散列表

   概要

   散列表也叫哈希表（hash table)，是存储Key-Value映射的集合。对于某一个Key，散列表可以在接近O(1)的时间内进行读写操作。

   散列表通过哈希函数实现Key和数组下标的转换，每个键值对都会通过哈希函数计算出一个索引，然后存储在对应的位置上。通过开放寻址法和链表法来解决哈希冲突 。

   散列表在本质上也是一个数组，可以根据下标，进行元素的随机访问。

   一、Java中的hashMap

   HashMap 是 Java 中的一种数据结构，用于存储键值对。它实际上是基于散列表（hash table）实现的。

   HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干。 

   HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。

   1. 写操作（Put）方法的原理

   写操作就是在散列表中插入新的键值对（在JDK中叫做Entry）

   1)   通过哈希函数来确定Entry的插入位置（index）

   2）如果该位置没有元素，就把这个Entry填充进去，但是，由于数组的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，不同的key通过哈希函数获得的下标可能是相同的。这种情况就叫做哈希冲突。

  解决哈希冲突的方法主要有两种：开放寻址法和链表法。在Java中，针对解决哈希冲突，ThreadLocal所使用的就是开放寻址法，HashMap中采用的链表法。

  链表法：HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表即可，采用头插法（HashMap的发明者认为，后插入的Entry被查找的可能性更大。）

   2. 读操作（Get）方法的原理
   1) 通过哈希函数，把key转化为对应的index

   2) 通过index找到对应的元素，由于刚才所说的Hash冲突，同一个位置有可能匹配到多个Entry，这时候就需要顺着对应链表的头节点，一个一个向下来查找。

   3. 扩容（Resize）的原理
  既然散列表是基于数组实现的，那么散列表也要涉及扩容的问题

当经过多次元素插入，散列表达到一定饱和度时，key映射位置发生冲突的概率会逐渐提高。这样一来，大量元素拥挤在相同的数组下标位置，形成很长的链表，对后续插入操作和查询操作的性能都有很大影响。

   1）影响扩容的两个因素
   Capacity：HashMap的当前长度
   LoadFactor：HashMap的负载因子，默认值为0.75f

   2）衡量HashMap需要进行扩容条件
   HashMap.size >= Capacity * LoadFactor

   3）扩容步骤
   扩容：创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍
   重新Hash：遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组中。
   经过扩容，原本拥挤的散列表重新变得稀疏，原有的Entry也重新得到了尽可能均匀的分配

   4.  HashMap默认的初始长度

   1)  初始长度
   HashMap的默认初始长度是16，并且每次自动扩展或者手动初始化时，长度必须是2的幂

   原因：之所以选择16，是为了服务于从Key映射到index的hash算法。长度16或者其他2的幂，Length-1的值是所有二进制位全为1，这种情况下，index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的。

   说明：如果长度为其他情况，那么有些index结果的出现几率会更大，而有些index结果永远不会出现。不符合Hash算法均匀分布的原则。

   2）哈希函数

   从Key映射到HashMap数组的对应位置，会用到一个Hash函数：

   index = HashCode（Key） & （Length - 1）

   说明：取模运算的方式固然简单，但是效率很低。为了实现高效的Hash算法，HashMap的发明者采用了位运算的方式。

   5. 高并发下，为什么HashMap可能会出现死锁

   6. Java8中，HashMap的结构有什么样的优化？