Java爲數據結構中的映射定義了一個接口java.util.Map,然後HashMap是這個接口其中的一個實現類 他的內部實現在java1.7及之前是一種叫鏈表散列的數據結構,也就是數組加鏈表的數據結構實現的
當調用Put方法存值時,會先調用hashcode方法計算出key的哈希值,然後將key和value放入這個哈希值對應的數組下的鏈表中.（HashMap允許一條記錄的鍵爲null，允許多條記錄的值爲null,因爲在計算哈希值時,會先判斷key是否爲Null,如果爲null 就將數據放入map的首位）
當調用get方法取值時 會根據key值計算出hashcode去查找對應的數組,然後在數組中再根據key值查詢對應的value值
簡單來說 哈希算法可以將數據分到一排哈希桶中,將哈希值相同的數據放到同一個
哈希桶,如果倆個對象相同 hash值肯定相同,但是hash值相同倆個對象不一定相同 比如”Ea”和”FB” hash值相同,但是對象不同
1.爲什麼HashMap能保證Key的唯一性?
因爲HashMap在put存數據時會先通過key的hash值找到數據在哪個數組元素對應的鏈表中,然後遍歷鏈表找到key值對應的value值,如果已經有值就進行修改,這樣就使key值變爲了唯一的(自定義對象需要重寫hashCode和Equals方法)
爲什麼要重寫hashCode方法:因爲在默認的情況下，hashCode方法是將對象的存儲地址進行映射,當新建倆個自定義對象時不同的對象存儲地址肯定不同,所以所得的hashCode值也肯定不同
爲什麼要重寫equals方法:因爲要判斷兩個對象在邏輯上是否相等，需要根據類的成員變量來判斷兩個類的實例是否相等，而繼承Object中的equals方法只能判斷兩個引用變量是否是同一個對象
2.爲什麼HashMap需要使用哈希算法?
因爲效率.如果每增加一個元素就檢查一次，那麼當元素很多時，後添加到集合中的元素比較的次數就非常多了。也就是說，如果集合中現在已經有1000個元素，那麼第1001個元素加入集合時，它就要調用1000次equals方法。這顯然會大大降低效率。計算哈希值相當於計算索引,通過索引去存取值可以大大的加快運算的效率 因爲實際調用equals方法的次數就大大降低了，幾乎只需要一兩次
拓展:
Hashmap,HashTable,LinkedHashMap,TreeMap
(1) HashMap：它根據鍵的hashCode值存儲數據，大多數情況下可以直接定位到它的值，因而具有很快的訪問速度，但遍歷順序卻是不確定的。 HashMap最多隻允許一條記錄的鍵爲null，允許多條記錄的值爲null。HashMap非線程安全，即任一時刻可以有多個線程同時寫HashMap，可能會導致數據的不一致。如果需要滿足線程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有線程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
(2) Hashtable：Hashtable是遺留類，很多映射的常用功能與HashMap類似，不同的是它承自Dictionary類，並且是線程安全的，任一時間只有一個線程能寫Hashtable，併發性不如ConcurrentHashMap，因爲ConcurrentHashMap引入了分段鎖。Hashtable不建議在新代碼中使用，不需要線程安全的場合可以用HashMap替換，需要線程安全的場合可以用ConcurrentHashMap替換。
(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一個子類，保存了記錄的插入順序，在用Iterator遍歷LinkedHashMap時，先得到的記錄肯定是先插入的，也可以在構造時帶參數，按照訪問次序排序。
(4) TreeMap：TreeMap實現SortedMap接口，能夠把它保存的記錄根據鍵排序，默認是按鍵值的升序排序，也可以指定排序的比較器，當用Iterator遍歷TreeMap時，得到的記錄是排過序的。如果使用排序的映射，建議使用TreeMap。在使用TreeMap時，key必須實現Comparable接口或者在構造TreeMap傳入自定義的Comparator，否則會在運行時拋出java.lang.ClassCastException類型的異常。
對於上述四種Map類型的類，要求映射中的key是不可變對象。不可變對象是該對象在創建後它的哈希值不會被改變。如果對象的哈希值發生變化，Map對象很可能就定位不到映射的位置了。
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Java 1.8數組+鏈表+紅黑樹
當鏈表長度大於默認值8時,就會默認轉換爲紅黑樹 增加HashMap的性能
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ConcurrentHashMap(king可瑞特) 分段鎖
對數據使用分段加載同步鎖,默認可以同時併發16個線程去同時操作數據,相比Hashtable的同步併發量更高,效率也更快