JDK1.8中對hashmap的優化

在Java編程語言中，最基本的結構就是兩種，一個是數組，另一個是模擬指針（引用），全部的數據結構均可以用這兩個基本結構來構造的，HashMap也不例外。HashMap其實是一個「鏈表散列」的數據結構，即數組和鏈表的結構，可是在jdk1.8裏 
加入了紅黑樹的實現，當鏈表的長度大於8時，轉換爲紅黑樹的結構。

從上圖中能夠看出，Java中HashMap採用了鏈地址法。鏈地址法，簡單來講，就是數組加鏈表的結合。在每一個數組元素上都一個鏈表結構，當數據被Hash後，獲得數組下標，把數據放在對應下標元素的鏈表上。

*/
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用於定位數組索引的位置 final K key; V value; Node<K,V> next;//鏈表的下一個Node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; }

 

Node是HashMap的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。

有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。固然Hash算法計算結果越分散均勻，Hash碰撞的機率就越小，map的存取效率就會越高。

HashMap類中有一個很是重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。若是哈希桶數組很大，即便較差的Hash算法也會比較分散，若是哈希桶數組數組很小，即便好的Hash算法也會出現較多碰撞，因此就須要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際狀況肯定哈希桶數組的大小，並在此基礎上設計好的hash算法減小Hash碰撞。那麼經過什麼方式來控制map使得Hash碰撞的機率又小，哈希桶數組（Node[] table）佔用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴容機制。

 

若是哈希桶數組很大，即便較差的Hash算法也會比較分散，若是哈希桶數組數組很小，即便好的Hash算法也會出現較多碰撞，因此就須要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際狀況肯定哈希桶數組的大小，並在此基礎上設計好的hash算法減小Hash碰撞。

這裏存在一個問題，即便負載因子和Hash算法設計的再合理，也免不了會出現拉鍊過長的狀況，一旦出現拉鍊過長，則會嚴重影響HashMap的性能。因而，在JDK1.8版本中，對數據結構作了進一步的優化，引入了紅黑樹。而當鏈表長度太長（默認超過8）時，鏈表就轉換爲紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特色提升HashMap的性能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法