1.概述：
Java 中的map集合使用键值对（key-value）来保持数据，其中值（value）可以重复，键（key）必须唯一，但最多只能有一个key为空，它的主要实现类有HashMap、HashTable、TreeMap、LinkedHashMap.
Map集合方法摘要
map和collection的区别：
map存储的是键值对形式的元素，键唯一，值可以重复
collection存储的是单列元素，子接口set元素唯一，子接口list元素可以重复
map集合的数据结构值针对键有效，跟值无关，collection集合的数据结构针对的是元素有效
map的遍历方式（4种）
package Three; import java.util.*; public class Map_sort { public static void main(String[] args) { Map<String,String> map = new HashMap<String, String>(); map.put("a","@"); map.put("f","@"); map.put("n","@"); map.put("e","@"); map.put("q","@"); map.put("d","@"); map.put("l","@"); // 第一种遍历map的方法，通过加强for循环map.keyset()，然后通过键key获取value值 for (String s:map.keySet()){ System.out.println("key"+s+"value"+map.get(s)); } //第二种只遍历键或值 for (String s1:map.keySet()){ System.out.println("键key"+s1); } for (String s2:map.values()){ System.out.println("值value"+s2); } //第三种，使用Map.Entry<String,String>的加强for循环遍历输出key value for (Map.Entry<String,String> entry : map.entrySet()){ System.out.println("key"+entry.getKey()+"value"+entry.getValue()); } //第四种，使用Iterator遍历获取，然后获取到Map.Entry<String,String>，再得到getKey() getValue() Iterator<Map.Entry<String,String>> it = map.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()){ Map.Entry<String,String> entry = it.next(); System.out.println("key"+entry.getKey()+"value"+entry.getValue()); } } }
Map的实现类（面试重点）
HashMap
http://www.importnew.com/20386.html ----HashMap源码分析
HashMap根据键的hashcode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但是遍历顺序是不确定的。HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
1.HashMap存储结构
HashMap是数组+链表+红黑树（jdk1.8增加了红黑树部分）实现的。
源码
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//保存节点的hash值 final K key;//保存节点的key值 V value;//保存节点的value值 Node<K,V> next;//指向链表结构下的当前节点的next节点，红黑树TreeNote 节点中也有用到 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true; } return false; } } static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } /** * Returns root of tree containing this node. */ final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } }
这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么优点呢？
HashMap的几种构造方法
//指定初始容量的大小以及装载因子 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } //仅仅指定初始容量，装载因子的值采用默认的0.75 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //所有参数均采用默认值 public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }
(1) 从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node[JDK1.8]是何物。
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static
class
Node<K,V>
implements
Map.Entry<K,V> {
final
int
hash;
//用来定位数组索引位置
final
K key;
V value;
Node<K,V> next;
//链表的下一个node
Node(
int
hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
public
final
K getKey(){ ... }
public
final
V getValue() { ... }
public
final
String toString() { ... }
public
final
int
hashCode() { ... }
public
final
V setValue(V newValue) { ... }
public
final
boolean
equals(Object o) { ... }
}
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Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。
(2) HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码：
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map.put(
"美团"
,
"小美"
);
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系统将调用”美团”这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。
在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：
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int
threshold;
// 所能容纳的key-value对极限
final
float
loadFactor;
// 负载因子
int
modCount;
int
size;
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首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。
size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。
在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。
这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。
2.HashMap中的put方法
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
源码分析：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //步骤1:table为空则创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //步骤2:计算index，并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; //步骤3:节点key存在，直接覆盖value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //步骤4:判断该链表是否为 红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //步骤5:该链为链表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //链表长度大与8，转换为红黑树进行处理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } //key已经存在，直接覆盖value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //步骤6:超过最大容量，进行扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
3.HashMap中的扩容
resize()方法中比较重要的是链表和红黑树的rehash操作，rehash的实现原理
我们在扩容的时候，一般是把长度扩为原来2倍，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
源码分析：
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; /* 1、resize（）函数在size > threshold时被调用。 oldCap大于 0 代表原来的 table 表非空， oldCap 为原表的大小， oldThr（threshold） 为 oldCap × load_factor */ if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }