1.用比喻的源码方法讲解一下 java 中 hashmap 的底层原理？
2.Java HashMap put()方法
3.HashmapJAVA中HashMap
4.Java学习之HashMap和HashSet的遍历方式
5.JAVA HashMap和ConcurrentHashMap 在JDK1.7和JDK1.8的区别
6.深入理解 Java 哈希数据结构：HashSet 与 HashMap 神装指南及案例详解

用比喻的方法讲解一下 java 中 hashmap 的底层原理？

       Java中的HashMap可以看作是一个盒子，这个盒子里面存放着很多抽屉。源码每个抽屉都有一个标签，源码用来表示抽屉里的源码物品。当我们要把一些物品放入盒子中时，源码我们首先根据物品的源码主力拉升指标副图源码特征确定一个标签，然后把物品放入对应的源码抽屉里。

       在HashMap中，源码标签被称为“键（key）”，源码物品被称为“值（value）”。源码当我们要将一个键值对放入HashMap时，源码首先会根据键的源码特征计算出一个哈希值（hash value），这个哈希值就相当于标签。源码然后，源码根据哈希值找到对应的源码抽屉，将键值对放入抽屉中。

       但是，由于可能会有多个键的哈希值相同，这就相当于多个键要放入同一个抽屉中。为了解决这个问题，HashMap使用了链表（LinkedList）的数据结构。当发生哈希冲突时，新的键值对会被添加到链表的末尾。这样，在查找某个键的值时，首先会根据键的哈希值找到对应的抽屉，然后再在链表中查找对应的swap源码iapp键值对。

       当HashMap中的键值对数量逐渐增多时，链表可能会变得很长，从而导致查找效率下降。为了解决这个问题，Java 8引入了红黑树（Red-Black Tree）的数据结构。当链表中的键值对数量超过一定阈值时，链表会被转换为红黑树。这样，在查找键值对时，可以通过红黑树的特性进行快速查找，提高了HashMap的性能。

       总结起来，HashMap的底层原理可以比喻为一个盒子，其中包含很多抽屉。每个抽屉上有一个标签，用来表示抽屉里的物品。当要放入一个键值对时，首先根据键的哈希值找到对应的抽屉，然后将键值对放入抽屉中。当发生哈希冲突时，会使用链表或红黑树的方式解决。这样，我们在需要查找某个键对应的值时，可以快速定位到对应的抽屉，然后再在链表或红黑树中查找。

Java HashMap put()方法

       这里简要回顾几个运算符号：

       >>>（无符号右移），通城打滚源码其特点为：正数右移后仍为正数，负数右移后转为正数。

       ^（按位异或），两个二进制数参与运算，位值相同则为0，不同则为1。

       这一步骤的目的在于，将key的哈希值与无符号右移位的值进行异或运算，从而使哈希值更加分散，减少哈希冲突的可能性。

       首先，调用putVal()方法，在首次调用时对table数组进行初始化。默认情况下，table数组的长度为。

       通过将哈希值与（数组长度-1）进行&运算，得到一个数组下标i。如果下标i位置没有元素，直接添加。

       若待添加数据的哈希值与下标i位置的元素哈希值相同，并且equals()方法返回true，则替换当前元素的value值。

       如果下标i位置的Node对象是一个红黑树节点，则将key和value封装成一个红黑树节点，并添加到红黑树中。在此过程中，sdk源码泄露还会判断红黑树中是否存在当前key，如果存在则更新相应的value。

       如果下标i位置的Node对象是一个链表节点，则进行遍历。若发现哈希值相同且equals()返回true的节点，则更新相应的value，否则将key与value封装成一个链表节点，添加到链表尾部。

       链表树化的条件是：table数组的长度大于等于，且链表长度大于8。

HashmapJAVA中HashMap

       HashMap是Java中基于哈希表实现的Map接口的典型实现，它允许使用null键和值，但不具备同步性，且不保证映射的顺序。HashMap的主要性能取决于两个参数：初始容量和加载因子。初始容量决定哈希表创建时的桶数量，而加载因子则在表满之前允许的最大填充程度。如果迭代性能很重要，应避免设置过高的初始容量，以减少rehash操作的频率。

       加载因子过高虽然减少了空间占用，但会增加查询成本，特别是在get和put操作中。在设置初始容量时，要考虑预计的映射条目数和加载因子，以优化rehash操作。网格校园源码如果一开始就提供足够的容量，可以减少自动扩容的次数，提高存储效率。

       值得注意的是，HashMap是非线程安全的，需要外部同步来处理并发访问。如果需要在多线程环境下使用，通常需要对映射对象进行同步操作，或者使用Collections.synchronizedMap方法包装。

       在处理并发时，HashMap的迭代器是快速失败的，这意味着在迭代过程中修改映射结构会抛出ConcurrentModificationException。这并非绝对安全，但可以帮助检测程序错误。重写hashCode方法在使用HashMap时至关重要，特别是当对象内容相同但地址不同的时候，需要确保相同内容的对象返回相同的哈希值。

       重写hashCode和equals方法时，需要遵循“不为一原则”和“分散原则”，前者确保get操作能正确获取put的值，后者保证哈希值的分布均匀，提升HashMap性能。在Java中，对象的默认行为往往不够理想，重写这些核心方法是使用面向对象特性优化程序的关键。

扩展资料

       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）。

Java学习之HashMap和HashSet的遍历方式

       在进行Java学习时，HashMap和HashSet的遍历方式是两个常见的主题。本文将对如何遍历存放入HashMap和HashSet中的元素进行详细阐述。

       首先，考虑一个book类，已经重写了hashCode（）方法和equals（）方法，这一步省略。

       当我们遍历存放入HashMap中的元素时，应先将元素放入至HashMap中。接着，获取HashMap的EntrySet（即K=V的值集合），并通过增强型for循环遍历这个EntrySet集合。值得注意的是，尽管我们向HashMap中添加了7本书，最后只有6本存在于HashMap中。原因在于添加《封神演义》时，由于其id已存在于集合中，新添加的书会覆盖原有的id为6的书。

       另一种方法是通过EntrySet的迭代器遍历。同时，我们也可以利用得到的HashMap的key值集合KeySet，并调用get（key）方法进行遍历。

       对于存入HashSet中的元素，首先需要确保自定义对象重写了hashCode（）方法和equals（）方法，以实现去重功能。在遍历HashSet集合时，可直接使用迭代器进行遍历。增强型for循环同样适用于遍历，但需注意不能使用for循环获取元素的get（index）方法，因为HashSet集合中没有此方法。

JAVA HashMap和ConcurrentHashMap 在JDK1.7和JDK1.8的区别

       在Java的HashMap和ConcurrentHashMap中，JDK1.7和JDK1.8之间存在显著的结构和操作差异。

       HashMap在版本升级中，底层数据结构有所变化。在JDK1.7中，HashMap是基于数组和链表的组合，而在JDK1.8中引入了链表和红黑树的混合结构。这在put操作上有所不同：JDK1.7采用头插法，可能导致链表循环问题和查询死循环；JDK1.8改为尾插法，解决了这些问题。

       扩容机制是另一个显著区别。JDK1.7在插入前判断是否需要扩容，而JDK1.8则先插入后检查，优化了位置定位，减少了因哈希冲突导致的性能损失。JDK1.8的扩容逻辑更简单，避免了rehash，提高了效率。

       ConcurrentHashMap的并发控制机制在JDK1.8中进行了革新。在JDK1.7中，使用Segments数组和链表结构，每个Segment持有ReentrantLock锁。而在JDK1.8中，Segment被弃用，转为synchronized+CAS+红黑树，锁粒度细化到节点级别，增强了并发性。

       put操作流程也有所变化：JDK1.7需要两次定位并可能经历自旋锁膨胀，JDK1.8则简化为一次定位，采用CAS+synchronized，提高了并发性能。

       最后，计算size的方式也不同。JDK1.7采用乐观锁策略，可能需要多次尝试并加锁统计，而JDK1.8通过维护baseCount属性，put操作后直接更新计数，简化了计数过程。

深入理解 Java 哈希数据结构：HashSet 与 HashMap 神装指南及案例详解

       哈希表（Hash Table）是一种高效数据存储结构，通过键值对方式管理数据，利用哈希函数将键映射到特定位置。Java 中提供 HashSet 和 HashMap 作为主要哈希实现。以下深入解析 HashSet 和 HashMap 的工作原理、操作与性能优化，并通过电商订单系统案例演示实际应用。

       首先，理解哈希和冲突。哈希是将数据转换为特定整数的过程，用于哈希表索引，以实现快速查找与访问。冲突发生在两个不同数据通过哈希函数映射到同一位置。常见解决策略包括线性探测、链表和红黑树。

       HashSet 基于哈希表实现，专门用于存储无重复元素。其内部实现依赖 HashMap，添加元素时调用 put 方法，键为元素，值固定为 PRESENT。HashSet 的复杂度主要取决于哈希函数效率和处理冲突方式。

       HashMap 则利用键值对存储数据，允许键和值为 null。它采用链地址法解决冲突，当链表过长（默认为 8）时，Java 8 后会转换为红黑树，以提高性能。

       比较 HashSet 和 HashMap 主要关注点在于数据结构设计、键值对支持以及 null 值处理。HashSet 适用于存储唯一元素，而 HashMap 则适合灵活管理键值对。

       性能优化方面，考虑使用高效的哈希函数、合理的负载因子以及适当的缓存策略来提升速度。通过并行处理、减少同步操作等方式进一步优化。

       在电商订单系统中，应用 HashSet 和 HashMap 可以实现快速查找特定类别的订单、统计商品数量等功能。具体实现包括订单类设计与示例数据操作说明，如使用 HashSet 保存不同类别订单，使用 HashMap 统计各类商品数量等。

       通过上述案例，可以看出 HashSet 和 HashMap 在实际应用中的高效性和灵活性。理解它们的工作原理、性能优化策略以及具体应用场景，对于提高 Java 编程技能和解决实际问题至关重要。