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sonarqube源码编译特征确定一个标签，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handler流程源码键值对。

       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），平台源码解析其特点为：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，自建cms源码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。源码编程中级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。