Hashmap

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）。

重要参数
　　HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
　　通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
　　如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。


同步机制

　　注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须 保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的非同步访问，如下所示：
　　Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

迭代器机制
　　由所有此类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。
　　注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

使用示例
　　HashMap a = new HashMap();
　　a.put("name", "abcdef"); // key是name，value是字符串abcdef
　　System.out.println(a.get("name"));// 根据key取得其值并输出
　　List list = new ArrayList();
　　list.add(a); // 加入1题所创建的hashmap
　　a = new HashMap(); // 创建另一个hashmap
　　a.put("name", "123456");//key是name，value是字符串123456
　　list.add(a);// 加入另一个hashmap


JAVA中HashMap
基本概念

　　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。（除了不同步和允许使用 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。

设计思路
　　此实现假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）的和成比例。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）。 HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，通过调用 rehash 方法将容量翻倍。 通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。 如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。 注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问此映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须 保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的不同步访问，如下所示： Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...)); 由所有此类的“集合视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器自身的 remove 或 add 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间任意发生不确定行为的风险。 注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在不同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常程序的方式是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
重写HashCode()方法

　　前面介绍了，HashMap是基于HashCode的，在所有对象的超类Object中有一个HashCode()方法，但是它和equals方法一样，并不能适用于所有的情况，这样我们就需要重写自己的HashCode()方法。下面就举这样一个例子：

　　import java.util.*;
　　public class Exp2 {
　　public static void main(String[] args) {
　　HashMap h2 = new HashMap();
　　for (int i = 0; i < 10; i++) {
　　h2.put(new Element(i), new Figureout());
　　System.out.println("h2:");
　　System.out.println("Get the result for Element:");
　　}
　　Element test = new Element(5);
　　if (h2.containsKey(test)) {
　　System.out.println((Figureout) h2.get(test));
　　} else {
　　System.out.println("Not found");
　　}
　　}
　　}
　　class Element {
　　int number;
　　public Element(int n) {
　　number = n;
　　}
　　}
　　class Figureout {
　　Random r = new Random();
　　boolean possible = r.nextDouble() > 0.5;
　　public String toString() {
　　if (possible) {
　　return "OK!";
　　} else {
　　return "Impossible!";
　　}
　　}
　　}

　　在这个例子中，Element用来索引对象Figureout,也即Element为 key，Figureout为value。在Figureout中随机生成一个浮点数，如果它比0.5大，打印"OK!"，否则打印"Impossible!"。之后查看Element(3)对应的Figureout结果如何。

　　结果却发现，无论你运行多少次，得到的结果都是"Not found"。也就是说索引Element(3)并不在HashMap中。这怎么可能呢？

　　原因得慢慢来说：Element的HashCode方法继承自Object，而Object中的HashCode方法返回的HashCode对应于当前的地址，也就是说对于不同的对象，即使它们的内容完全相同，用HashCode（）返回的值也会不同。这样实际上违背了我们的意图。因为我们在使用HashMap时，希望利用相同内容的对象索引得到相同的目标对象，这就需要HashCode()在此时能够返回相同的值。在上面的例子中，我们期望new Element(i) (i=5)与 Element test=new Element(5)是相同的，而实际上这是两个不同的对象，尽管它们的内容相同，但它们在内存中的地址不同。因此很自然的，上面的程序得不到我们设想的结果。下面对Element类更改如下：

　　class Element {
　　int number;
　　public Element(int n) {
　　number = n;
　　}
　　public int hashCode() {
　　return number;
　　}
　　public boolean equals(Object o) {
　　return (o instanceof Element) && (number == ((Element) o).number);
　　}
　　}

　　在这里Element覆盖了Object中的hashCode()和equals()方法。覆盖hashCode()使其以number的值作为hashcode返回，这样对于相同内容的对象来说它们的hashcode也就相同了。而覆盖 equals()是为了在HashMap判断两个key是否相等时使结果有意义（有关重写equals()的内容可以参考我的另一篇文章《重新编写 Object类中的方法 》）。修改后的程序运行结果如下：
　　h2:
　　Get the result for Element:
　　Impossible!
　　请记住：如果你想有效的使用HashMap，你就必须重写在其的HashCode()。
重写HashCode()的原则
　　还有两条重写HashCode()的原则：
　　不必对每个不同的对象都产生一个唯一的hashcode，只要你的HashCode方法使get()能够得到put()放进去的内容就可以了。即"不为一原则"。
　　生成hashcode的算法尽量使hashcode的值分散一些，不要很多hashcode都集中在一个范围内，这样有利于提高HashMap的性能。即"分散原则"。
　　至于第二条原则的具体原因，有兴趣者可以参考Bruce Eckel的《Thinking in Java》，在那里有对HashMap内部实现原理的介绍，这里就不赘述了。
　　掌握了这两条原则，你就能够用好HashMap编写自己的程序了。不知道大家注意没有，java.lang.Object中提供的三个方法：clone()，equals()和hashCode()虽然很典型，但在很多情况下都不能够适用，它们只是简单的由对象的地址得出结果。这就需要我们在自己的程序中重写它们，其实java类库中也重写了千千万万个这样的方法。利用面向对象的多态性——覆盖，Java的设计者很优雅的构建了Java的结构，也更加体现了Java是一门纯OOP语言的特性。
编辑本段Java中对HashMap的深度分析
　　在Java的世界里，无论类还是各种数据，其结构的处理是整个程序的逻辑以及性能的关键。由于本人接触了一个有关性能与逻辑同时并存的问题，于是就开始研究这方面的问题。找遍了大大小小的论坛，也把《Java 虚拟机规范》，《apress,.java.collections.(2001),.bm.ocr.6.0.shareconnector》，和《Thinking in Java》翻了也找不到很好的答案，于是一气之下把JDK的 src 解压出来研究，扩然开朗，遂写此文，跟大家分享感受和顺便验证我理解还有没有漏洞。 这里就拿HashMap来研究吧。
　　HashMap可谓JDK的一大实用工具，把各个Object映射起来，实现了“键－－值”对应的快速存取。但实际里面做了些什么呢？
　　在这之前，先介绍一下负载因子和容量的属性。大家都知道其实一个 HashMap 的实际容量就 因子*容量，其默认值是 16×0.75＝12； 这个很重要，对效率很一定影响！当存入HashMap的对象超过这个容量时，HashMap 就会重新构造存取表。这就是一个大问题，我后面慢慢介绍，反正，如果你已经知道你大概要存放多少个对象，最好设为该实际容量的能接受的数字。
　　两个关键的方法，put和get：
　　先有这样一个概念，HashMap是声明了 Map，Cloneable, Serializable 接口，和继承了 AbstractMap 类，里面的 Iterator 其实主要都是其内部类HashIterator 和其他几个 iterator 类实现，当然还有一个很重要的继承了Map.Entry 的 Entry 内部类，由于大家都有源代码，大家有兴趣可以看看这部分，我主要想说明的是 Entry 内部类。它包含了hash，value，key 和next 这四个属性，很重要。put的源码如下
　　public Object put(Object key, Object value) {
　　Object k = maskNull(key);
　　这个就是判断键值是否为空，并不很深奥，其实如果为空，它会返回一个static Object 作为键值，这就是为什么HashMap允许空键值的原因。
　　int hash = hash(k);
　　int i = indexFor(hash, table.length);
　　这连续的两步就是 HashMap 最牛的地方！研究完我都汗颜了，其中 hash 就是通过 key 这个Object的 hashcode 进行 hash，然后通过 indexFor 获得在Object table的索引值。
　　table？？？不要惊讶，其实HashMap也神不到哪里去，它就是用 table 来放的。最牛的就是用 hash 能正确的返回索引。其中的hash算法，我跟JDK的作者 Doug 联系过，他建议我看看《The art of programing vol3》可恨的是，我之前就一直在找，我都找不到，他这样一提，我就更加急了，可惜口袋空空啊！！！
　　不知道大家有没有留意 put 其实是一个有返回的方法，它会把相同键值的 put 覆盖掉并返回旧的值！如下方法彻底说明了 HashMap 的结构，其实就是一个表加上在相应位置的Entry的链表：

　　for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
　　if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
　　Object oldvalue = e.value;
　　e.value = value; //把新的值赋予给对应键值。
　　e.recordAccess(this); //空方法，留待实现
　　return oldvalue; //返回相同键值的对应的旧的值。
　　}
　　}
　　modCount++; //结构性更改的次数
　　addEntry(hash, k, value, i); //添加新元素，关键所在！
　　return null; //没有相同的键值返回
　　}

　　我们把关键的方法拿出来分析：
　　void addEntry(int hash, Object key, Object value, int bucketIndex) {
　　table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, table[bucketIndex]);
　　因为 hash 的算法有可能令不同的键值有相同的hash码并有相同的table索引，如：key＝“33”和key＝Object g的hash都是－8901334，那它经过indexfor之后的索引一定都为i，这样在new的时候这个Entry的next就会指向这个原本的 table[i]，再有下一个也如此，形成一个链表，和put的循环对定e.next获得旧的值。到这里，HashMap的结构，大家也十分明白了吧？
　　if (size++ >= threshold) //这个threshold就是能实际容纳的量
　　resize(2 * table.length); //超出这个容量就会将Object table重构
　　所谓的重构也不神，就是建一个两倍大的table（我在别的论坛上看到有人说是两倍加1，把我骗了），然后再一个个indexfor进去！注意！！这就是效率！！如果你能让你的HashMap不需要重构那么多次，效率会大大提高！
　　说到这里也差不多了，get比put简单得多，大家，了解put，get也差不了多少了。对于 collections我是认为，它是适合广泛的，当不完全适合特有的，如果大家的程序需要特殊的用途，自己写吧，其实很简单。（作者是这样跟我说的，他还建议我用LinkedHashMap,我看了源码以后发现，LinkHashMap其实就是继承HashMap的，然后override相应的方法，有兴趣的同人，自己looklook）建个 Object table，写相应的算法，就ok啦。
　　举个例子吧，像 Vector，list 啊什么的其实都很简单，最多就多了的同步的声明，其实如果要实现像Vector那种，插入，删除不多的，可以用一个Object table来实现，按索引存取，添加等。
　　如果插入，删除比较多的，可以建两个Object table，然后每个元素用含有next结构的，一个table存，如果要插入到i，但是i已经有元素，用next连起来，然后size＋＋，并在另一个table记录其位置。