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2.HashMap的put(key,value)和get(key)过程
7.为什么jdk1.8之后要对hashmap进行了红黑树的改动？
8.jdk1.8对hashmap除了对红黑树的改动还有哪些改动呢？
9.扩容是在原有的hashmap中扩还是新建一个hashmap对象？如果是后者？旧hashmap怎么处理？
1.请你说说java中hashmap的原理
在jdk1.7前，hashMap底层是由数组和链表实现的，key值会通过hashCode()方法计算出哈希值并映射到数组的槽位，当多个key值映射到同一个槽位时，则会以链表形式放到同一个槽位。
Jdk1.8时得到优化，链表长度超过8时将链表转换为红黑树，提高查询性能。（延伸→为什么要转换为红黑树？跳转至第七题）
Hashmap的默认初始容量为 16，负载因子为 0.75。也就是说，当存储的元素数量超过 16x0.75=12 个时， Hashap会触发扩容操作，容量x2并重新分配元素位置。这种扩容是比较耗时的操作，频繁扩容会影响性能。
2.HashMap的put(key,value)和get(key)过程
在put时，
我们将key/value传给put，它调用hashCode计算hash从而得到插槽位置，
并判断这个插槽位置是否已经被占用，没有的话就直接存入，
有的话就遍历这个位置的链表或红黑树看看是否有相同的键，
有的话就更新这个键的值，没有的话就直接存入到链表或数据结构；
然后hashmap开始判断链表的长度是否超过阈值，
是的话就转换为红黑树进行存储；
之后hashmap检查键值对的数量与数组长度比值是否达到负载因子，是的话就进行扩容。
在get时，
我们将key传给get，它调用hashCode计算hash从而得到插槽位置，
进一步调用equals方法确定键值对，从而取出value值。
3.在使用hashmap时，有哪些提升性能的技巧？
1.合理设置hashmap的初始容量和负载因子，尽量减少扩容操作
2.尽量让hash值均匀分布，避免哈希碰撞
3.选择合适的数据类型，使用合适的数据结构:LinkedHashMap(插入顺序存储)、ConcurrentHashMap(高并发线程安全)、TreeMap (可以排序)
4.什么是哈希碰撞？怎么解决哈希碰撞？
Hash 碰撞是指不同的数据通过哈希算法计算后得到相同的哈希值,映射到了哈希表的同一个位置,发生”碰撞”解决方案:
1.拉链法(链地址法): 将哈希表的每一个槽的位置变成一个链表,将哈希值相同的键存储到同一个链表中
2.开放寻址法: 如果出现碰撞,就寻找哈希表下一个可用的位置.
3.再哈希法(双重哈希): 在出现碰撞时,使用第二个哈希函数计算新的索引位置, 减少碰撞的概率
5.谈一谈hashmap的扩容操作？
hashMap默认的负载因子是0.75，即如果hashmap中的元素个数超过了总容量75%，，则会触发扩容，扩容分为两个步骤：
- 第1步是对哈希表长度的扩展（2倍）
- 第2步是将旧哈希表中的数据放到新的哈希表中。
因为hashmap的初始容量是16，转换为2进制就是有四位（2的四次方），每次扩容都是乘以2，也就是位数+1，每次扩容的时候元素的hash值也会发生变化，这时候只需要看hash值新增的那个位是0还是1即可，如果是1那该元素在新hashmap的新位置为：旧位置+旧hashmap容量。
因此，hashmap扩容之后，部分元素的位置会发生变化，但不需要去重新计算哈希值，但即使如此hashmap的扩容操作还是一个比较耗时的操作，我们要尽可能减少hashmap的扩容。
延伸→怎么减少扩容？→（设置大一点的初始容量和负载因子）
延伸→初始容量和负载因子越大越好吗？（问题6）
延伸→扩容是在原有的hashmap中扩还是新建一个hashmap对象？如果是后者？旧hashmap怎么处理？（问题9）
6.hashmap的初始容量和负载因子越大越好吗？
不是的，初始容量设置的大一点确实是可以减少扩容操作，但同时带来的问题就是内存空间的浪费，而负载因子大一点确实也能减少扩容操作，但太大也会影响性能，最极端的例子就是当负载因子为1时，虽然可以减少扩容次数，提高内存利用率，但它增加了哈希冲突的可能性。冲突过多会导致桶内链表或红黑树变长，降低查找插入和删除的效率。因此，负载因子1.0会使得时间复杂度劣化为 0(n)，不利于 Hashap的高效运行。
7.为什么jdk1.8之后要对hashmap进行了红黑树的改动？
在 JDK 1.8之前， Hashmap 使用链表来解决哈希冲突。当哈希冲突较多时，链表中的元素增多，查找、插入和删除的时间复杂度从 O(1) 退化为 O(n)。
因此在JDK1.8引入红黑树，将链表长度超过一定阈值(默认 8)时的链表转换为红黑树，避免性能急剧下降。当链表长度降到6以下时红黑树会重新退化为链表，保持简单高效。
红黑树是一种平衡二叉搜索树，插入、删除、查找操作的时间复杂度为 Ò(log n)，在元素多的情况下远优于链表的 O(n)。
延伸→既然红黑树效率这么高，那为什么不直接用红黑树就好了，还要用链表呢?
因为红黑树节点的大小是普通节点大小的两倍，所以为了节省内存空间不会直接只用红黑树，只有当节点到达一定数量才会转成红黑树，这里定义的是 8。
为什么是 8 呢?通过计算表明这个长度是时间和空间的平衡点。
8.jdk1.8对hashmap除了对红黑树的改动还有哪些改动呢？
1.优化了哈希值的计算
2.将头插法改成了尾插法
3.优化了扩容机制，在jdk1.8之前，是将所有元素重新计算哈希值，然后根据哈希值重新寻找插入的哈希桶，在idk1.8之后是如果是旧数组中对应的新数组的位置，就直接复制到新数组当中，如果不对应，就计算元素的哈希值，并找到插入的哈希桶
9.扩容是在原有的hashmap中扩还是新建一个hashmap对象？如果是后者？旧hashmap怎么处理？
在Java中的HashMap实现中，当HashMap需要扩容时，它会创建一个新的HashMap实例，并将旧HashMap中的所有元素重新计算哈希值后插入到新的HashMap中。这个过程称为rehashing。
具体来说，当HashMap中的元素数量超过其容量（capacity）和加载因子（load factor）的乘积时，HashMap会进行扩容。扩容操作通常包括以下几个步骤：
- 创建一个新的HashMap实例，其容量通常是原HashMap容量的两倍。
- 遍历原HashMap中的所有元素。
- 对于每个元素，根据新的容量重新计算其哈希值。（jdk1.8前）
- 将元素插入到新的HashMap中。
- 将原HashMap中的所有引用指向新的HashMap。
这个过程中，旧的HashMap实例不会被修改，而是被新的HashMap实例替代。这样做的好处是可以减少在扩容过程中对HashMap操作的影响，因为元素的插入和查找操作不需要在扩容的同时进行。不过，这也意味着在扩容过程中，HashMap可能会暂时占用更多的内存，因为旧的HashMap实例和新的HashMap实例会同时存在，直到所有的元素都被迁移到新的HashMap中。
总而言之就是：是新建一个容量为旧容量两倍的hashmap，然后把旧hashmap的元素迁移过去，旧hashmap之后会被JVM的垃圾回收机制回收。
（这里可能会被面试官延伸到JVM和垃圾回收机制那边）
10.hashmap有什么缺点呢？
hashmap比较明显的两个缺点就是扩容操作开销大和线程不安全。
hashmap不是线程安全的，hashmap在多线程会存在下面的问题:
JDK 1.7 HashMap 采用数组 +链表的数据结构，多线程背景下，在数组扩容的时候，存在 Entry 链死循环和数据丢失问题。
JDK 1.8 HashMap 采用数组 + 链表+ 红黑二叉树的数据结构，优化了 1.7 中数组扩容的方案，解决了Entry 链死循环和数据丢失问题。但是多线程背景下，put 方法存在数据覆盖的问题。
如果要保证线程安全，可以使用ConurrentHashMap这个数据结构。
（这里可能可以把面试官引入ConurrentHashMap这个知识点来）
标签：扩容,10,面试题,java,hashmap,黑树,链表,哈希,HashMap From： https://blog.csdn.net/csdn3043663729/article/details/144164981