写在前面:

频繁用到 hashcode() 和 equals()

put(key, value):

先计算 key 的hashcode, 找到对应的bucket,如果这个bucket上面已有key-value对,调用equals() 如果有相等的就覆盖原来的value, 如果没有就把这个key-value添加到链表上

get(key)

先计算key 的hashcode, 找到对应的bucket, 然后在这个bucket上面的链表上找到对应的key-value对(通过equals() 去比较)

摘至API

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了非同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变

此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶(bucket)之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。

HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 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 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

通常,默认加载因子 (.75) 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)。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 rehash 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 rehash 操作。

如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中,则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说,使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。

注意,此实现不是同步的。如果多个线程同时访问一个哈希映射,而其中至少一个线程从结构上修改了该映射,则它必须 保持外部同步。(结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作;仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。)这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作,以防止对映射进行意外的非同步访问,如下所示:

   Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

由所有此类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败(fail fast) 的:在迭代器创建之后,如果从结构上对映射进行修改,除非通过迭代器本身的 remove 方法,其他任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,迭代器很快就会完全失败,而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

注意,迭代器的快速失败行为不能得到保证,一般来说,存在非同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此,编写依赖于此异常的程序的做法是错误的,正确做法是:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

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