在刷leetcode的算法題時，HashMap需要大量使用，而且也是面試的高頻問題。這裏記錄了HashMap一些增、刪、改、查的實現細節和時間複雜度，羅列了一些比較有用的方法，以及其它的一些細節。
1、底層數據結構
HashMap在jdk1.7及之前的版本中，由數組+鏈表的結構實現，從jdk1.8開始，由數組+鏈表+紅黑樹的結構實現，這裏在jdk1.8的基礎上探討HashMap。
源碼中維護了一個數組：
1 transient Node<K,V>[] table; 2 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 3 final int hash; 4 final K key; 5 V value; 6 Node<K,V> next; 7 }
這個數組存儲的Node，就包含了我們put時的K與V，K的hash值，以及指向下一個節點的指針next。數組中查詢節點的時間複雜度是O(1)，但是插入、刪除的時間複雜度是O(n)，所以執行插入和刪除操作比較耗時。HashMap中加入鏈表結構來解決這個問題。我們知道，解決hash衝突的一般方法有：開發地址法、二次hash法、拉鍊法等，這裏採用的就是拉鍊法，也就是這裏的數組+鏈表結構了。查找元素時，最好的情況是就在數組中，時間複雜度爲O(1)，最壞的情況是在鏈表的末尾，時間複雜度是O(n)(當然，由於HashMap的擴容機制和良好的hash算法，hash衝突發生得比較少)；插入和刪除的時間複雜度就變成了O(1)了。
jdk1.8加入了紅黑樹，當鏈表的長度達到8的時候就會由鏈表升維爲紅黑樹，當紅黑樹減少到6時又由紅黑樹降到鏈表。這裏需要補充一點的是，紅黑樹的節點佔用的空間比鏈表要大，維護紅黑樹的空間成本比較大，但操作方便；而鏈表正好相反，所以這裏的8和6是一個平衡的值。在鏈表轉爲紅黑樹時，還會判斷當前的Entry的數量是否小於64，小於64時會擴容，減少hash衝突，生成紅黑樹的可能性就小了很多。可見，只有當數量比較多時，維護紅黑樹的效率才比較明顯。
紅黑樹的節點如下，實際上也Node的子類：
1 static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.LinkedHashMapEntry<K,V> { 2 TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links 3 TreeNode<K,V> left; 4 TreeNode<K,V> right; 5 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion 6 boolean red; 7 }
2、構造函數的選擇
HashMap提供了4個構造函數，實際工作中可能會用到下面3個：
1 public HashMap() { 2 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted 3 } 4 public HashMap(int initialCapacity) { 5 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 6 } 7 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { 8 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 9 putMapEntries(m, false); 10 }
這三個構造函數都使用了默認的擴容因子，
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
其值爲0.75，當HashMap當前使用率達到整個容量(capacity)的75%時就會擴容。第一個構造函數使用得最頻繁，會分配默認大小的容量：
1 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
第二個構造函數會指定初始容量，指定容量後通過計算，會分配比該初始值大的最近的2的n次方大小的容量，比如傳入的initialCapacity爲12，實際上會分配16的容量，最大能分配的容量爲；
1 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
第三個可以用於複製指定的HashMap。由於擴容需要執行不少操作，所以肯定是會佔用一些資源的，如果平時開發比較明確需要使用多少容量，最好使用第二個，可以避免頻繁擴容影響性能。
3、元素的插入
插入元素的方法是put(K,V),其基本步驟是：
（1）根據Key算出hash值，(n-1)&hash來確定其在數組中的index(這裏的n表示數組的長度)
（2）如果數組的這個index位置爲空，則直接插入，時間複雜度是O(1)，如果達到擴容條件還會擴容。
（3）如果數組的這個index已經有值了，那就依次遍歷，比價Key來判斷是否已經存在，存在就修改該節點的Value，不存在就新建節點並插在鏈尾。
如果鏈表長度達到了8，此時會升維形成紅黑樹。如果還在鏈表階段，時間複雜度是O(1)+O(k)，這裏O(1)是插入，O(k)是遍歷，由於不會超過8，所以也可以認爲是O(1)。在形成紅黑樹時，還會判斷容量是否小於64，如果是，會擴容。
（4）在第3步中，可能插入前已經是紅黑樹了，那就在紅黑樹中先查找是否存在，存在則修改，不存在則新建並插入。這樣，時間複雜度是O(l)+O(logK)。所以綜合來看，可以理解爲插入一個元素時時間複雜度最好是O(1),最壞是O(logn)
4、獲取元素
獲取元素的方法是get(K),基本步驟是：
（1）根據Key的hash值確定其在數組中的index。
（2）先判斷數組的這個地方是否有節點，沒有則返回null。
（3）如果有，則根據hash和Key判斷第一個節點是否爲目標節點，是則返回其Value。否則繼續判斷，根據第一個節點是TreeNode實例來判斷當前是鏈表還是紅黑樹。 同樣根據hash值和Key來確定是否存在，存在則返回Value，否則返回null。所以時間複雜度也和插入時類似，最好時是O(1),最壞時是O(logn)。
5、刪除元素
刪除元素的方法是remove(K),先和獲取元素一樣查找該節點，刪除，然後調整結構。
6、Key爲null時的處理
HashMap的K和V均可以爲null，當Key爲null時有，其hash值定爲0；
1 public V put(K key, V value) { 2 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 3 } 4 static final int hash(Object key) { 5 int h; 6 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); 7 }
7、做算法題時常用的方法
1 Map<Object, Object> map = new HashMap<>(); 2 map.put(K,V); //存取KV對 3 map.get(K); //如果不存在，則返回null 4 map.getOrDefault(K,defaultValue); //相比get方法，會得到設定的默認值defaultValue。該方法很有用 5 map.entrySet(); //獲取所有KV對的實體Set，其元素類型爲Map.Entry<K, V>。HashMap中的Node，TreeNode都是其子類。 6 map.keySet(); //獲取Key的集合Set 7 map.values(); //獲取value的集合Collection,區別於Set 8 map.containsKey(K); //判斷是否包含指定Key的Entry 9 map.containsValue(V); //判斷是否包含指定Value的Entry 10 map.remove(K); //刪除指定Key的Entry 11 map.putAll(otherMap); //複製給定的map 12 map.size(); //Entry的數量 13 map.clear(); //清除所有Entry 14 map.isEmpty(); //判斷是否爲空
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