java面试题——HashMap相关面试题

1.谈一下HashMap的特性？

1.HashMap存储键值对实现快速存取，允许为null。key值不可重复，若key值重复则覆盖。
2.非同步，线程不安全。
3.底层是hash表，不保证有序(比如插入的顺序)

2.谈一下HashMap的底层原理是什么？

底层原理：Map + 无序 + 键唯一 + 哈希表 （数组+Entry）+ 存取值
1、HashMap是Map接口的实现类。实现HashMap对数据的操作，允许有一个null键，多个null值。 ConcurrentHashmap、Hashtable不支持key或者value为null，而HashMap是支持的。
2、是无序的集合，LinkedHashMap是有序的集合。
3、哈希表结构可以保证键唯一。
4、HashMap底层就是一个哈希表结构，数组+链表+红黑树（链表超过8个就用红黑树）。新建一个
HashMap的时候，就会初始化一个数组，数组的初始容量为16，数组中的每一项又是一个链表，
Entry就是数组中的元素，每个Entry其实就是一个key-value的键值对，它持有一个指向下一个元
素的引用next，这就构成了链表。先把元素按照相同的hash值进行分组，再把相同哈希值的元素挂
到一起。
5、hash算法决定在数组中的位置，equals方法决定在链表中的位置。当需要存储一个Node对象时
，会根据hash算法来决定在其数组中的位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的
存储位置；当需要取出一个Node对象时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置， 在根据
equals方法从该位置上的链表中取出Node。

3 HashMap 的数据结构？

JDK1.7及之前：数组+链表
JDK1.8：数组+链表+红黑树

4 HashMap，LinkedHashMap，TreeMap 有什么区别？

HashMap 数据结构以数组为主，查询非常快
TreeMap 数据结构以红黑树为主，利用了红黑树左小右大的特点，可以实现 key 的排序，
LinkedHashMap 在 HashMap 的基础上增加了链表的结构，实现了插入顺序访问和最少访问

5谈一下hashMap中put是如何实现的？

1.计算关于key的hashcode值（与Key.hashCode的高16位做异或运算）
2.如果散列表为空时，调用resize()初始化散列表
3.如果没有发生碰撞，直接添加元素到散列表中去
4.如果发生了碰撞(hashCode值相同)，进行三种判断
    4.1:若key地址相同或者equals后内容相同，则替换旧值
    4.2:如果是红黑树结构，就调用树的插入方法
    4.3：链表结构，循环遍历直到链表中某个节点为空，尾插法进行插入，插入之后判断链表个数是
    否到达变成红黑 树的阙值8；也可以遍历到有节点与插入元素的哈希值和内容相同，进行覆盖。
5.如果桶满了大于阀值，则resize进行扩容

6.HashMap中什么时候需要进行扩容，扩容resize()又是如何实现的？

（1）扩容时机：
1 初始化数组（jdk1.8之后，默认在第一次插入数据的时候才进行数组初始化，初始化
  是通过调用扩容方法实现的）；
2 当元素个数超过临界值（临界值=装载因子*数组容量）；
3 当链表长度超过默认阈值8，尝试转化为红黑树，但发现数组长度不到64时。
（2）扩容机制：
1 如果数组未初始化过，会将数组的容量和装载因子都设置为默认值，并将数组创建出来。
2 如果数组初始化过，扩容会分配一个新的数组，新的数组长度翻倍，然后遍历整个老结构将元素
重新哈希映射到新的数组里。
3 HashMap在进行扩容时，使用的重新哈希的方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算的 
(数组长度-1)&hash 的结果相比，只是多了一个bit位，所以结点要么就在原来的位置，要么就被
分配到"原位置+旧容量"这个位置。 

7.什么是哈希冲突以及 哈希冲突的解决方案

当要存储一个数据的时候，首先用一个函数计算数据的地址，然后再将数据存进指定地址位置的数组里面。这个函数就是哈希函数，而这个数组就是哈希表。
哈希冲突是指哈希函数算出来的地址被别的元素占用了
1.开放定制法 
    （1）线性探测
　　　按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。　
　　（2）再平方探测
　　　按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。
　　（3）伪随机探测
　　　按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。
2.链地址法 
    对于相同的值，使用链表进行连接。使用数组存储每一个链表。
　　优点：
　　（1）拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
　　（2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
　　（3）开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
　　（4）在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。　　缺点：
　　指针占用较大空间时，会造成空间浪费，若空间用于增大散列表规模进而提高开放地址法的效率。
3.公共溢出区法 
建立一个特殊存储空间，专门存放冲突的数据。此种方法适用于数据和冲突较少的情况。 
4.再散列法 
准备若干个hash函数，如果使用第一个hash函数发生了冲突，就使用第二个hash函数，第二个也冲突，使用第三个…… 
重点了解一下开放定制法和链地址法

8.谈一下当两个对象的hashCode相等时会怎么样？

会产生哈希碰撞，若key值相同则替换旧值，不然链接到链表后面，链表长度超过阙值8就转为红黑树存储

9.传统hashMap的缺点(为什么引入红黑树?)

JDK 1.8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分
布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 
HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了
它的优势。针对这种情况，JDK 1.8 中引入了 红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题。

10 加载因子为什么是 0.75？

 那加载因子为什么是 0.75 而不是 0.5 或者 1.0 呢？
首先如果加载因子比较大，那么扩容发生的频率就比较低，但是他浪费的空间比较小，不过发生hash
冲突的几率就比较大，比如加载因子是1的时候，如果hashmap长度为128，那么可能hashmap的实际存
储元素数量在64至128之间的时间段比较多，而这个时间段发生hash冲突就比较大，造成数组中其中一
条链表较长，就会影响性能。而当加载因子值比较小的时候，扩容的频率就会变高，因此会占用更多的
空间，但是元素的存储就比较稀疏，发生哈希冲突的可能性就比较小，因此操作性能会比较高，比如设
置成0.5，同样128长度的hashmap，当数量达到65的时候就会触发hashmap的扩容，扩容后长度为256，
256里面只存储了65个似乎有点浪费了。所以综合了以上情况就取了一个 0.5 到 1.0 的平均数 0.75 
作为加载因子。