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數據結構(數組、鏈表、樹)
- 數組：採用一段連續的存儲單元來存儲數據。對於指定下標的查找，時間複雜度爲 O(1)，但在數組中間以及頭部插入數據時，需要複製移動後面的元素。
- 鏈表：一種在物理存儲單元上非連續、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表中的指針鏈接次序實現的。
- 樹：由 n（n≥1）個有限結點組成的一個具有層次關係的集合，就像是一棵倒掛的樹。
- 哈希表：根據關鍵碼值（Key value）直接進行訪問的數據結構。通過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫做哈希函數，存放記錄的數組就叫做哈希表。
Hashmap的數據結構圖
負載因子
- Hashmap中的loadFactor的字段，主要用來計算map擴容的閾值，如果構造參數不設置的話，它默認的容量是16，loadFactor爲0.75，所以計算查來map發生擴容的閾值爲：12個，只要達到這個閾值，map的數據組就會發生擴容，及調用resize（）方法。
- 對於一個map查詢效率最高的情況肯定是數組中每個地方都有值，且無鏈表狀態，這種理想狀態的查詢效率是最高的，但畢竟是理想狀態，首先map中數組下標的計算規則是(n-1) & hash 原因後面解釋，所以顯示情況中我們很難避免不同的key計算出相同的下標值，這就是哈希衝突，解決方案有很多，hashmap採用的是在發生衝突的時候維護一個單向鏈表將數值維護到鏈表中。
- 至於負載因子爲什麼默認是0.75，肯定是默認情況下在容量與效率之前取的均衡數，在0.75的時候在大多數的情況下是比較優的，理想的情況上邊已經說了，多數還是達不到理想的情況的，比如容量16個，如果這16個的hash值算出來的下標全是一個值，將從數組變成鏈表結構，所以負載因子主要是用來綜合這個鏈表跟數組長度的職能。
索引計算
數組下標的計算規則是(n-1) & hash，針對計算的結果直接對數組進行隨機訪問，這是效率高的原因，所以有效的索引計算方案，盡最大可能減少hash衝突是非常重要的，那麼問題來了，爲啥選用(n-1) & hash的計算規則呢？
首先map的size爲2的n次方，所以說size必然是偶數，n-1必爲單數，即二進制的最低爲必然是1，與hash值做與運算的結果有單數也有雙數，反之的化得到的索引必然爲偶數，導致一半數組位置必然爲空，造成空間的浪費。
第二hashmap重寫了hash算法，見下表，可以看到他對hash只做了無符號右移16爲的操作，也就是取 int 類型的一半，剛好可以將該二進制數對半切開，並且使用位異或運算（如果兩個數對應的位置相反，則結果爲 1，反之爲 0），這樣的話，就能避免上面的情況發生。這就是 hash() 方法的具體實現方式。簡而言之，就是儘量打亂 hashCode 真正參與運算的低 16 位
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static final int hash(Object key) { |
Resize優化
再談hashmap的擴容的優點；再1.7後的優化點主要是再擴容後的數組索引的在即 計算上，在1.7中擴容後是重新計算的entity的索引，1.8後的計算邏輯優化爲：在size 爲4的map擴容後size爲8;二進制爲0010變爲0100即爲像左移動一位，在擴容中只 用判斷原來的 hash 值和左移動的一位（newtable 的值）按位與操作是 0 或 1 就行， 0 的話索引不變，1 的話索引變成原索引加上擴容前數組。
元素的獲取優化
- Hashmap查詢邏輯在上圖也可以看出來，拿到一個key後首先根據key計算出它的對應的數組的下標(這裏多說一句，爲什麼map要用string作爲它的key,因爲java中所有的string數組都保留在jvm的常量池中,即使new的對象的value值也是從常量池中獲取的，且string爲final修飾不會被修改，他的hash值是恆定不變的，所以可以做map的key)，獲取node的鏈表，再去循環鏈表獲取相同key對應的value.鏈表的長度將直接影響查詢的效率；
- 在1.8優化中，在鏈表長度達到8且存儲數量達到64以後會將鏈表維護成一個紅黑樹。
- 紅黑樹與二叉樹的區別就是他允許局部的不平衡，所以可以減少二叉樹的左旋次數與右旋次數，效率上要優與二叉樹。