数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。
数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。
哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法——?拉链法，我们可以理解为“链表的数组”?，如图：
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从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。
首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有?key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
????/** ?????*?The?table,?resized?as?necessary.?Length?MUST?Always?be?a?power?of?two. ?????*/????transient?Entry[]?table;
? ? ?既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：
// 存储时:这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。
?public?V?put(K?key,?V?value)?{ ????????if?(key?==?null) ????????????return?putForNullKey(value);?//null总是放在数组的第一个链表中 ????????int?hash?=?hash(key.hashCode()); ????????int?i?=?indexFor(hash,?table.length); ????????//遍历链表 ????????for?(Entry<K,V>?e?=?table[i];?e?!=?null;?e?=?e.next)?{ ????????????Object?k; ????????????//如果key在链表中已存在，则替换为新value ????????????if?(e.hash?==?hash?&&?((k?=?e.key)?==?key?||?key.equals(k)))?{ ????????????????V?oldValue?=?e.value; ????????????????e.value?=?value; ????????????????e.recordAccess(this); ????????????????return?oldValue; ????????????} ????????} ? ????????modCount++; ????????addEntry(hash,?key,?value,?i); ????????return?null;????}
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void?addEntry(int?hash,?K?key,?V?value,?int?bucketIndex)?{ ????Entry<K,V>?e?=?table[bucketIndex]; ????table[bucketIndex]?=?new?Entry<K,V>(hash,?key,?value,?e);?//参数e, 是Entry.next ????//如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列 ????if?(size++?>=?threshold) ????????????resize(2?*?table.length); }当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。
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null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。
???private?V?putForNullKey(V?value)?{ ????????for?(Entry<K,V>?e?=?table[0];?e?!=?null;?e?=?e.next)?{ ????????????if?(e.key?==?null)?{ ????????????????V?oldValue?=?e.value; ????????????????e.value?=?value; ????????????????e.recordAccess(this); ????????????????return?oldValue; ????????????} ????????} ????????modCount++; ????????addEntry(0,?null,?value,?0); ????????return?null; ????} ? ????private?V?getForNullKey()?{ ????????for?(Entry<K,V>?e?=?table[0];?e?!=?null;?e?=?e.next)?{ ????????????if?(e.key?==?null) ????????????????return?e.value; ????????} ????????return?null; ????} ? ? ? ?HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：
???/** ?????*?Returns?index?for?hash?code?h. ?????*/ ????static?int?indexFor(int?h,?int?length)?{ ????????return?h?&?(length-1); ????} ? 按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。 这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。 ?注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！
而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！
————为什么这么设计呢？——
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。
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当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。
???/** ?????*?Rehashes?the?contents?of?this?map?into?a?new?array?with?a ?????*?larger?capacity.??This?method?is?called?automatically?when?the ?????*?number?of?keys?in?this?map?reaches?its?threshold. ?????* ?????*?If?current?capacity?is?MAXIMUM_CAPACITY,?this?method?does?not ?????*?resize?the?map,?but?sets?threshold?to?Integer.MAX_VALUE. ?????*?This?has?the?effect?of?preventing?future?calls. ?????* ?????*?@param?newCapacity?the?new?capacity,?MUST?be?a?power?of?two; ?????*????????must?be?greater?than?current?capacity?unless?current ?????*????????capacity?is?MAXIMUM_CAPACITY?(in?which?case?value ?????*????????is?irrelevant). ?????*/ ????void?resize(int?newCapacity)?{ ????????Entry[]?oldTable?=?table; ????????int?oldCapacity?=?oldTable.length; ????????if?(oldCapacity?==?MAXIMUM_CAPACITY)?{ ????????????threshold?=?Integer.MAX_VALUE; ????????????return; ????????} ? ????????Entry[]?newTable?=?new?Entry[newCapacity]; ????????transfer(newTable); ????????table?=?newTable; ????????threshold?=?(int)(newCapacity?*?loadFactor);????}
?
????/** ?????*?Transfers?all?entries?from?current?table?to?newTable. ?????*/ ????void?transfer(Entry[]?newTable)?{ ????????Entry[]?src?=?table; ????????int?newCapacity?=?newTable.length; ????????for?(int?j?=?0;?j?<?src.length;?j++)?{ ????????????Entry<K,V>?e?=?src[j]; ????????????if?(e?!=?null)?{ ????????????????src[j]?=?null; ????????????????do?{ ????????????????????Entry<K,V>?next?=?e.next; ????????????????????//重新计算index ????????????????????int?i?=?indexFor(e.hash,?newCapacity); ????????????????????e.next?=?newTable[i]; ????????????????????newTable[i]?=?e; ????????????????????e?=?next; ????????????????}?while?(e?!=?null); ????????????} ????????}?
????}
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转自：http://blog.csdn.net/vking_wang/article/details/14166593
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