个问题中，第一个问题比较好理解，第二个问题解释一下。HashMap 的get/put/remove等方法第一步就是根据 hash 找到键所在的桶位置，但如果键没有覆写 hashCode 方法，计算 hash 时最终调用 Object 中的 hashCode 方法。但 Object 中的 hashCode 方法是 native 型的，不同的 JVM 下，可能会有不同的实现，产生的 hash 可能也是不一样的。也就是说同一个键在不同平台下可能会产生不同的 hash，此时再对在同一个 table 继续操作，就会出现问题。
