Java面试题之HashMap阿里面试必问知识点，你会吗？

面试官Q1：你用过HashMap，你能跟我说说它的数据结构吗？

HashMap作为一种容器类型，无论你是否了解过其内部的实现原理，它的大名已经频频出现在各种互联网Java面试题中了。从基本的使用角度来说，它很简单，但从其内部的实现来看，它又并非想象中那么容易。如果你一定要问了解其内部实现与否对于写程序究竟有多大影响，我不能给出一个确切的答案。但是作为一名合格程序员，对于这种遍地都在谈论的技术不应该不为所动。下面我们将自己实现一个简易版HashMap，然后通过阅读HashMap的源码逐步来认识HashMap的底层数据结构。

简易HashMap V1.0版本

V1.0版本我们需要实现Map的几个重要的功能：

• 可以存放键值对

• 可以根据键查找到值

• 键不能重复

 1public class CustomHashMap {
 2    CustomEntry[] arr = new CustomEntry[990];
 3    int size;
 4
 5    public void put(Object key, Object value) {
 6        CustomEntry e = new CustomEntry(key, value);
 7        for (int i = 0; i < size; i++) {
 8            if (arr[i].key.equals(key)) {
 9                //如果有key值相等，直接覆盖value
10                arr[i].value = value;
11                return;
12            }
13        }
14        arr[size++] = e;
15    }
16
17    public Object get(Object key) {
18        for (int i = 0; i < size; i++) {
19            if (arr[i].key.equals(key)) {
20                return arr[i].value;
21            }
22        }
23        return null;
24    }
25
26    public boolean containsKey(Object key) {
27        for (int i = 0; i < size; i++) {
28            if (arr[i].key.equals(key)) {
29                return true;
30            }
31        }
32        return false;
33    }
34
35    public static void main(String[] args) {
36        CustomHashMap map = new CustomHashMap();
37        map.put("k1", "v1");
38        map.put("k2", "v2");
39        map.put("k2", "v4");
40        System.out.println(map.get("k2"));
41    }
42
43}
44
45class CustomEntry {
46    Object key;
47    Object value;
48
49    public CustomEntry(Object key, Object value) {
50        super();
51        this.key = key;
52        this.value = value;
53    }
54
55    public Object getKey() {
56        return key;
57    }
58
59    public void setKey(Object key) {
60        this.key = key;
61    }
62
63    public Object getValue() {
64        return value;
65    }
66
67    public void setValue(Object value) {
68        this.value = value;
69    }
70
71}

上面就是我们自定义的简单Map实现，可以完成V1.0提出的几个功能点，但是大家有木有发现，这个Map是基于数组实现的，不管是put还是get方法，每次都要循环去做数据的对比，可想而知效率会很低，现在数组长度只有990，那如果数组的长度很长了，岂不是要循环很多次。既然问题出现了，我们有没有更好的办法做改进，使得效率提升，答案是肯定，下面就是V2.0版本升级。

简易HashMap V2.0版本

V2.0版本需要处理问题如下：

• 减少遍历次数，提升存取数据效率

在做改进之前，我们先思考一下，有没有什么方式可以在我们放数据的时候，通过一次定位，就能将这个数放到某个位置，而再我们获取数据的时候，直接通过一次定位就能找到我们想要的数据，那样我们就减少了很多迭代遍历次数。

接下来，我们需要介绍一下哈希表的相关知识

在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能

数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)

线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)

二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。

哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。

我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。

比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。

存储位置 = f(关键字)

其中，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。举个例子，比如我们要在哈希表中执行插入操作：

查找操作同理，先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中对应地址取出即可。既然思路有了，那我们继续改进呗！

 1public class CustomHashMap {
 2    CustomEntry[] arr = new CustomEntry[999];
 3
 4    public void put(Object key, Object value) {
 5        CustomEntry entry = new CustomEntry(key, value);
 6        //使用Hash码对999取余数，那么余数的范围肯定在0到998之间
 7        //你可能也发现了，不管怎么取余数，余数也会有冲突的时候(暂时先不考虑，后面慢慢道来)
 8        //至少现在我们存数据的效率明显提升了，key.hashCode() % 999 相同的key算出来的结果肯定是一样的
 9        int a = key.hashCode() % 999;
10        arr[a] = entry;
11    }
12
13    public Object get(Object key) {
14        //取数的时候也通过一次定位就找到了数据，效率明显得到提升
15        return arr[key.hashCode() % 999].value;
16    }
17
18    public static void main(String[] args) {
19        CustomHashMap map = new CustomHashMap();
20        map.put("k1", "v1");
21        map.put("k2", "v2");
22        System.out.println(map.get("k2"));
23    }
24
25}
26
27class CustomEntry {
28    Object key;
29    Object value;
30
31    public CustomEntry(Object key, Object value) {
32        super();
33        this.key = key;
34        this.value = value;
35    }
36
37    public Object getKey() {
38        return key;
39    }
40
41    public void setKey(Object key) {
42        this.key = key;
43    }
44
45    public Object getValue() {
46        return value;
47    }
48
49    public void setValue(Object value) {
50        this.value = value;
51    }
52}

通过上面的代码，我们知道余数也有冲突的时候，不一样的key计算出相同的地址，那么这个时候我们又要怎么处理呢？

哈希冲突

如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢？哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。

通过上面的说明知道，HashMap的底层是基于数组+链表的方式，此时，我们需要再对V2.0的Map再次升级

简易HashMap V3.0版本

V3.0版本需要处理问题如下：

• 存取数据的结构改进

代码如下：

 1public class CustomHashMap {
 2    LinkedList[] arr = new LinkedList[999];
 3
 4    public void put(Object key, Object value) {
 5        CustomEntry entry = new CustomEntry(key, value);
 6        int a = key.hashCode() % arr.length;
 7        if (arr[a] == null) {
 8            LinkedList list = new LinkedList();
 9            list.add(entry);
10            arr[a] = list;
11        } else {
12            LinkedList list = arr[a];
13            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
14                CustomEntry e = (CustomEntry) list.get(i);
15                if (entry.key.equals(key)) {
16                    e.value = value;// 键值重复需要覆盖
17                    return;
18                }
19            }
20            arr[a].add(entry);
21        }
22    }
23
24    public Object get(Object key) {
25        int a = key.hashCode() % arr.length;
26        if (arr[a] != null) {
27            LinkedList list = arr[a];
28            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
29                CustomEntry entry = (CustomEntry) list.get(i);
30                if (entry.key.equals(key)) {
31                    return entry.value;
32                }
33            }
34        }
35        return null;
36    }
37
38    public static void main(String[] args) {
39        CustomHashMap map = new CustomHashMap();
40        map.put("k1", "v1");
41        map.put("k2", "v2");
42        map.put("k2", "v3");
43        System.out.println(map.get("k2"));
44    }
45
46}
47
48class CustomEntry {
49    Object key;
50    Object value;
51
52    public CustomEntry(Object key, Object value) {
53        super();
54        this.key = key;
55        this.value = value;
56    }
57
58    public Object getKey() {
59        return key;
60    }
61
62    public void setKey(Object key) {
63        this.key = key;
64    }
65
66    public Object getValue() {
67        return value;
68    }
69
70    public void setValue(Object value) {
71        this.value = value;
72    }
73
74}

最终的数据结构如下：

简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。

HashMap源码

从上面的推导过程，我们逐渐清晰的认识了HashMap的实现原理，下面我们通过阅读部分源码，来看看HashMap(基于JDK1.7版本)

1transient Entry[] table;  
2
3static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
4    final K key;  
5    V value;  
6    Entry<K,V> next;  
7    final int hash;  
8    ...
9}  

可以看出，HashMap中维护了一个Entry为元素的table，transient修饰表示不参与序列化。每个Entry元素存储了指向下一个元素的引用，构成了链表。

put方法实现

 1public V put(K key, V value) {  
 2    // HashMap允许存放null键和null值。  
 3    // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。  
 4    if (key == null)  
 5        return putForNullKey(value);  
 6    // 根据key的keyCode重新计算hash值。  
 7    int hash = hash(key.hashCode());  
 8    // 搜索指定hash值在对应table中的索引。  
 9    int i = indexFor(hash, table.length);  
10    // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。  
11    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
12        Object k;  
13        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
14            V oldValue = e.value;  
15            e.value = value;  
16            e.recordAccess(this);  
17            return oldValue;  
18        }  
19    }  
20    // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。  
21    modCount++;  
22    // 将key、value添加到i索引处。  
23    addEntry(hash, key, value, i);  
24    return null;  
25}  

从源码可以看出，大致过程是，当我们向HashMap中put一个元素时，首先判断key是否为null，不为null则根据key的hashCode，重新获得hash值，根据hash值通过indexFor方法获取元素对应哈希桶的索引，遍历哈希桶中的元素，如果存在元素与key的hash值相同以及key相同，则更新原entry的value值；如果不存在相同的key，则将新元素从头部插入。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

看一下重hash的方法：

1static int hash(int h) {  
2    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);  
3    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);  
4}  

此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。在HashMap中，我们希望元素尽可能的离散均匀的分布到每一个hash桶中，因此，这边给出了一个indexFor方法：

1static int indexFor(int h, int length) {  
2    return h & (length-1);  
3}  

这段代码使用 & 运算代替取模(上面我们自己实现的方式就是取模)，效率更高。

再来看一眼addEntry方法：

 1void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
 2    // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry   
 3    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  
 4    // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry  
 5    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);  
 6    // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限  
 7    if (size++ >= threshold)  
 8    // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。  
 9        resize(2 * table.length);  
10}   

很明显，这边代码做的事情就是从头插入新元素；如果size超过了阈值threshold，就调用resize方法扩容两倍，至于，为什么要扩容成原来的2倍，请参考，此节不是我们要说的重点。

get方法实现

 1public V get(Object key) {  
 2    if (key == null)  
 3        return getForNullKey();  
 4    int hash = hash(key.hashCode());  
 5    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];  
 6        e != null;  
 7        e = e.next) {  
 8        Object k;  
 9        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))  
10            return e.value;  
11    }  
12    return null;  
13}   

这段代码很容易理解，首先根据key的hashCode计算hash值，根据hash值确定桶的位置，然后遍历。

现在，大家都应该对HashMap的底层结构有了更深刻的认识吧，下面笔者对于面试时可能出现的关于HashMap相关的面试题，做了一下梳理，大致如下：

• 你了解HashMap的底层数据结构吗？(本文已做梳理)

• 为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

• HashMap何时扩容以及它的扩容机制？

• HashMap的键一般使用的String类型，还可以用别的对象吗？

• HashMap是线程安全的吗，如何实现线程安全？